Prompttekniker för e-handelschatbotar

Vad är Prompt Engineering?

Definition och översikt

Prompt engineering innebär att skapa precisa instruktioner som styr AI-språkmodeller i att generera önskade resultat. Det är en viktig praxis som hjälper chatboten att förstå och svara lämpligt på olika frågor. Effektiv prompt engineering kan omvandla en chatbot till en pålitlig och användarvänlig assistent.

Fördelar med effektiv prompt engineering

• Förbättrad noggrannhet: Väl utformade prompts leder till mer exakta svar eftersom AI:n förstår frågan bättre.
• Konsekvens: Strukturerade prompts säkerställer att chatboten presterar konsekvent i olika interaktioner.
• Användarnöjdhet: Tydliga och relevanta svar förbättrar användarupplevelsen.
• Effektivitet: Effektiva prompts minskar behovet av följdfrågor, vilket sparar tid för både användare och systemet.

Varför är Prompt Engineering Viktigt?

Förbättrad noggrannhet

Välformulerade prompts hjälper AI:n att bättre förstå användarfrågor, vilket resulterar i mer exakta och relevanta svar. Detta är avgörande för att upprätthålla högkvalitativa interaktioner och möta kundernas förväntningar.

Konsekvens

Strukturerade prompts säkerställer att chatboten levererar konsekvent prestanda oavsett kontext eller typ av interaktion. Denna konsekvens är avgörande för att bygga förtroende och pålitlighet.

Användarnöjdhet

Genom att tillhandahålla tydliga och relevanta svar ökar effektiv prompt engineering användarnöjdheten. En chatbot som snabbt förstår och bemöter användarens behov förbättrar hela kundupplevelsen.

Effektivitet

Effektiva prompts minskar behovet av ytterligare följdfrågor, vilket effektiviserar interaktioner och sparar tid för både användaren och chatboten. Denna effektivitet bidrar till en smidigare och mer tillfredsställande användarupplevelse.

Viktiga Taktiker för Effektiv Prompt Engineering

Använd avgränsare för att markera olika delar av inmatningen

Avgränsare, såsom “””, < > eller <tag> </tag>, hjälper till att separera varje del av inmatningen, vilket gör att chatboten kan förstå och bearbeta olika delar av frågan effektivt. Till exempel:

Du är en kundtjänstspecialist. Din uppgift är att besvara frågor från {input} med hjälp av resurser.

---KUNDENS FRÅGA---
{input}
SVAR:

Detta format säkerställer att chatboten vet var frågan börjar och slutar, vilket ger en tydlig struktur för svaret.

Be om ett strukturerat utdata

Strukturerade utdata guidar chatboten genom en steg-för-steg-process, vilket förbättrar kvaliteten på dess svar. Till exempel:

1. Översikt: En kort beskrivning av produkten eller informationen med användning av tillhandahållen metadata.
2. Huvudfunktioner: Lyft fram de viktigaste funktionerna hos produkten eller informationen.
3. Relevans: Identifiera och lista andra relevanta produkter eller information baserat på den givna metadatan.

Denna metod hjälper chatboten att ”tänka” och ge heltäckande svar.

Utmaning: Ibland genererade AI:n nonsens till en enkel hälsning eftersom den inte blev tillsagd att generera ett vänligt svar som en människa skulle, och istället hittade slumpmässiga produkter att prata om.

Lösning: Lägg till en enkel rad som denna före utmatningen:

Om ingen relevant kontext finns tillgänglig, försök att leta efter information på URL:erna. Om ingen relevant information finns, avstå från att generera ytterligare utdata och bekräfta kundens förfrågan eller hälsa artigt.

På detta sätt genererar chatboten lämpliga svar på hälsningar.

Strukturera prompten för att initiera steg

Att strukturera prompten så att den innehåller initieringssteg hjälper chatboten att veta hur den ska påbörja sin uppgift. Här är en förbättrad version:

Din uppgift är att analysera och ge feedback på produktdetaljer med hjälp av kontexten. Utvärdera den tillhandahållna produktinformationen, ge strukturerad och detaljerad återkoppling till kunder och identifiera relevanta produkter baserat på given kontext.
KONTEXT START
{context}
KONTEXT SLUT
INMATNING START
{input}
INMATNING SLUT

uppgift om användaren frågar efter specifika produkter eller produktjämförelse:

1. **Översikt:** En kort beskrivning av produkten eller informationen med användning av tillhandahållen metadata.
2. **Huvudfunktioner:** Lyft fram de viktigaste funktionerna hos produkten eller informationen.
3. **Relevans:** Identifiera och lista andra relevanta produkter eller information baserat på den givna metadatan.

