Краткое содержание
В этом видео рассматриваются семь ключевых приемов из системных подсказок Cloud Force, которые помогут сделать ИИ-агентов более быстрыми, надежными и устойчивыми к сбоям. Обсуждаются такие темы, как адаптация к типам разговоров, использование инструментов в зависимости от контекста, проверка ответов ИИ, масштабирование усилий, применение хороших и плохих примеров, умеренное использование жестких правил и приоритет внутренних инструментов.
- Адаптация ИИ к различным типам разговоров для улучшения взаимодействия с пользователем.
- Использование инструментов и поиска в зависимости от контекста и сложности вопроса.
- Проверка ответов ИИ и предоставление логического обоснования для повышения точности и надежности.
Сопоставление типов разговоров
Для создания более подходящего контексту ИИ важно адаптировать стиль разговора в зависимости от темы и тона. В системных подсказках Cloud Force подчеркивается, что для непринужденных, эмоциональных или сочувственных бесед ИИ должен отвечать в соответствующем тоне, сохраняя естественность и теплоту. В технических ответах допустимо использование маркированных списков, более формального стиля и подробных пояснений. Классификатор типов разговоров может помочь определить подходящий стиль ответа на основе входящего вопроса, делая ИИ более адаптивным и полезным.
Когда ИИ "может быть" прав
Определите, когда ИИ должен немедленно отвечать, выполнять поиск или предлагать поиск в зависимости от типа вопроса. Если ИИ уже знает ответ (например, на основе фактов из обучающего корпуса), он должен ответить немедленно. Если ИИ не уверен в ответе или вопрос требует актуальной информации, он должен сначала ответить, а затем предложить выполнить поиск. Для актуальных данных (например, погода, новости) поиск должен выполняться автоматически. Такой подход позволяет ИИ адаптироваться к вопросу, эффективно использовать ресурсы и обеспечивать лучший пользовательский опыт.
Доверяй, но проверяй
Если пользователь исправляет ИИ или сообщает об ошибке, ИИ должен тщательно обдумать проблему, прежде чем признать ошибку пользователя, поскольку пользователи иногда сами ошибаются. Важно избегать чрезмерной покладистости ИИ и стремиться к правильности, а не к угодливости. В случае несогласия пользователя с ответом ИИ, следует добавить промежуточный шаг, чтобы ИИ повторно задал вопрос, проверил себя и пользователя, и вернулся с выводом, подкрепленным логическим обоснованием.
Масштабирование усилий
Определите, когда и сколько инструментов использовать в зависимости от сложности задачи. Если вопрос включает веб-поиск и внутренний поиск, установите минимум в три вызова инструментов. Приоритет следует отдавать внутренним инструментам, затем внешнему поиску в Интернете и, наконец, комбинации этих двух вариантов. Количество вызовов инструментов должно масштабироваться в зависимости от сложности вопроса: от двух до четырех для простых вопросов, от пяти до девяти для анализа нескольких источников и 10+ для подробных отчетов. Важно рассчитывать бюджет для этих усилий на основе задаваемого вопроса, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов и отличный пользовательский опыт.
Хорошие и плохие примеры
При обучении ИИ важно предоставлять как хорошие, так и плохие примеры. Это помогает модели быстрее учиться и понимать, что следует делать, а чего следует избегать. Например, при вызове инструментов следует всегда использовать правильный формат вызова функции с XML-тегами и правильными терминами, а не использовать нефункциональные форматы заполнителей. Важно поддерживать примерно равное соотношение хороших и плохих примеров.
Жесткие правила никогда не действуют
Используйте жесткие правила ("никогда") экономно и только для очень важных задач, которые модель не должна решать по политическим, юридическим или каким-либо другим причинам. Сосредоточьтесь на том, что нужно делать, а не на том, чего не нужно делать. Если модель не соблюдает инструкции, несмотря на попытки, только тогда следует использовать отрицательные термины или писать все заглавными буквами.
Приоритет внутренних инструментов
При создании агентов для предприятий важно настроить как можно больше внутренних инструментов, чтобы предоставить пользователю максимальную денежную ценность. Сосредоточьтесь на внутренних инструментах, а затем переходите к внешним только тогда, когда внутренние не работают. Если внутренние инструменты недоступны, предложите включить их в меню. Использование внутренних инструментов позволяет ИИ выполнять глубокие исследования наборов данных компании и автоматизировать различные задачи, экономя время, деньги и получая доход.
