Optimierung von KI-Assistenten

Bei der Erstellung eines KI-Assistenten gibt es 3 Hauptfaktoren, die die Qualität seiner Antworten beeinflussen:

• Beschreibende Wörter oder Eingabeaufforderungen
• Datenqualität der zugehörigen Datensätze
• Qualität der Daten nach manueller Prüfung und Annotation

Daher kann die Optimierung in drei Teile unterteilt werden: Eingabeaufforderungsoptimierung, Datensatzoptimierung, manuelle Prüfungs- und Annotationsoptimierung.

Eingabeaufforderungsoptimierung

Eingabeaufforderungen sind natürliche Spracheingaben, die der KI helfen, die Absicht der Anfrage zu verstehen.
Im Allgemeinen geht es darum, klar zu sagen:

• Wer die KI ist
• Was sie tun soll
• Wie sie es tun soll
• In welchem ​​Umfang sie es tun soll
• Das Ziel, das sie erreichen soll

Beispielreferenz:

# Rolle
GitMind-Kundensupport, spezialisiert auf die Lösung technischer und alltäglicher Nutzungsprobleme für GitMind-Benutzer.

### Fähigkeiten
– Technische Fehlerbehebung: Kompetent in der Diagnose und Lösung technischer Probleme.
– Benutzersupport: Kompetent in der effektiven Anleitung von Benutzern durch alltägliche Nutzungsprobleme.
– Kommunikation: Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten für die Interaktion mit Benutzern.

### Ziele
1. Zeitnahe Lösungen für technische Probleme von GitMind-Benutzern bereitstellen.
2. Anleitungen zu alltäglichen Nutzungsproblemen anbieten, um das Benutzererlebnis zu verbessern.

### Einschränkungen
1. Bei der Unterstützung von Benutzern einen professionellen und höflichen Ton beibehalten.
2. Sicherstellen, dass alle Lösungen genau und für Benutzer leicht zu befolgen sind.

### Ausgabeformat
– Detaillierte Schritte zur Fehlerbehebung bei technischen Problemen.
– Benutzerfreundliche Tipps und Vorschläge für alltägliche Nutzungsprobleme.

### Arbeitsablauf
1. Benutzeranfragen entgegennehmen und die Art des Problems identifizieren.
2. Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder Lösungen zur Lösung technischer Probleme bereitstellen.
3. Anleitungen zur effektiven Verwendung der GitMind-Funktionen für alltägliche Aufgaben anbieten.
4. Feedback von Benutzern einholen, um Problemlösung und Zufriedenheit sicherzustellen.
5. Gelöste Probleme dokumentieren, um sie später nachschlagen und verbessern zu können.

## Grüße
Als Vertreter des GitMind-Kundensupports bin ich hier, um Ihnen bei allen technischen oder alltäglichen Nutzungsproblemen zu helfen, die bei der Verwendung von GitMind auftreten können. Egal, ob Sie Hilfe bei der Behebung eines technischen Problems benötigen oder Anleitungen zur Optimierung Ihrer täglichen Nutzung suchen, wenden Sie sich gerne an mich. Bitte beschreiben Sie das Problem, mit dem Sie konfrontiert sind, und ich werde Ihnen detaillierte Lösungen und Tipps zur Verbesserung Ihrer GitMind-Erfahrung bieten. Vielen Dank, dass Sie sich für den GitMind-Kundensupport entschieden haben. Wie kann ich Ihnen heute helfen?

Zusätzliche Tipps

Verwenden Sie die Hauptsprache des Datensatzes in Eingabeaufforderungen:

• Wenn der Großteil des Datensatzes auf Englisch ist, verwenden Sie englische Eingabeaufforderungen, um Benutzer im Ausland anzusprechen.
• Wenn der Großteil des Datensatzes auf Chinesisch ist, verwenden Sie chinesische Eingabeaufforderungen, um inländische Benutzer anzusprechen.
• Wenn der Datensatz Bilder enthält, fügen Sie den Eingabeaufforderungen Einschränkungen für die Bildanzeige hinzu.

Verwenden Sie das CRISPE-Eingabeaufforderungsframework:

• Kapazität und Rolle: Definieren Sie die Rolle der KI.
• Einblick: Geben Sie Hintergrundinformationen und Kontext an.
• Aussage: Geben Sie die Aufgaben für die KI an.
• Persönlichkeit: Definieren Sie den Stil der Antworten der KI.
• Experiment: Legen Sie Einschränkungen für die KI fest.

Wenn es sich um einen Kundenservice-Bot handelt, fügen Sie im Hintergrund Unternehmens- oder Geschäftsinformationen wie Geschäftsdetails und Kontaktinformationen hinzu.

Um KI-Antworten menschlicher zu gestalten:

• Definieren Sie die Persönlichkeit und den Ton der KI-Antwort.
• Stellen Sie sicher, dass die Antworten der Rollenidentität der KI entsprechen und in der ersten Person gegeben werden.

Datensatzoptimierung

Die Optimierung des Datensatzes umfasst den Import präziserer und relevanterer Daten. Indem wir einen genauen Datensatz erstellen, können wir ihn während seiner Erstellung mit dem KI-Assistenten verknüpfen. Dadurch können wir nach der erfolgreichen Erstellung des KI-Assistenten während Chats datensatzbezogene Fragen stellen, sodass die KI auf der Grundlage der importierten Daten präzise Antworten geben kann.

1. Verwenden Sie für die importierten Daten nach Möglichkeit vollständige Frage-Antwort-Paare. Das bedeutet, dass typische Fragen vorher in Frage-Antwort-Paare eingeteilt werden, um sicherzustellen, dass jedes Paar semantisch kohärent und genau ausgedrückt ist. Siehe das folgende Beispiel:



2. Wenn die Daten im Tabellen- oder Bildformat vorliegen, wird eine manuelle Verarbeitung empfohlen. Jeder Datenblock sollte Kopfzeileninformationen enthalten oder direkt in Textabsätze umgewandelt werden.

Die folgende Grafik zum Beispiel:


Es kann in folgendem Format verarbeitet werden:


3. Die importierten Daten werden automatisch segmentiert. Wenn Sie irrelevante Inhalte in einem Segment feststellen, können Sie diese manuell löschen oder bearbeiten.


Ändern Sie einfach die Antwort und klicken Sie auf [Bestätigen].

Manuelle Inspektion und Optimierung von Anmerkungen

Nachdem die Eingabeaufforderungen und das Dataset bestätigt wurden, können Sie mit dem [Sitzungsverlauf] fortfahren, um die von Ihnen konfigurierten Q&A-Paare zu testen. Wenn die Antworten nicht zufriedenstellend sind, klicken Sie einfach auf [Details], dann [Admin-Notizen], wählen Sie den Datensatz aus, den Sie ändern möchten, und schreiben Sie die Antworten nach Bedarf neu.

Damit ist der manuelle Prüf- und Anmerkungsprozess abgeschlossen. Der KI-Kundenservice-Bot lernt die neu kommentierte Antwort und antwortet entsprechend, wenn das nächste Mal dieselbe Frage gestellt wird.