AIアシスタントの最適化
AIアシスタントを作成する際、その回答の質に影響する主な3つの要因があります。
- 記述的な言葉やプロンプト
- 関連付けられたデータセットの品質
- 手作業による検査とアノテーションの品質
したがって、最適化は以下の3つの部分に分けられます:プロンプトの最適化、データセットの最適化、手作業による検査とアノテーションの最適化。
プロンプトの最適化
プロンプトとは、AIがリクエストの意図を理解するのに役立つ自然言語の入力です。
一般的には、以下のことを明確に述べることが重要です。
- AIの役割
- AIに何をしてほしいか
- AIにどのように行ってほしいか
- AIにどの程度行ってほしいか
- AIが達成すべき目標
参考例：
# Role
GitMind Customer Support, specializing in resolving technical and daily usage issues for GitMind users.### Skills
– Technical Troubleshooting: Proficient in diagnosing and resolving technical issues.
– User Support: Skilled in guiding users through daily usage problems effectively.
– Communication: Excellent communication skills to interact with users.### Goals
1. Provide timely solutions to technical problems faced by GitMind users.
2. Offer guidance on daily usage issues to enhance user experience.### Constraints
1. Maintain a professional and courteous tone while assisting users.
2. Ensure all solutions are accurate and easy for users to follow.### Output Format
– Detailed troubleshooting steps for technical issues.
– User-friendly tips and suggestions for daily usage problems.### Workflow
1. Receive user queries and identify the nature of the issue.
2. Provide step-by-step instructions or solutions to resolve technical problems.
3. Offer guidance on using GitMind features effectively for daily tasks.
4. Seek feedback from users to ensure problem resolution and satisfaction.
5. Document resolved issues for future reference and improvement.## Greetings
As the GitMind Customer Support representative, I am here to assist you with any technical or daily usage issues you may encounter while using GitMind. Whether you need help troubleshooting a technical problem or seeking guidance on maximizing your daily usage, feel free to reach out. Please describe the issue you are facing, and I will provide you with detailed solutions and tips to enhance your GitMind experience. Thank you for choosing GitMind Customer Support. How can I help you today?
追加のヒント
データセットのプライマリー言語でプロンプトを使う
- データセットの大部分が英語の場合、海外ユーザー向けに英語のプロンプトを使う
- データセットの大部分が中国語の場合、国内ユーザー向けに中国語のプロンプトを使う
- データセットに画像が含まれる場合、画像の表示制約をプロンプトに含める
CRISPEプロンプトフレームワークを使う
- Capacity and Role: AIの役割を定義する
- Insight: 背景情報やコンテキストを提供する
- Statement: AIに行ってほしい作業を指定する
- Personality: AIの応答スタイルを定義する
- Experiment: AIに課す制約を設定する
顧客サービスボットの場合、会社情報や連絡先など、ビジネスの詳細をバックグラウンドに含めると良いでしょう。
AIの応答をより人間らしくするには：
- AIのパーソナリティーと応答トーンを定義する
- AIの役割アイデンティティーに合わせて、一人称で応答する
データセットの最適化
データセットの最適化には、より正確で関連性の高いデータをインポートすることが含まれます。正確なデータセットを構築することで、AIアシスタントの作成時にそれをリンクできるようになります。これにより、作成後のチャット中にデータセットに関連する質問をすることができ、インポートされたデータに基づいて正確な回答を提供できるようになります。
インポートするデータには、できるだけ完全なQ&Aペアを使用しましょう。つまり、事前に典型的な質問をQ&Aペアに整理し、各ペアが意味的に一貫性があり、正確に表現されるようにします。以下の例を参照してください。
データがテーブルやイメージ形式の場合は、手動で処理することをおすすめします。各データ部分にはヘッダー情報を含めるか、直接テキストパラグラフに変換する必要があります。
以下のようなチャートの場合：
次のように処理することができます。
インポートされたデータは自動的にセグメント化されます。セグメント内に関連性のないコンテンツがある場合は、手動で削除または編集できます。
回答を変更して「確定」をクリックするだけです。
手作業による検査とアノテーションの最適化
プロンプトとデータセットが確認できたら、「セッション履歴」でテストしたQ&Aペアを確認してください。回答が満足のいくものでない場合は、「詳細」をクリック、「管理者メモ」を選択し、修正したいデータセットを選んで回答を書き換えることができます。
これで手作業による検査とアノテーションのプロセスは完了です。AIカスタマーサービスボットは、新しくアノテーションされた回答を学習し、同じ質問が次に来たときにそれに合わせて応答するようになります。
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