Descrição do LLM e diretrizes de instrução para Virtual Agent tópicos

Ao criar tópicos de modelo de linguagem grande (LLM), você fornece instruções que determinam o comportamento do LLM e uma descrição que determina como o tópico é descoberto pelo LLM.

Visão geral da descrição do LLM e diretrizes de instrução

Os autores do tópico podem usar texto sem formatação para informar ao LLM como descobrir um tópico do LLM, bem como informar ao LLM como responder. A interface Designer do Virtual Agent fornece campos de texto que permitem fornecer ambos.

Descrições

Os tópicos exigem uma descrição quando você os cria. A descrição é usada para descoberta de tópico, portanto, quanto mais detalhada e específica for a descrição do tópico, maior será a probabilidade de encontrar uma boa correspondência.

Instruções

Ao adicionar controles de entrada do usuário do LLM ao fluxo de conversa, você pode fornecer instruções ao LLM no campo Descrição detalhada, que informa ao LLM como responder. Você pode usar este campo para definir o tom, empregar conversa superficial ou fornecer uma saudação dinâmica. Suas instruções também podem funcionar como detecção de entidade.

Diretrizes gerais

Ao criar uma descrição ou instrução de LLM, considere estas diretrizes básicas.

• Conduza com verbos de ação. Use a forma imperativa ou comandos diretos.
• Os usuários devem evitar responder a uma pergunta com uma pergunta.

  Por exemplo, se o LLM perguntar Qual é a sua pergunta?, a resposta do usuário Quem está de plantão hoje? pode confundir o LLM. Em vez disso, o usuário deve inserir Diga-me quem está de plantão hoje.

• Evite referências a terceiros ou pronomes. A remoção do assunto ou de quaisquer identificadores geralmente evita que o LLM personifique ou identifique incorretamente o usuário final.
• Suas palavras instruem a lógica que seu bot usará. Instruções detalhadas de cadeia de pensamento funcionam bem para isso.
• Teste e refine continuamente suas instruções. A criação de instruções de LLM fortes é um processo iterativo.

Não use enunciados de NLU como descrições de LLM

Os enunciados do NLU dependem mais das palavras-chave e de suas frases, mas as descrições do LLM funcionam de forma muito diferente. O problema com os enunciados de NLU nas descrições é que eles não fornecem instruções para o LLM. As descrições de pesquisa do Google também não funcionarão bem com LLMs. Ao escrever descrições, você precisa ser específico sobre a finalidade do tópico e o contexto da tarefa que está sendo executada nesse tópico. As palavras-chave não são necessariamente úteis, mas a lógica é.

Para obter mais informações, consulte General guidelines for writing instructions for generative AI large language models (LLMs).

Exemplo de descrições de tópico

Os exemplos a seguir descrevem descrições de tópicos fracos e fortes. Descrições de tópicos mais fortes resultam em descobertas de tópicos mais precisas.

Tabela 1. Descrições do tópico do calendário de feriados da empresa

Força	Descrição
Descrição fraca	Este tópico é sobre um calendário de feriados para funcionários de uma empresa.
Descrição forte	Este tópico é sobre um calendário de feriados para funcionários de uma empresa. Os usuários podem solicitar a lista de feriados ou o feriado da empresa de um ano específico, data específica, perguntar sobre um feriado específico ou perguntar se eles têm um dia de folga para um feriado específico. O tópico também aborda a disponibilidade de um calendário de feriados e feriados específicos, como o Dia da liberdade e o Dia do bem-estar.

Tabela 2. Descrições do tópico de mudança de senha do Active Directory

Força	Descrição
Descrição fraca	Este tópico está relacionado ao gerenciamento e à administração do Active Directory, um serviço de diretório fornecido por Microsoft.
Descrição forte	Este tópico está relacionado ao gerenciamento e à administração do Active Directory, um serviço de diretório fornecido por Microsoft. Isso envolve fazer mudanças no Active Directory, como criar, modificar ou excluir diretórios e processos. O tópico também inclui tarefas realizadas por administradores, como gerenciar contas de usuário, grupos e permissões no ambiente do Active Directory.

Exemplo de instruções de controle de entrada

O campo Nome do nó deve ser exclusivo e explicar a operação que o usuário está tentando executar, para que o LLM possa identificar entidades e preencher o slot corretamente. Por exemplo, se houver dois nós de entrada definidos chamados Tipo de operação do AD e Operação do AD, há uma chance de o LLM identificar a entidade e mapeá-la para a variável de nó de entrada incorreta. É melhor renomear os nós para diferenciá-los. Por exemplo, Operação do AD para redefinição de senha e Operação do AD para credenciais bloqueadas e mudança de senha são nomes de nó mais fortes e exclusivos.

O campo Descrição detalhada do nó deve ter instruções claras para os possíveis valores que o LLM deve extrair do usuário onde quer que seja aplicável. Por exemplo, se o nó executar uma operação do Active Directory, você deverá especificar quais operações são permitidas na área Instruções adicionais para LLM. Em seguida, o LLM usará o mapeamento de valor para identificar a entidade e preencher os slots.

O exemplo a seguir descreve as instruções do nó de entrada fraco e forte. As melhores instruções resultam em melhores resultados.

Tabela 3. Coletar instruções de controle de entrada do tipo de operação do Active Directory

Força	Descrição do detalhe
Instrução fraca	Coletar tipo de operação do AD
Instrução forte	Coletar tipo de operação do AD Instruções adicionais para LLM: para esta entrada, estes são os valores mapeados: {"redefinir":["redefinir","bloqueado","não é possível entrar","expirar", "expirar", "expirar"]," change":["change"]}. A chave precisará ser extraída se a entrada do usuário contiver os valores associados às chaves.

Figura 1. Exemplo de descrição detalhada do nó de entrada do LLM