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.

Descrição do LLM e diretrizes de instrução

Os autores de tópicos podem usar texto simples para dizer ao LLM como descobrir um tópico de LLM, bem como dizer ao LLM como responder. . Designer do Virtual Agent a interface fornece campos de texto que permitem que você forneça ambos.

Descrições

Os tópicos exigem uma descrição quando você os cria. A descrição é usada para descoberta de tópicos, 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 de LLM ao seu fluxo de conversa, você pode fornecer instruções para o LLM no Descrição detalhada Campo, que informa ao LLM como responder. Você pode usar este campo para definir o tom, empregar conversa fiada ou fornecer uma saudação dinâmica. Suas instruções também podem funcionar como detecção de entidade.

Diretrizes gerais

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

• Lidere com verbos de ação. Use o formulário imperativo 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. Remover o assunto ou quaisquer identificadores geralmente impede 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. Criar instruções de LLM fortes é um processo iterativo.

Não use enunciados de NLU como descrições de LLM

Os enunciados de NLU são mais dependentes de palavras-chave e de suas frases, mas as descrições de LLM funcionam de forma muito diferente. O problema com enunciados de NLU nas descrições é que eles não fornecem instruções para o LLM. As descrições da Pesquisa do Google também não funcionam 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).

Descrições de tópico de exemplo

Os exemplos a seguir descrevem descrições de tópicos fracas e fortes. Descrições de tópicos mais fortes resultam em descoberta de tópicos mais precisa.

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 em uma empresa.
Descrição forte	Este tópico é sobre um calendário de feriados para funcionários em uma empresa. Os usuários podem solicitar a lista de feriados ou o feriado da empresa para 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 cobre a disponibilidade de um calendário de feriados e feriados específicos, como Dia da Liberdade e Dia do Bem-estar.

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

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

Instruções de controle de entrada de exemplo

. Nome do nó O campo deve ser exclusivo e explicar a operação que o usuário está tentando executar, para que o LLM possa identificar entidades e preencher slot corretamente. Por exemplo, se houver dois nós de entrada definidos nomeados Tipo de operação DO AD e. Operação DO AD , Há uma chance de que o LLM possa identificar a entidade e mapeá-la para a variável de nó de entrada incorreta. Renomear os nós para diferenciar os dois é melhor. Por exemplo, Operação DO AD para Redefinição de senha e. Operação DO AD para credenciais bloqueadas e Alterar senha são nomes de nó mais fortes e exclusivos.

. Descrição detalhada O campo do nó deve ter instruções claras para os possíveis valores que o LLM deve extrair do usuário sempre que aplicável. Por exemplo, se o nó executará uma operação do Active Directory, você deverá ser específico sobre quais operações são permitidas no Instruções adicionais para LLM área. Em seguida, o LLM usará o mapeamento de valor para identificar a entidade e preencher os slots.

O exemplo a seguir descreve instruções de nó de entrada fraca e forte. Melhores instruções resultam em melhores resultados.

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

Força	Descrição detalhada
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 valores mapeados, :["reset":["reset","bloqueado","Não é possível fazer login","expiração", "expirado", "expirar"],"mudar":["mudança"]]. A chave precisa ser extraída se a entrada do usuário contiver os valores associados às chaves.

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