Diretrizes gerais para escrever instruções para modelos de linguagem grandes (LLMs) de IA generativa
Ao usar Now Assist produtos e habilidades, você pode ter a opção de fornecer instruções específicas ou outras orientações para o LLM. Escrever instruções de IA generativa é diferente de conduzir uma pesquisa de palavra-chave. Use as seguintes diretrizes gerais ao elaborar suas instruções.
Escrever instruções para IA generativa é muito diferente de usar palavras-chave de pesquisa. Palavras-chave são as palavras que você pode esperar que apareçam nos resultados. Por exemplo, se você pesquisar "gatos bobtail cinza", poderá esperar que os resultados da pesquisa retornem com tópicos ou mídia que tratam de gatos cinza, gatos bobtail ou até mesmo apenas gatos em geral. Mas com a IA generativa, você está solicitando que o LLM execute uma tarefa para você. A frase "gatos bobtail cinza" não inclui um verbo para informar ao LLM o que fazer. E esses gatos cinza? Ele deve localizar tudo o que há para saber sobre eles? Ele deve encontrar gatos bobtail cinza para adotar? Ele deve criar uma imagem de um cão bobtail cinza? Deve ser uma imagem realista ou mais de um desenho de linha? A IA generativa precisa de mais do que apenas palavras-chave.
Tipos de tarefa de IA generativa
As instruções devem ser adaptadas ao tipo de tarefa. A tabela a seguir descreve os diferentes tipos de tarefas e o tipo de instruções que você pode escrever para cada circunstância.
| Tipo de tarefa | Descrição | Exemplo de instrução |
|---|---|---|
| Pesquisa simples | Pesquisa simples para uma resposta. | Qual é o próximo feriado da empresa? |
| Resposta | Reúna informações de várias fontes e forneça uma resposta resumida. | Quais foram os principais problemas de suporte ao cliente nos últimos 30 dias? |
| Bate-papo | Uma conversa de vaivém na qual o LLM está obtendo informações adicionais do solicitante. | Tenho um novo telefone e agora não consigo acessar Okta. |
| Criar | Crie um novo componente ServiceNow. | Grave uma nova base de conhecimento sobre motivos comuns para execução de consulta lenta e como corrigi-la, com base em problemas criados nos últimos 12 meses. |
| Fluxo de trabalho | Aproveite os fluxos de trabalho existentes e crie conversas a partir deles. | Redefinir minha Okta senha. |
Usuários de IA generativa
Ao escrever instruções, pense no público-alvo da tarefa. Isso ajudará você a escrever instruções melhores. Mencionar a quem se destina a tarefa também ajuda o LLM a executar a tarefa.
- Administradores
- Os administradores configuram habilidades no console do Administrador do Now Assist. Eles trabalham com proprietários de plataforma e proprietários de produto para tarefas e requisitos. Especialistas no assunto verificam a precisão dos resultados da IA generativa. Os conselhos ou comitês de governança podem supervisionar a aprovação final da habilidade.
- Construtores
- Os construtores criam ativos, como aplicações e fluxos de trabalho. O nível de habilidade pode variar de sem código, com baixo código, habilidade média ou habilidade alta. Eles interagem principalmente entre si e com os administradores.
- Agentes
- Os agentes fornecem assistência técnica, suporte ao cliente ou outra ajuda na resolução de problemas para usuários de um produto, serviço ou organização. Os agentes trabalham com seus colegas e oferecem suporte a muitos tipos de solicitantes.
- Solicitantes
- Os solicitantes podem incluir funcionários, parceiros ou clientes da sua organização. Os solicitantes encontram a IA generativa principalmente em um contexto de autoatendimento. A IA generativa oferece aos solicitantes a oportunidade de resolver o problema por conta própria antes de pedir ajuda a um agente.
