Tecniche di Prompt Engineering per Chatbot Ecommerce

Cos’è il Prompt Engineering?

Definizione e panoramica

Il prompt engineering consiste nel creare istruzioni precise che guidano i modelli linguistici AI nella generazione degli output desiderati. È una pratica fondamentale che aiuta il chatbot a comprendere e rispondere in modo appropriato a varie richieste. Un prompt engineering efficace può trasformare un chatbot in un assistente affidabile e facile da usare.

Vantaggi di un Prompt Engineering efficace

• Maggiore Accuratezza: Prompt ben progettati portano a risposte più accurate, poiché l’AI comprende meglio la richiesta.
• Coerenza: Prompt strutturati assicurano che il chatbot si comporti in modo coerente in diverse interazioni.
• Soddisfazione dell’utente: Risposte chiare e pertinenti migliorano l’esperienza dell’utente.
• Efficienza: Prompt efficaci riducono la necessità di domande di follow-up, facendo risparmiare tempo sia agli utenti che al sistema.

Perché il Prompt Engineering è importante?

Maggiore Accuratezza

Prompt ben realizzati aiutano l’AI a comprendere meglio le richieste degli utenti, producendo risposte più accurate e pertinenti. Questo è essenziale per mantenere interazioni di alta qualità e soddisfare le aspettative dei clienti.

Coerenza

Prompt strutturati garantiscono che il chatbot offra prestazioni coerenti, indipendentemente dal contesto o dalla natura dell’interazione. Questa coerenza è cruciale per costruire fiducia e affidabilità.

Soddisfazione dell’utente

Fornendo risposte chiare e pertinenti, un prompt engineering efficace aumenta la soddisfazione dell’utente. Un chatbot che comprende e affronta prontamente le esigenze dell’utente migliora l’esperienza complessiva del cliente.

Efficienza

Prompt efficaci riducono la necessità di ulteriori domande di follow-up, semplificando le interazioni e facendo risparmiare tempo sia agli utenti che al chatbot. Questa efficienza contribuisce a un’esperienza utente più fluida e soddisfacente.

Tattiche Chiave per un Prompt Engineering Efficace

Usa Delimitatori per Indicare Parti Distinte dell’Input

I delimitatori, come “””, < >, o <tag> </tag>, aiutano a separare ogni parte dell’input, permettendo al chatbot di comprendere ed elaborare in modo efficiente le diverse parti della richiesta. Ad esempio:

Sei uno specialista del servizio clienti. Il tuo compito è rispondere alle richieste da {input} utilizzando le risorse.

---RICHIESTA DEL CLIENTE---
{input}
RISPOSTA:

Questo formato assicura che il chatbot sappia dove inizia e finisce la richiesta, fornendo una struttura chiara per la risposta.

Richiedi un Output Strutturato

Output strutturati guidano il chatbot attraverso un processo passo dopo passo, migliorando la qualità delle sue risposte. Ad esempio:

1. Panoramica: Una breve descrizione del prodotto o dell’informazione utilizzando i metadati forniti.
2. Caratteristiche Chiave: Evidenzia le caratteristiche principali del prodotto o dell’informazione.
3. Rilevanza: Identifica ed elenca eventuali altri prodotti o informazioni rilevanti in base ai metadati forniti.

Questo metodo aiuta il chatbot a “ragionare” e fornire risposte complete.

Problema: A volte, l’AI generava risposte senza senso a un semplice saluto perché non le era stato detto di generare una risposta amichevole come farebbe un umano, e invece trovava prodotti casuali di cui parlare.

Soluzione: Aggiungi una semplice riga come questa prima dell’output:

Se non è disponibile un contesto rilevante, prova a cercare le informazioni sugli URL. Se non ci sono informazioni rilevanti, astieniti dal generare ulteriori output e riconosci la richiesta del cliente o salutalo cortesemente.

In questo modo, il chatbot genera risposte appropriate ai saluti.

Struttura il Prompt per Avviare i Passaggi

Strutturare il prompt includendo i passaggi iniziali aiuta il chatbot a sapere come iniziare il compito. Ecco una versione migliorata:

Il tuo compito è analizzare e fornire feedback sui dettagli del prodotto utilizzando il contesto. Valuta le informazioni sul prodotto fornite, dai feedback strutturati e dettagliati ai clienti e identifica prodotti rilevanti in base al contesto fornito.
INIZIO CONTESTO
{context}
FINE CONTESTO
INIZIO INPUT
{input}
FINE INPUT

compito se l'utente chiede specifici prodotti o un confronto tra prodotti:

1. **Panoramica:** Una breve descrizione del prodotto o dell'informazione utilizzando i metadati forniti.
2. **Caratteristiche Chiave:** Evidenzia le caratteristiche principali del prodotto o dell'informazione.
3. **Rilevanza:** Identifica ed elenca eventuali altri prodotti o informazioni rilevanti in base ai metadati forniti.

