电商聊天机器人提示工程技巧

什么是提示工程？

定义与概述

提示工程是指精心编写指令，引导 AI 语言模型生成期望的输出。这是一项关键实践，有助于聊天机器人理解并准确回应各种问题。有效的提示工程能将机器人转变为可靠且易用的助手。

有效提示工程的优势

• 提升准确率： 精心设计的提示让 AI 更好地理解问题，提升回答的准确性。
• 保持一致性： 结构化提示确保机器人在不同场景下表现一致。
• 提高用户满意度： 清晰且相关的回复提升用户体验。
• 提升效率： 有效的提示减少了追问次数，为用户和系统节省时间。

为什么提示工程很重要？

提升准确率

精心设计的提示帮助 AI 更好地理解用户问题，从而得出更准确、相关的答复。这对于高质量互动和满足客户期望至关重要。

保持一致性

结构化提示确保机器人无论在何种情境下都能稳定输出。这种一致性对于建立信任和可靠性非常重要。

提高用户满意度

通过提供清晰、相关的回复，有效的提示工程提升了用户满意度。能够及时理解并满足用户需求的机器人会显著改善整体体验。

提升效率

有效的提示减少了额外追问，简化了交互流程，为用户和机器人节省时间。这种高效带来更顺畅、更令人满意的体验。

有效提示工程的关键策略

使用分隔符区分输入的不同部分

分隔符（如 “””、< > 或 <tag> </tag>）可以帮助区分输入的不同部分，使机器人能够高效理解和处理不同内容。例如：

你是一名客户服务专家。你的任务是利用资源回答来自 {input} 的问题。

---客户问题---
{input}
答复：

这种格式确保机器人明确知道问题的起止位置，为其回复提供清晰结构。

要求结构化输出

结构化输出让机器人按步骤作答，提高回复质量。例如：

1. 概述： 根据提供的元数据简要描述产品或信息。
2. 主要特性： 突出产品或信息的关键特性。
3. 相关性： 根据给定元数据，识别并列举其他相关产品或信息。

这种方法帮助机器人“思考”并给出全面回答。

挑战： 有时 AI 遇到简单问候时会胡乱生成内容，因为未被指示像人类那样友好回复，而是随意找产品介绍。

解决方案： 在输出前加入类似如下内容：

如果没有相关上下文，请尝试在提供的 URL 查找信息。如果仍无相关信息，请停止继续生成内容，并礼貌地回复客户或向其问候。

这样，机器人就能针对问候类问题给出合适回答。

针对任务起始步骤结构化提示

将提示结构化，包含任务起始步骤，有助于机器人明确如何开始任务。以下是增强版示例：

你的任务是利用上下文分析并反馈产品详情。评估所给产品信息，向客户提供结构化、详细反馈，并根据上下文识别相关产品。
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

用户若咨询具体产品或产品对比，请执行任务：

1. **概述：** 根据提供的元数据简要描述产品或信息。
2. **主要特性：** 突出产品或信息的关键特性。
3. **相关性：** 根据给定元数据，识别并列举其他相关产品或信息。

START OUTPUT
END OUTPUT
如果没有相关上下文，请尝试在 URL 查找信息。如果仍无相关信息，请停止继续生成内容，并礼貌地回复客户或向其问候。

答复：

这种结构确保机器人能应对不同类型的问题，并给出相关回复。

解决聊天机器人翻译问题

当前，大型语言模型的翻译能力有限，回复往往只用英文。为改善这一点，可在提示开头添加：

(请务必翻译为相关语言)

这样有助于改善机器人回复时的翻译问题。

最终提示结构

结合所有策略，最终的提示结构如下：

你的任务是利用上下文分析并反馈产品详情，但请务必翻译为相关语言。评估所给产品信息，向客户提供结构化、详细反馈，并根据上下文识别相关产品。CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

用户若咨询具体产品或产品对比，请执行任务：

1. **概述：** 根据提供的元数据简要描述产品或信息。
2. **主要特性：** 突出产品或信息的关键特性。
3. **相关性：** 根据给定元数据，识别并列举其他相关产品或信息。START OUTPUT
END OUTPUT
如果没有相关上下文，请尝试在 URL 查找信息。如果仍无相关信息，请停止继续生成内容，并礼貌地回复客户或向其问候。
如用户仍不满意，可使用 {chat_history}

答复：

关于提示工程的更多见解

清晰与具体

确保提示清晰具体至关重要。模糊的提示容易导致误解和错误回答。例如：

“请提供该产品的主要特性和优势”

比模糊的请求更能获得有用详细的回复，如：

“请介绍一下这个产品。”

上下文意识

在提示中加入相关上下文，有助于机器人理解问题背景。例如：

CONTEXT START
产品：XYZ 手机
特性：64GB 存储，12MP 相机，3000mAh 电池
价格：$299
CONTEXT END

这些上下文信息能引导机器人生成更相关、更准确的答案。

迭代优化

持续测试和优化提示非常重要。根据用户反馈定期更新和调整提示，能确保机器人始终高效、实用。

理解用户意图

理解用户真实意图至关重要。设计能够捕捉并回应用户需求的提示，大大提升机器人的实用性。

高级提示工程技巧

少样本学习

少样本学习是在提示中为 AI 提供几个期望输出的示例。例如：

示例 1：
用户：物流需要多久？
机器人：物流通常需要 5-7 个工作日。

示例 2：
用户：退货政策是什么？
机器人：您可在购买后 30 天内退货并获得全额退款。

轮到你了：
用户：{input}
机器人：

零样本学习

零样本学习是通过精细设计提示，让模型无需示例也能准确作答。这需要提示足够具体、详细。例如：

你是一名客户服务专家。当客户咨询公司保修政策时，请提供详细说明。