E-ticaret Sohbet Botları için Prompt Mühendisliği Teknikleri

Prompt Mühendisliği Nedir?

Tanım ve Genel Bakış

Prompt mühendisliği, AI dil modellerinin istenen çıktıları üretmesine rehberlik edecek kesin talimatların hazırlanmasını içerir. Bu, sohbet botunun çeşitli soruları anlamasına ve uygun şekilde yanıtlamasına yardımcı olan kritik bir uygulamadır. Etkili prompt mühendisliği, bir sohbet botunu güvenilir ve kullanıcı dostu bir asistan haline getirebilir.

Etkili Prompt Mühendisliğinin Faydaları

• Artırılmış Doğruluk: İyi tasarlanmış istemler, AI’ın sorguyu daha iyi anlamasını sağladığı için daha doğru yanıtlar verir.
• Tutarlılık: Yapılandırılmış istemler, sohbet botunun farklı etkileşimlerde tutarlı şekilde çalışmasını sağlar.
• Kullanıcı Memnuniyeti: Açık ve ilgili yanıtlar, kullanıcı deneyimini artırır.
• Verimlilik: Etkili istemler, takip soruları ihtiyacını azaltarak hem kullanıcılar hem de sistem için zaman kazandırır.

Prompt Mühendisliği Neden Önemlidir?

Artırılmış Doğruluk

İyi hazırlanmış istemler, AI’ın kullanıcı sorgularını daha iyi anlamasına yardımcı olarak daha doğru ve ilgili yanıtlar sağlar. Bu, yüksek kaliteli etkileşimlerin sürdürülmesi ve müşteri beklentilerinin karşılanması için gereklidir.

Tutarlılık

Yapılandırılmış istemler, sohbet botunun bağlam veya etkileşimin doğası ne olursa olsun tutarlı performans sunmasını sağlar. Bu tutarlılık, güven ve güvenilirlik oluşturmak için çok önemlidir.

Kullanıcı Memnuniyeti

Açık ve ilgili yanıtlar sunarak etkili prompt mühendisliği, kullanıcı memnuniyetini artırır. Kullanıcı ihtiyaçlarını hızlıca anlayan ve karşılayan bir sohbet botu, genel müşteri deneyimini iyileştirir.

Verimlilik

Etkili istemler, ek takip soruları ihtiyacını azaltarak etkileşimleri hızlandırır ve hem kullanıcılar hem de sohbet botu için zaman tasarrufu sağlar. Bu verimlilik, daha akıcı ve tatmin edici bir kullanıcı deneyimine katkıda bulunur.

Etkili Prompt Mühendisliği İçin Temel Taktikler

Girdinin Farklı Kısımlarını Belirtmek İçin Sınırlayıcılar Kullanın

“””, < > veya <tag> </tag> gibi sınırlayıcılar, girdinin her bir bölümünü ayırmaya yardımcı olur; böylece sohbet botu sorgunun farklı kısımlarını verimli şekilde anlayabilir ve işleyebilir. Örneğin:

Siz bir müşteri hizmetleri uzmanısınız. Göreviniz, {input} sorgularını kaynakları kullanarak yanıtlamak.

---MÜŞTERİ SORGUSU---
{input}
YANIT:

Bu format, sohbet botunun sorgunun nerede başlayıp bittiğini bilmesini sağlar ve yanıtına net bir yapı kazandırır.

Yapılandırılmış Bir Çıktı İsteyin

Yapılandırılmış çıktılar, sohbet botunun adım adım ilerlemesini sağlayarak yanıtların kalitesini artırır. Örneğin:

1. Genel Bakış: Sağlanan meta verilerle ürün veya bilgi hakkında kısa açıklama.
2. Temel Özellikler: Ürünün veya bilginin öne çıkan temel özellikleri.
3. İlgililik: Verilen meta verilere göre diğer ilgili ürün veya bilgileri belirleyin ve listeleyin.

Bu yöntem, sohbet botunun “düşünerek” kapsamlı yanıtlar vermesine yardımcı olur.

Zorluk: Bazen AI, basit bir selamlamaya saçma yanıtlar üretebilir çünkü insana benzer şekilde dostça bir yanıt üretmesi gerektiği belirtilmemiştir ve bunun yerine rastgele ürünlerden bahsetmiştir.

Çözüm: Çıktıdan önce aşağıdaki gibi basit bir satır ekleyin:

İlgili bir bağlam yoksa, bilgileri URL’lerde aramayı deneyin. Eğer ilgili bilgi yoksa, daha fazla çıktı üretmeyin ve müşterinin sorusunu kabul edin veya nazikçe selamlayın.

Bu şekilde sohbet botu, selamlamalara uygun yanıtlar oluşturur.

Başlatma Adımlarını İçeren Bir İstem Yapısı Oluşturun

İstemi başlatma adımlarını içerecek şekilde yapılandırmak, sohbet botunun göreve nasıl başlaması gerektiğini bilmesini sağlar. İşte geliştirilmiş bir versiyon:

Göreviniz, bağlamı kullanarak ürün detaylarını analiz etmek ve geri bildirim vermektir. Sağlanan ürün bilgilerini değerlendirin, müşterilere yapılandırılmış ve detaylı geri bildirim sağlayın ve verilen bağlama göre ilgili ürünleri belirleyin.
BAĞLAM BAŞLANGICI
{context}
BAĞLAM SONU
GİRİŞ BAŞLANGICI
{input}
GİRİŞ SONU

kullanıcı belirli ürünler veya ürün karşılaştırması isterse görev:

1. **Genel Bakış:** Sağlanan meta verilerle ürün veya bilgi hakkında kısa açıklama.
2. **Temel Özellikler:** Ürünün veya bilginin öne çıkan temel özellikleri.
3. **İlgililik:** Verilen meta verilere göre diğer ilgili ürün veya bilgileri belirleyin ve listeleyin.

