确定目标的最佳实践

本部分概述了使用大语言模型(LLM)和操作来实现用户意图的AI代理编写目标提示的最佳实践。AI代理支持两种类型的操作：槽填充和槽填充带有履行功能。每个插槽代表实现用户意图的一个步骤。

目标提示应为AI代理的目的提供明确的方向，而无需详细说明。如何实现目标的详细信息，包括来源、目的地、日期或其他特定信息，由各个操作及其插槽填充流程处理。

应采用的做法

  • 保持目标普遍和宽泛。
  • 关注代理人的整体职能或目的。
  • 使用动作动词来描述代理的主要功能。
  • 考虑给用户带来的结果或好处。
  • 使用清晰、简洁的语言。
  • 确保目标与代理的操作和能力一致。

好的例子

  • 帮助用户预订航班
  • 协助进行餐厅预订
  • 提供天气预报
  • 管理个人任务列表

要避免的做法

  • 不要包括具体详细信息，如位置、日期或用户信息。
  • 避免提及特定的操作或实施方法。
  • 不要使用技术术语或复杂的术语。
  • 避免过于冗长或复杂的目标陈述。
  • 不要在单个提示中包括多个无关的目标。
  • 避免使用模糊或模糊的语言。

不好的例子

  • 帮助用户预订7月15日从洛杉矶到旧金山的航班（过于具体）
  • 使用航班预订API预订飞机上的座位（注明实施详细信息）
  • 预订航班、预订酒店和租车（多个不相关的目标）
  • 使用自然语言处理来了解用户关于航班预订的查询（过于技术性）
  • 做与旅行有关的事情（过于模糊）

定义指示的最佳实践

您应向LLM支持的代理提供明确且可操作的说明，以确保他们准确、高效地执行任务。本部分以“应做事项”和“不允许”格式概述了最佳实践，以指导您编写由LLM驱动的代理程序的说明。这些代理使用集成工具执行任务，例如预约预约、客户支持和其他基于聊天/语音的交互。

应采用的做法

  • 具体而明确

    • 明确定义代理需要执行的任务。
    • 使用简单易懂的语言。

  • 提供分步说明

    • 将任务分解为更小、可管理的步骤。
    • 确保步骤遵循逻辑顺序。

  • 包括上下文意识

    • 提供上下文以帮助代理理解任务。
    • 定制说明以增强用户体验。

  • 指定工具利用率

    • 明确说明要使用的工具。
    • 提供有关工具使用的详细说明。

  • 错误处理计划

    • 包括处理常见错误的说明。
    • 提供回退选项。

  • 吸引用户

    • 包含有关用户交互的说明。
    • 确保代理确认操作并寻求反馈。

  • 确保适应性

    • 允许根据用户输入进行调整。
    • 鼓励持续改进。

  • 遵守道德考量

    • 确保遵守道德准则和法规。
    • 包括缓解潜在偏见的措施。

好的例子

  • 预约预订—询问用户首选的预约日期和时间。使用日历工具检查可用性。如果可用，请预约并与用户确认详细信息。如果不可用，建议下一个可用的时间间隔。

  • 客户支持—问候用户并询问他们的疑问。如果查询是关于密码重置，请使用身份验证工具引导他们完成重置过程。确认重置，并询问他们是否需要任何进一步的帮助。

  • 收集反馈—在完成互动后，请用户以1–5的评分标准评价他们的体验。记录反馈并感谢用户的意见。

要避免的做法

  • 避免给出模棱两可的指示—使用模糊不清的语言。

  • 跳过步骤—假设代理推断步骤。

  • 忽略上下文—提供没有上下文的说明。

  • 忽略工具详细信息—未指定要使用的工具。

  • 忽略错误处理—忽略潜在的错误。

  • 忽略用户交互—跳过用户参与步骤。

  • 坚定不移—提供不允许更改的刚性指示。

  • 忽略道德准则—忽略合规性和偏见缓解措施。

  • 避免使用自相矛盾的说明 -我们不应使用自相矛盾的说明（使代理人感到困惑）。

不好的例子

  • 预约预约

    • 处理客户请求（过于模糊）。
    • 只需预订预约（不指定如何）。

  • 客户支持

    • 帮助用户（过于模糊）。
    • 重置密码（无需确认用户身份）。

  • 收集反馈

    • 获取反馈（过于模糊）。
    • 询问他们是否喜欢它（没有结构化的评级系统）。