주제에 대한 가상 에이전트 LLM 설명 및 지침 지침
대규모 언어 모델(LLM) 주제를 생성할 때 LLM의 동작을 결정하는 지침과 LLM에서 주제를 검색하는 방법을 결정하는 설명을 제공합니다.
개요
주제 작성자는 일반 텍스트 단어를 사용하여 LLM에 LLM 주제를 검색하는 방법을 알리고 LLM에 응답하는 방법을 지정할 수 있습니다. 인터페이스는 가상 에이전트 디자이너 둘 다 제공할 수 있는 텍스트 필드를 제공합니다.
- 설명
- 주제를 만들 때 설명이 필요합니다. 설명은 주제 검색에 사용되므로 주제 설명이 자세하고 구체적일수록 좋은 일치를 찾을 가능성이 높아집니다.
- 지시사항
- 대화 흐름에 LLM 지원 사용자 입력 컨트롤을 추가할 때 상세 설명 필드에서 LLM에 대한 지침을 제공하여 LLM에 응답 방법을 알려줄 수 있습니다. 이 필드를 사용하여 어조를 정의하거나, 간단한 대화를 사용하거나, 동적 인사말을 제공할 수 있습니다. 지침은 엔터티 탐지로도 작동할 수 있습니다.
일반 가이드라인
- 동작 동사로 리드합니다. 명령형 또는 직접 명령을 사용합니다.
- 사용자는 질문으로 대답하지 않아야 합니다.
예를 들어 LLM에서 질문이 무엇입니까?라고 묻는 경우 사용자 응답 은 오늘 당직이 누구입니까? 라고 답해 LLM을 혼동할 수 있습니다. 대신 오늘 당직자가 누구인지 알려주세요를 입력해야 합니다.
- 제3자나 대명사에 대한 언급을 피하십시오. 일반적으로 제목이나 식별자를 제거하면 LLM이 최종 사용자를 의인화하거나 오인하는 것을 방지할 수 있습니다.
- 단어는 봇이 사용할 논리를 지시합니다. 이를 위해서는 상세한 생각의 사슬 지침이 효과적입니다.
- 지침을 지속적으로 테스트하고 개선하십시오. 강력한 LLM 명령어를 만드는 것은 반복적인 프로세스입니다.
NLU 발언을 LLM 설명으로 사용하지 마십시오.
NLU 발언은 키워드와 해당 구문에 더 의존하지만 LLM 설명은 매우 다르게 작동합니다. 설명에서 NLU 발언의 문제는 LLM에 대한 지침을 제공하지 않는다는 것입니다. Google 검색 설명은 LLM에서도 제대로 작동하지 않습니다. 설명을 작성할 때는 주제의 목적과 해당 주제에서 수행 중인 작업의 컨텍스트에 대해 구체적이어야 합니다. 키워드가 반드시 도움이 되는 것은 아니지만 논리는 도움이 됩니다.
자세한 내용은 General guidelines for writing instructions for generative AI large language models (LLMs) 문서를 참조하십시오.
예시 주제 설명
다음 예시에서는 약한 주제 설명과 강한 주제 설명을 설명합니다. 주제 설명이 강력할수록 주제 검색의 정확도가 높아집니다.
| 강도 | 설명 |
|---|---|
| 약한 설명 | 이 항목은 회사 직원을 위한 공휴일 달력에 관한 것입니다. |
| 강력한 설명 | 이 항목은 회사 직원을 위한 공휴일 달력에 관한 것입니다. 사용자는 특정 연도, 특정 날짜의 휴일 목록 또는 회사 휴일을 요청하거나, 특정 휴일에 대해 문의하거나, 특정 휴일에 쉬는 날이 있는지 물어볼 수 있습니다. 이 주제는 또한 휴일 달력의 가용성과 자유의 날 및 웰빙의 날과 같은 특정 휴일을 다룹니다. |
| 강도 | 설명 |
|---|---|
| 약한 설명 | 이 항목은 에서 제공하는 디렉터리 서비스인 Active Directory의 관리 및 운영과 관련이 있습니다 Microsoft. |
| 강력한 설명 | 이 항목은 에서 제공하는 디렉터리 서비스인 Active Directory의 관리 및 운영과 관련이 있습니다 Microsoft. 여기에는 디렉터리 및 프로세스를 생성, 수정 또는 삭제하는 등 Active Directory를 변경하는 작업이 포함됩니다. 이 항목에는 Active Directory 환경 내에서 사용자 계정, 그룹 및 사용 권한 관리와 같이 관리자가 수행하는 작업도 포함되어 있습니다. |
Examp입력 제어 지침
노드 이름 필드는 고유해야 하며 LLM이 엔터티를 식별하고 슬롯을 적절하게 채울 수 있도록 사용자가 수행하려는 작업을 설명해야 합니다. 예를 들어, AD Operation Type(AD 운영 유형 )과 AD Operation(AD 운영)이라는 두 개의 정의된 입력 노드가 있는 경우 LLM이 엔터티를 식별하여 잘못된 입력 노드 변수에 매핑할 수 있습니다. 두 노드를 구분하기 위해 노드 이름을 바꾸는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어, 암호 재설정을 위한 AD 작업 과 잠긴 자격 증명 및 암호 변경을 위한 AD 작업은 더 강력하고 고유한 노드 이름입니다.
노드의 상세 정보 설명 필드에는 LLM이 적용 가능한 경우 사용자로부터 추출해야 하는 가능한 값에 대한 명확한 지침이 있어야 합니다. 예를 들어, 노드가 Active Directory 작업을 수행할 경우 LLM에 대한 추가 지침 영역에서 허용되는 작업을 구체적으로 지정해야 합니다. 그런 다음 LLM은 값 매핑을 사용하여 엔터티를 식별하고 슬롯을 채웁니다.
다음 예제에서는 약한 입력 노드 명령과 강력한 입력 노드 명령에 대해 설명합니다. 더 나은 지침은 더 나은 결과를 낳습니다.
| 강도 | 상세 정보 설명 |
|---|---|
| 약한 지시 | AD 수집 운영 유형 |
| 강력한 지시 | AD 수집 운영 유형 LLM에 대한 추가 지침: 이 입력의 경우 매핑된 값인 {"reset":["reset","locked","unable to sign in","expiry", "expired", "expire"],"change":["change"]}입니다. 사용자 입력에 키와 연결된 값이 포함되어 있는 경우 키를 추출해야 합니다. |