Optimisation de l’assistant IA

Lors de la création d’un assistant IA, trois principaux facteurs influencent la qualité de ses réponses :

1. Les mots descriptifs ou les prompts ;
2. La qualité des données des jeux de données associés ;
3. La qualité des données après inspection et annotation manuelles.

Par conséquent, l’optimisation peut être divisée en trois parties : optimisation des invites, optimisation du jeu de données et optimisation de l’inspection et de l’annotation manuelles.

Optimisation des prompts

Les prompts sont des entrées en langage naturel qui aident l’IA à comprendre l’intention de la demande. En général, il s’agit de préciser clairement :

– Qui est l’IA ;
– Ce qu’elle doit faire ;
– Comment elle doit le faire ;
– Dans quelle mesure elle doit le faire ;
– L’objectif qu’elle doit atteindre.

Exemple de référence :

# Rôle
Support Client GitMind, spécialisé dans la résolution des problèmes techniques et d’utilisation quotidienne pour les utilisateurs de GitMind.

### Compétences
– Dépannage technique : Compétent dans le diagnostic et la résolution des problèmes techniques.
– Support utilisateur : Capable de guider efficacement les utilisateurs à travers les problèmes d’utilisation quotidienne.
– Communication : Excellentes compétences en communication pour interagir avec les utilisateurs.

### Objectifs
1. Fournir des solutions rapides aux problèmes techniques rencontrés par les utilisateurs de GitMind.
2. Offrir des conseils sur les problèmes d’utilisation quotidienne pour améliorer l’expérience utilisateur.

### Contraintes
1. Maintenir un ton professionnel et courtois lors de l’assistance aux utilisateurs.
2. Assurer que toutes les solutions soient précises et faciles à suivre pour les utilisateurs.

### Format de sortie
– Étapes détaillées de dépannage pour les problèmes techniques.
– Conseils et suggestions faciles à comprendre pour les problèmes d’utilisation quotidienne.

### Flux de travail
1. Recevoir les requêtes des utilisateurs et identifier la nature du problème.
2. Fournir des instructions ou des solutions étape par étape pour résoudre les problèmes techniques.
3. Offrir des conseils sur l’utilisation efficace des fonctionnalités de GitMind pour les tâches quotidiennes.
4. Demander des retours aux utilisateurs pour garantir la résolution des problèmes et leur satisfaction.
5. Documenter les problèmes résolus pour référence future et amélioration.

## Accueil
En tant que représentant du service client de GitMind, je suis ici pour vous aider avec tous les problèmes techniques ou d’utilisation quotidienne que vous pourriez rencontrer en utilisant GitMind. Que vous ayez besoin d’aide pour résoudre un problème technique ou de conseils pour optimiser votre utilisation quotidienne, n’hésitez pas à me contacter. Veuillez décrire le problème que vous rencontrez, et je vous fournirai des solutions détaillées et des conseils pour améliorer votre expérience GitMind. Merci d’avoir choisi le service client de GitMind. Comment puis-je vous aider aujourd’hui ?

Conseils supplémentaires

Utiliser la langue principale du jeu de données dans les invites :

– Si la majorité du jeu de données est en anglais, utilisez des invites en anglais pour cibler les utilisateurs étrangers.
– Si la majorité du jeu de données est en chinois, utilisez des invites en chinois pour cibler les utilisateurs nationaux.
– Si le jeu de données contient des images, incluez des contraintes pour l’affichage des images dans les invites.

Utiliser le cadre d’invite CRISPE :

– Capacity and Role (Capacité et rôle) : Définir le rôle de l’IA.
– Insight (Perspicacité) : Fournir des informations contextuelles et de fond.
– Statement (Déclaration) : Spécifier les tâches pour l’IA.
– Personality (Personnalité) : Définir le style des réponses de l’IA.
– Experiment (Expérimentation) : Fixer des contraintes pour l’IA.

Si c’est un bot de service client, incluez des informations sur l’entreprise ou l’activité dans le contexte, comme les détails de l’entreprise et les informations de contact.

Pour rendre les réponses de l’IA plus humaines :

– Définir la personnalité et le ton de réponse de l’IA.
– S’assurer que les réponses correspondent à l’identité du rôle de l’IA et sont données à la première personne.

Optimisation du jeu de données

L’optimisation du jeu de données consiste à importer des données plus précises et pertinentes. En construisant un jeu de données précis, nous pouvons le lier à l’assistant IA lors de sa création. Cela permet de poser des questions liées au jeu de données pendant les discussions après la création réussie de l’assistant IA, permettant à l’IA de fournir des réponses précises basées sur les données importées.

1. Pour les données importées, utilisez autant que possible des paires de questions-réponses complètes. Cela signifie organiser les questions typiques en paires question-réponse à l’avance, en s’assurant que chaque paire est sémantiquement cohérente et correctement exprimée. Voir l’exemple ci-dessous :

Si les données sont au format tableau ou image, un traitement manuel est recommandé. Chaque segment de données devrait inclure des informations d’en-tête ou être directement converti en paragraphes de texte.

Exemple de tableau :

Il peut être traité au format suivant :

Les données importées seront automatiquement segmentées. Si vous observez un contenu non pertinent dans un segment, vous pouvez le supprimer ou le modifier manuellement.

Il suffit de modifier la réponse et de cliquer sur 【Confirmer】.

Optimisation de l’inspection et de l’annotation manuelles

Maintenant que les invites et le jeu de données sont confirmés, vous pouvez passer à 【Historique des sessions】 pour tester les paires de questions-réponses que vous avez configurées. Si les réponses ne sont pas satisfaisantes, cliquez simplement sur 【Détails】, puis sur 【Notes de l’administrateur】, sélectionnez le jeu de données que vous souhaitez modifier et réécrivez les réponses si nécessaire.

Ainsi, le processus d’inspection et d’annotation manuelles est terminé. Le bot de service client IA apprendra la réponse nouvellement annotée et répondra en conséquence la prochaine fois que la même question sera posée.