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 geral das diretrizes de instrução e descrição do LLM
Os autores do tópico podem usar texto simples para dizer ao LLM como descobrir um tópico do 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 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 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 superficial ou fornecer uma saudação dinâmica. Suas instruções também podem funcionar como detecção de entidade.
Diretrizes gerais
- 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 solicitar 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 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. Criar 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 enunciados de NLU nas descrições é que eles não fornecem instruções para o LLM. As descrições de 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. Palavras-chave não são necessariamente úteis, mas a lógica é.
Para obter mais informações, consulte .
Descrições de tópico de exemplo
Os exemplos a seguir descrevem descrições de tópicos fracos e fortes. Descrições de tópico mais fortes resultam em descoberta de tópico mais precisa.
| 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. |
| 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 executadas por administradores, como gerenciar contas de usuário, grupos e permissões no ambiente do Active Directory. |
Exemplo de instruções de controle de entrada
. 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 o 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 o LLM 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 Mudar senha nomes de nó mais fortes e exclusivos.
. Descrição detalhada O campo do nó deve ter instruções claras para os valores possíveis 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 resultados aprimorados.
| 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 valores mapeados, ::["reset":["reset","locked","unable to sign in","expired", "expire"],"change":["change"]]. A chave precisa ser extraída se a entrada do usuário contiver os valores associados às chaves. |