Techniki inżynierii promptów dla chatbotów e-commerce

Czym jest inżynieria promptów?

Definicja i ogólny zarys

Inżynieria promptów polega na tworzeniu precyzyjnych instrukcji, które prowadzą modele językowe AI do generowania pożądanych rezultatów. To kluczowa praktyka, która pomaga chatbotowi zrozumieć i właściwie odpowiadać na różne zapytania. Skuteczna inżynieria promptów może zamienić chatbota w niezawodnego i przyjaznego asystenta.

Korzyści ze skutecznej inżynierii promptów

• Zwiększona dokładność: Dobrze zaprojektowane prompt prowadzą do trafniejszych odpowiedzi, gdyż AI lepiej rozumie zapytanie.
• Spójność: Ustrukturyzowane prompt zapewniają, że chatbot działa konsekwentnie w różnych interakcjach.
• Satysfakcja użytkownika: Jasne i trafne odpowiedzi poprawiają doświadczenie użytkownika.
• Efektywność: Skuteczne prompt ograniczają liczbę pytań uzupełniających, oszczędzając czas zarówno użytkownika, jak i systemu.

Dlaczego inżynieria promptów jest ważna?

Zwiększona dokładność

Dobrze skonstruowane prompt pomagają AI lepiej zrozumieć zapytania użytkownika, co skutkuje trafniejszymi i bardziej relewantnymi odpowiedziami. To kluczowe dla zachowania wysokiej jakości rozmów i spełniania oczekiwań klientów.

Spójność

Ustrukturyzowane prompt zapewniają, że chatbot zachowuje spójność w działaniu, niezależnie od kontekstu czy rodzaju interakcji. Ta konsekwencja jest niezbędna do budowania zaufania i niezawodności.

Satysfakcja użytkownika

Dzięki jasnym i trafnym odpowiedziom skuteczna inżynieria promptów zwiększa satysfakcję użytkownika. Chatbot, który rozumie i szybko odpowiada na potrzeby użytkownika, poprawia całkowite doświadczenie klienta.

Efektywność

Skuteczne prompt ograniczają potrzebę dodatkowych pytań uzupełniających, usprawniając interakcje i oszczędzając czas użytkownika oraz chatbota. Ta efektywność przekłada się na płynniejsze i bardziej satysfakcjonujące doświadczenia.

Kluczowe taktyki skutecznej inżynierii promptów

Używaj separatorów do oznaczania różnych części wejścia

Separatory, takie jak “””, < > lub <tag> </tag>, pomagają oddzielić każdą część wejścia, umożliwiając chatbotowi sprawne zrozumienie i przetworzenie różnych fragmentów zapytania. Przykład:

Jesteś specjalistą ds. obsługi klienta. Twoim zadaniem jest odpowiadać na zapytania z {input} z wykorzystaniem dostępnych zasobów.

---ZAPYTANIE KLIENTA---
{input}
ODPOWIEDŹ:

Taki format zapewnia chatbotowi jasność, gdzie zaczyna się i kończy zapytanie, dając mu wyraźną strukturę do odpowiedzi.

Proś o ustrukturyzowane odpowiedzi

Ustrukturyzowane odpowiedzi prowadzą chatbota przez proces krok po kroku, poprawiając jakość generowanych reakcji. Przykład:

1. Opis ogólny: Krótki opis produktu lub informacji z użyciem podanych metadanych.
2. Najważniejsze cechy: Wypunktowanie kluczowych cech produktu lub informacji.
3. Powiązania: Wskazanie innych powiązanych produktów lub informacji na podstawie podanych metadanych.

Taka metoda pomaga chatbotowi „myśleć” i udzielać wyczerpujących odpowiedzi.

Wyzwanie: Czasami AI generuje niezrozumiałą odpowiedź na zwykłe powitanie, bo nie została poinstruowana, by reagować jak człowiek, tylko zaczyna wyszukiwać przypadkowe produkty.

Rozwiązanie: Dodaj prosty wiersz przed odpowiedzią, np.:

Jeśli nie ma dostępnego odpowiedniego kontekstu, spróbuj znaleźć informacje w podanych adresach URL. Jeśli nie ma właściwych informacji, powstrzymaj się od dalszego generowania odpowiedzi i potwierdź otrzymanie zapytania lub uprzejmie przywitaj klienta.

Dzięki temu chatbot udziela właściwych odpowiedzi na powitania.

Strukturyzuj prompty z krokami inicjującymi

Strukturyzowanie promptu z krokami inicjującymi pomaga chatbotowi zrozumieć, jak rozpocząć realizację zadania. Oto ulepszona wersja:

Twoim zadaniem jest analizować i udzielać informacji zwrotnych na temat szczegółów produktu, korzystając z kontekstu. Oceń podane informacje o produkcie, przekaż klientom ustrukturyzowaną i szczegółową informację zwrotną oraz wskaż powiązane produkty na podstawie podanego kontekstu.
KONTEKST POCZĄTEK
{context}
KONTEKST KONIEC
WEJŚCIE POCZĄTEK
{input}
WEJŚCIE KONIEC

zadanie jeśli użytkownik pyta o konkretne produkty lub ich porównanie:

1. **Opis ogólny:** Krótki opis produktu lub informacji z użyciem podanych metadanych.
2. **Najważniejsze cechy:** Wypunktowanie kluczowych cech produktu lub informacji.
3. **Powiązania:** Wskazanie innych powiązanych produktów lub informacji na podstawie podanych metadanych.