UTDATA START
UTDATA SLUT
Om ingen relevant kontext finns tillgänglig, försök att leta efter information på URL:erna. Om ingen relevant information finns, avstå från att generera ytterligare utdata och bekräfta kundens förfrågan eller hälsa artigt.

SVAR:

Denna struktur säkerställer att chatboten kan hantera olika typer av frågor och ge relevanta svar.

Hantera chatbotens översättningsproblem

För närvarande har LLM problem med översättning och svarar uteslutande på engelska. För att åtgärda detta, lägg till i början av prompten:

(Det är viktigt att översätta till relevant språk)

Detta tillägg hjälper till att hantera översättningsproblem i chatbotens svar.

Slutlig promptstruktur

Genom att kombinera alla taktiker är den slutliga promptstrukturen följande:

Din uppgift är att analysera och ge feedback på produktdetaljer med hjälp av kontexten men det är viktigt att översätta till relevant språk. Utvärdera den tillhandahållna produktinformationen, ge strukturerad och detaljerad återkoppling till kunder och identifiera relevanta produkter baserat på given kontext.KONTEXT START
{context}
KONTEXT SLUTINMATNING START
{input}
INMATNING SLUT

uppgift om användaren frågar efter specifika produkter eller produktjämförelse:

1. **Översikt:** En kort beskrivning av produkten eller informationen med användning av tillhandahållen metadata.
2. **Huvudfunktioner:** Lyft fram de viktigaste funktionerna hos produkten eller informationen.
3. **Relevans:** Identifiera och lista andra relevanta produkter eller information baserat på den givna metadatan.UTDATA START
UTDATA SLUT
Om ingen relevant kontext finns tillgänglig, försök att leta efter information på URL:erna. Om ingen relevant information finns, avstå från att generera ytterligare utdata och bekräfta kundens förfrågan eller hälsa artigt.
Om användaren inte är nöjd, använd {chat_history}

SVAR:

Ytterligare insikter om Prompt Engineering

Tydlighet och specificitet

Att säkerställa att prompts är tydliga och specifika är avgörande. Otydlighet kan leda till missförstånd och felaktiga svar. Till exempel ger en prompt som:

“Ange de viktigaste funktionerna och fördelarna med denna produkt”

mer detaljerade och användbara svar än en vag fråga som:

“Berätta om denna produkt.”

Kontextmedvetenhet

Inkludera relevant kontext i prompts för att hjälpa chatboten att förstå bakgrunden till frågan. Till exempel:

KONTEXT START
Produkt: XYZ Phone
Funktioner: 64GB lagring, 12MP kamera, 3000mAh batteri
Pris: 299 $
KONTEXT SLUT

Denna kontextuella information vägleder chatboten att generera mer relevanta och exakta svar.

Iterativ förbättring

Kontinuerlig testning och förbättring av prompts är avgörande. Genom att regelbundet uppdatera och optimera prompts baserat på användarfeedback säkerställs att chatboten förblir effektiv och relevant.

Användarens avsikt

Att förstå användarens avsikt är avgörande. Genom att utforma prompts som fångar upp och svarar på användarens underliggande behov kan chatbotens användbarhet öka avsevärt.

Avancerade tekniker inom Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning innebär att AI-modellen får några exempel på önskat utdata tillsammans med prompten. Till exempel:

Exempel 1:
Användare: Hur lång tid tar leveransen?
Bot: Leveransen tar vanligtvis 5-7 arbetsdagar.

Exempel 2:
Användare: Vad är returpolicyn?
Bot: Du kan returnera produkter inom 30 dagar efter köp för full återbetalning.

Din tur:
Användare: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning innebär att prompts utformas så att modellen kan generera korrekta svar utan några tidigare exempel. Detta kräver mycket specifika och detaljerade prompts. Till exempel:

Du är expert på kundtjänst. Ge detaljerad information om företagets garantipolicy när en kund frågar.