هندسة الطلبات

نموذج اللغة يرى فقط النص الذي يتلقاه. بالنسبة لمساعد خدمة العملاء، يكون هذا النص عادةً له عدة طبقات: طلب نظام يصف من هو المساعد، ومن يخدم، وما يجب ألا يفعله أبداً؛ المواد المرجعية المسترجعة للسؤال الحالي؛ أوصاف الأدوات التي قد يستخدمها؛ والمحادثة حتى الآن.

هندسة الطلبات هي عمل جعل تلك الحزمة واضحة ومتسقة. التعليمات الغامضة (“كن مفيداً”) تنتج سلوكاً غامضاً؛ بينما التعليمات المحددة (“إذا كان رقم الطلب مفقوداً، اطلبه قبل البحث”) تنتج سلوكاً يمكن التنبؤ به.

كن صريحاً بشأن المهمة، والجمهور، والتنسيق المتوقع. أعط النموذج دوراً والسياق الذي يحتاجه زميل جديد. أظهر مثالاً أو مثالين على إجابات جيدة عندما يكون التنسيق مهماً. افصل التعليمات عن البيانات — وأخبر النموذج أن النص المسترجع هو معلومات للاستخدام، وليس أوامر للمتابعة. اطلب منه التفكير خطوة بخطوة في الطلبات المعقدة؛ أظهر وي وزملاؤه في عام 2022 أن هذا الطلب “سلسلة من الأفكار” يحسن النتائج في المشاكل متعددة الخطوات. وقل ماذا تفعل عندما تكون المعلومات مفقودة.

تنشر مزودات النموذج أدلتها الخاصة؛ توصي وثائق أنثروبيك، على سبيل المثال، بأن تكون واضحاً ومباشراً، باستخدام الأمثلة وإعطاء النموذج مساحة للتفكير.

الأكثر شيوعاً هو الطلب المتزايد باستمرار: كل إجابة سيئة تؤدي إلى قاعدة أخرى، حتى تتعارض القواعد مع بعضها البعض ولا يتبع النموذج أي منها بشكل جيد. أمثلة قليلة الخطوات المنسوخة حرفياً في الإجابات هي فخ آخر — بما في ذلك الأمثلة المكتوبة باللغة الإنجليزية، والتي يمكن أن تدفع المساعد للإجابة باللغة الإنجليزية. كذلك هو وضع الحقائق التي تتغير، مثل الأسعار، في الطلب بدلاً من قاعدة المعرفة.

يجب أن يصف الطلب السلوك. الحقائق تنتمي إلى قاعدة المعرفة والبيانات الحية في الأدوات.

في AI SmartTalk، يُطلق على طلب النظام سيرة المساعد. تساعد صيغة موجهة في كتابته — الهوية، أسلوب التواصل والقواعد، بنبرة ودية، احترافية، محايدة أو مخصصة — ويتم الاحتفاظ بالإصدارات السابقة حتى يمكن مقارنة التغيير أو التراجع عنه. يتم تعيين قواعد القرار وسياسة التسليم بشكل منفصل، وتضاف السياسات المدمجة مثل الرد باللغة الخاصة بالزائر بواسطة المنصة.