POCZĄTEK ODPOWIEDZI
KONIEC ODPOWIEDZI
Jeśli nie ma dostępnego odpowiedniego kontekstu, spróbuj znaleźć informacje w podanych adresach URL. Jeśli nie ma właściwych informacji, powstrzymaj się od dalszego generowania odpowiedzi i potwierdź otrzymanie zapytania lub uprzejmie przywitaj klienta.

ODPOWIEDŹ:

Taka struktura sprawia, że chatbot potrafi obsłużyć różne typy zapytań i udzielać trafnych odpowiedzi.

Rozwiązywanie problemów z tłumaczeniem chatbota

Obecnie LLM ma problemy z tłumaczeniem i odpowiada wyłącznie po angielsku. Aby temu zaradzić, dodaj na początku promptu:

(Ważne jest, aby tłumaczyć na odpowiedni język)

Ten dodatek pomaga walczyć z problemami tłumaczenia w odpowiedziach chatbota.

Finalna struktura promptu

Łącząc wszystkie taktyki, finalna struktura promptu wygląda następująco:

Twoim zadaniem jest analizować i udzielać informacji zwrotnych na temat szczegółów produktu, korzystając z kontekstu, ale ważne jest, aby tłumaczyć na odpowiedni język. Oceń podane informacje o produkcie, przekaż klientom ustrukturyzowaną i szczegółową informację zwrotną oraz wskaż powiązane produkty na podstawie podanego kontekstu.KONTEKST POCZĄTEK
{context}
KONTEKST KONIECWEJŚCIE POCZĄTEK
{input}
WEJŚCIE KONIEC

zadanie jeśli użytkownik pyta o konkretne produkty lub ich porównanie:

1. **Opis ogólny:** Krótki opis produktu lub informacji z użyciem podanych metadanych.
2. **Najważniejsze cechy:** Wypunktowanie kluczowych cech produktu lub informacji.
3. **Powiązania:** Wskazanie innych powiązanych produktów lub informacji na podstawie podanych metadanych.POCZĄTEK ODPOWIEDZI
KONIEC ODPOWIEDZI
Jeśli nie ma dostępnego odpowiedniego kontekstu, spróbuj znaleźć informacje w podanych adresach URL. Jeśli nie ma właściwych informacji, powstrzymaj się od dalszego generowania odpowiedzi i potwierdź otrzymanie zapytania lub uprzejmie przywitaj klienta.
Jeśli użytkownik nie jest zadowolony, użyj {chat_history}

ODPOWIEDŹ:

Dodatkowe uwagi dotyczące inżynierii promptów

Jasność i precyzja

Kluczowe jest, by prompty były jasne i precyzyjne. Dwuznaczność może prowadzić do nieporozumień i błędnych odpowiedzi. Na przykład prompt:

“Podaj kluczowe cechy i korzyści tego produktu”

daje bardziej szczegółowe i przydatne odpowiedzi niż ogólne pytanie typu:

“Opowiedz mi o tym produkcie.”

Świadomość kontekstu

Włączanie istotnego kontekstu do promptów pomaga chatbotowi lepiej zrozumieć tło zapytania. Przykład:

KONTEKST POCZĄTEK
Produkt: Telefon XYZ
Cechy: 64GB pamięci, aparat 12MP, bateria 3000mAh
Cena: 299 $
KONTEKST KONIEC

Taka informacja kontekstowa prowadzi chatbota do generowania bardziej trafnych i precyzyjnych odpowiedzi.

Iteracyjne udoskonalanie

Ciągłe testowanie i udoskonalanie promptów jest kluczowe. Regularna aktualizacja i optymalizacja na podstawie opinii użytkowników zapewnia, że chatbot pozostaje skuteczny i adekwatny.

Intencja użytkownika

Zrozumienie intencji użytkownika jest niezbędne. Projektowanie promptów, które wychwytują i odpowiadają na rzeczywiste potrzeby użytkownika, może znacznie zwiększyć użyteczność chatbota.

Zaawansowane techniki w inżynierii promptów

Few-Shot Learning

Few-shot learning polega na dostarczeniu modelowi AI kilku przykładów pożądanych odpowiedzi wraz z promptem. Przykład:

Przykład 1:
Użytkownik: Jak długo trwa wysyłka?
Bot: Wysyłka zazwyczaj trwa 5-7 dni roboczych.

Przykład 2:
Użytkownik: Jaka jest polityka zwrotów?
Bot: Możesz zwrócić produkty w ciągu 30 dni od zakupu i otrzymać pełny zwrot kosztów.

Twoja kolej:
Użytkownik: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning polega na konstruowaniu promptów w taki sposób, by model mógł generować trafne odpowiedzi bez żadnych wcześniejszych przykładów. Wymaga to tworzenia bardzo precyzyjnych i szczegółowych promptów. Przykład:

Jesteś ekspertem ds. obsługi klienta. Gdy klient pyta o politykę gwarancyjną firmy, udziel dokładnych informacji na ten temat.