INIZIO OUTPUT
FINE OUTPUT
Se non è disponibile un contesto rilevante, prova a cercare le informazioni sugli URL. Se non ci sono informazioni rilevanti, astieniti dal generare ulteriori output e riconosci la richiesta del cliente o salutalo cortesemente.

RISPOSTA:

Questa struttura garantisce che il chatbot possa gestire diversi tipi di richieste e fornire risposte pertinenti.

Affrontare i Problemi di Traduzione del Chatbot

Attualmente, il LLM presenta problemi di traduzione e risponde esclusivamente in inglese. Per affrontare questo, aggiungi all’inizio del prompt:

(È importante tradurre nella lingua pertinente)

Questa aggiunta aiuta a risolvere le problematiche di traduzione nelle risposte del chatbot.

Struttura Finale del Prompt

Combinando tutte le tattiche, la struttura finale del prompt è la seguente:

Il tuo compito è analizzare e fornire feedback sui dettagli del prodotto utilizzando il contesto, ma è importante tradurre nella lingua pertinente. Valuta le informazioni sul prodotto fornite, dai feedback strutturati e dettagliati ai clienti e identifica prodotti rilevanti in base al contesto fornito.INIZIO CONTESTO
{context}
FINE CONTESTO INIZIO INPUT
{input}
FINE INPUT

compito se l'utente chiede specifici prodotti o un confronto tra prodotti:

1. **Panoramica:** Una breve descrizione del prodotto o dell'informazione utilizzando i metadati forniti.
2. **Caratteristiche Chiave:** Evidenzia le caratteristiche principali del prodotto o dell'informazione.
3. **Rilevanza:** Identifica ed elenca eventuali altri prodotti o informazioni rilevanti in base ai metadati forniti.INIZIO OUTPUT
FINE OUTPUT
Se non è disponibile un contesto rilevante, prova a cercare le informazioni sugli URL. Se non ci sono informazioni rilevanti, astieniti dal generare ulteriori output e riconosci la richiesta del cliente o salutalo cortesemente.
Se l'utente non è soddisfatto, usa {chat_history}

RISPOSTA:

Ulteriori Approfondimenti sul Prompt Engineering

Chiarezza e Specificità

Assicurarsi che i prompt siano chiari e specifici è fondamentale. L’ambiguità può portare a fraintendimenti e risposte errate. Ad esempio, un prompt come:

“Fornisci le caratteristiche chiave e i vantaggi di questo prodotto”

produce risposte più dettagliate e utili rispetto a una richiesta vaga come:

“Parlami di questo prodotto.”

Consapevolezza Contestuale

Includi il contesto rilevante nei prompt per aiutare il chatbot a comprendere il background della richiesta. Ad esempio:

INIZIO CONTESTO
Prodotto: Telefono XYZ
Caratteristiche: 64GB di memoria, Fotocamera 12MP, Batteria 3000mAh
Prezzo: €299
FINE CONTESTO

Queste informazioni contestuali guidano il chatbot a generare risposte più pertinenti e accurate.

Perfezionamento Iterativo

Testare e perfezionare continuamente i prompt è essenziale. Aggiornare e ottimizzare regolarmente i prompt in base ai feedback degli utenti garantisce che il chatbot rimanga efficace e pertinente.

Intenzione dell’Utente

Comprendere l’intenzione dell’utente è fondamentale. Progettare prompt che catturino e rispondano ai bisogni sottostanti dell’utente può migliorare notevolmente l’utilità del chatbot.

Tecniche Avanzate di Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Il few-shot learning consiste nel fornire al modello AI alcuni esempi di output desiderato insieme al prompt. Ad esempio:

Esempio 1:
Utente: Quanto tempo impiega la spedizione?
Bot: La spedizione richiede solitamente 5-7 giorni lavorativi.

Esempio 2:
Utente: Qual è la politica di reso?
Bot: Puoi restituire i prodotti entro 30 giorni dall'acquisto per un rimborso completo.

Tocca a te:
Utente: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Lo zero-shot learning consiste nello strutturare i prompt in modo che il modello possa generare risposte accurate senza alcun esempio precedente. Questo richiede la creazione di prompt molto specifici e dettagliati. Ad esempio:

Sei un esperto di servizio clienti. Fornisci informazioni dettagliate sulla politica di garanzia dell'azienda quando richiesto da un cliente.