Como fornecer contexto em suas instruções
Fornecer contexto ao LLM pode parecer que você está afirmando o obvio. Por exemplo, talvez você precise explicar por que o usuário deseja executar a tarefa ou explicar mais sobre o que é a tarefa. Se você estiver usando uma linguagem que possa ter significados alternativos, convém definir seus termos. Por exemplo, se suas instruções forem sobre Microsoft Teams, talvez você precise dizer algo como "Equipes se refere a Microsoft Teams, uma aplicação que os funcionários de uma empresa podem usar para se comunicarem individualmente ou em grupos".
- Conduza com verbos de ação. Use a forma imperativa ou comandos diretos.
- Seja direto e use frases simples em vez de complexas.
- Seja específico.
- Não use jargões ou gírias.
- 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 a IA generativa usará. Instruções detalhadas de cadeia de pensamento funcionam bem para isso.
| Instruções padrão | Instruções de cadeia de pensamento |
|---|---|
|
P: comece com 5 bolas de tênis. Compre mais 2 latas de bolas de tênis. Cada lata tem 3 bolas de tênis. Quantas bolas de tênis há agora? R: A resposta é 11. P: A lanchonete tinha 23 apples. Se a lanchonete usou 20 para fazer o almoço e comprou mais 6, quantas maçãs a lanchonete tem? |
P: comece com 5 bolas de tênis. Compre mais 2 latas de bolas de tênis. Cada lata tem 3 bolas de tênis. Quantas bolas de tênis há agora? A: Há 5 bolas. 2 latas de 3 bolas de tênis cada são 6 bolas de tênis. 5+6=11. A resposta é 11. P: A lanchonete tinha 23 apples. Se a lanchonete usou 20 para fazer o almoço e comprou mais 6, quantas maçãs a lanchonete tem? |
| Resultados de LLM (incorretos) | Resultados de LLM (corretos) |
| R: A resposta é 27. | R: O refeitório tinha 23 apples originalmente. Usaram 20 para fazer o almoço. Então eles tinham 23-20 = 3. Eles compraram mais 6 Maçãs, então eles têm 3+6=9. A resposta é 9. |
Como formatar resultados da IA generativa
Em algumas aplicações Now Assist, você pode ter a opção de especificar a formatação. Nesses casos, você pode instruir o LLM a fornecer respostas em uma lista com marcadores, por exemplo. As listas com marcadores geralmente são mais fáceis de ler.
Escrever instruções de LLM é um processo iterativo
Teste e refine continuamente suas instruções. Criar boas instruções de LLM é um processo iterativo e, conforme o modelo de LLM aprende, convém modificar suas instruções ao longo do tempo.
| Instrução | Resultado de LLM | Avaliação do resultado |
|---|---|---|
| Cumprimente o usuário com um tom casual e tranquilo. | Olá! (: Bem-vindo(a) a 22 de maio de 2024, uma quarta-feira. Fique tranquilo e tenha um ótimo dia! | Muito casual! |
| Cumprimente o usuário com um tom profissional e profissional. | Bom dia, seja bem-vindo(a) ao nosso negócio. Como posso ajudá-lo hoje? | Um pouco formal demais. |
| Cumprimente o usuário com um tom profissional, mas amigável. | Olá! Será um prazer ajudá-lo hoje, 22 de maio de 2024. Como posso ajudar você? | Ótimo, mas não quero a data. |
| Cumprimente o usuário com um tom profissional, mas amigável. Não inclua a data. |
Olá! Estou aqui para ajudar. Como posso ajudá-lo hoje? |
Perfeita. |
Diretrizes adicionais para Now Assist habilidades e ferramentas
| Habilidade | Referência |
|---|---|
| Geração de app | General guidelines for using app generation in AES |
| Geração de item do catálogo | How to describe a catalog item |
| Geração de código | General guidelines for code generation |
| Geração de fluxo | Flow generation |
| Habilidade do tópico LLM para Virtual Agent | |
| Now Assist Skill Kit | Diretrizes gerais para Now Assist Skill Kit |