ÇIKTI BAŞLANGICI
ÇIKTI SONU
İlgili bir bağlam yoksa, bilgileri URL’lerde aramayı deneyin. Eğer ilgili bilgi yoksa, daha fazla çıktı üretmeyin ve müşterinin sorusunu kabul edin veya nazikçe selamlayın.

YANIT:

Bu yapı, sohbet botunun farklı türdeki sorguları yönetmesini ve ilgili yanıtlar sunmasını sağlar.

Sohbet Botu Çeviri Sorunlarını Giderme

Şu anda LLM, çeviriyle ilgili sorunlar yaşıyor ve yanıtları yalnızca İngilizce veriyor. Bunu çözmek için, istemin başına şu satırı ekleyin:

(İlgili dile çevirmek önemlidir)

Bu ekleme, sohbet botu yanıtlarındaki çeviri sorunlarıyla mücadeleye yardımcı olur.

Nihai İstem Yapısı

Tüm taktikleri birleştirdiğimizde nihai istem yapısı şu şekildedir:

Göreviniz, bağlamı kullanarak ürün detaylarını analiz etmek ve geri bildirim vermektir ancak ilgili dile çevirmek önemlidir. Sağlanan ürün bilgilerini değerlendirin, müşterilere yapılandırılmış ve detaylı geri bildirim verin ve verilen bağlama göre ilgili ürünleri belirleyin.BAĞLAM BAŞLANGICI
{context}
BAĞLAM SONU GİRİŞ BAŞLANGICI
{input}
GİRİŞ SONU

kullanıcı belirli ürünler veya ürün karşılaştırması isterse görev:

1. **Genel Bakış:** Sağlanan meta verilerle ürün veya bilgi hakkında kısa açıklama.
2. **Temel Özellikler:** Ürünün veya bilginin öne çıkan temel özellikleri.
3. **İlgililik:** Verilen meta verilere göre diğer ilgili ürün veya bilgileri belirleyin ve listeleyin.ÇIKTI BAŞLANGICI
ÇIKTI SONU
İlgili bir bağlam yoksa, bilgileri URL’lerde aramayı deneyin. Eğer ilgili bilgi yoksa, daha fazla çıktı üretmeyin ve müşterinin sorusunu kabul edin veya nazikçe selamlayın.
Kullanıcı memnun değilse, {chat_history} kullanın

YANIT:

Prompt Mühendisliği Üzerine Ek Bilgiler

Açıklık ve Spesifiklik

İstemlerin açık ve spesifik olması çok önemlidir. Belirsizlik, yanlış anlaşılmalara ve hatalı yanıtlara yol açabilir. Örneğin, şu şekilde bir istem:

“Bu ürünün temel özelliklerini ve faydalarını belirtin”

Belirsiz bir sorguya göre daha ayrıntılı ve faydalı yanıtlar sunar:

“Bu ürün hakkında bana bilgi ver.”

Bağlamsal Farkındalık

Sohbet botunun sorgunun arka planını anlamasına yardımcı olmak için istemlere ilgili bağlamı dahil edin. Örneğin:

BAĞLAM BAŞLANGICI
Ürün: XYZ Telefon
Özellikler: 64GB Depolama, 12MP Kamera, 3000mAh Pil
Fiyat: $299
BAĞLAM SONU

Bu bağlamsal bilgiler, sohbet botunun daha ilgili ve doğru yanıtlar üretmesini sağlar.

Yinelemeli İyileştirme

İstemlerin sürekli test edilmesi ve iyileştirilmesi esastır. Kullanıcı geri bildirimlerine göre istemleri düzenli olarak güncellemek ve optimize etmek, sohbet botunun etkili ve güncel kalmasını sağlar.

Kullanıcı Niyeti

Kullanıcı niyetini anlamak çok önemlidir. Kullanıcının temel ihtiyaçlarını yakalayan ve yanıtlayan istemler tasarlamak, sohbet botunun faydasını önemli ölçüde artırabilir.

Prompt Mühendisliğinde İleri Düzey Teknikler

Few-Shot Öğrenme

Few-shot öğrenme, AI modeline istemle birlikte istenen çıktının birkaç örneğini sunmayı içerir. Örneğin:

Örnek 1:
Kullanıcı: Kargo ne kadar sürede gelir?
Bot: Kargo genellikle 5-7 iş günü içinde ulaşır.

Örnek 2:
Kullanıcı: İade politikası nedir?
Bot: Ürünleri satın alma tarihinden itibaren 30 gün içinde tam iade için iade edebilirsiniz.

Sıra sizde:
Kullanıcı: {input}
Bot:

Zero-Shot Öğrenme

Zero-shot öğrenme, modelin herhangi bir önceden örnek olmadan doğru yanıtlar oluşturmasını sağlayacak şekilde istemlerin tasarlanmasını içerir. Bu, son derece spesifik ve ayrıntılı istemlerin hazırlanmasını gerektirir. Örneğin:

Siz müşteri hizmetlerinde uzmansınız. Bir müşteri sorduğunda şirketin garanti politikası hakkında detaylı bilgi verin.