Praktik terbaik berikut dapat membantu Anda membuat agen yang andal.
Nama playbook dalam bahasa alami
Gunakan bahasa alami dengan makna yang jelas untuk nama playbook. Misalnya, "Customer Help Center Playbook" lebih deskriptif daripada "company_specialist", yang membantu performa LLM saat runtime.
Sasaran yang ringkas
Sasaran harus berupa deskripsi ringkas tentang tujuan playbook.
Memberikan petunjuk yang berkualitas
Petunjuk harus:
- mencerminkan pendekatan langkah demi langkah untuk memecahkan masalah pengguna akhir
- berupa kalimat natural language yang ringkas dari petunjuk tingkat tinggi
- sederhana dan menentukan skenario penggunaan alat
Minimal satu contoh untuk setiap playbook
Anda harus memiliki minimal satu contoh untuk setiap playbook, tetapi sebaiknya memiliki minimal empat. Contoh harus menyertakan skenario jalur yang baik.
Tanpa contoh yang memadai, playbook kemungkinan akan menghasilkan perilaku yang tidak dapat diprediksi. Jika playbook tidak merespons atau berperilaku seperti yang Anda harapkan, kemungkinan penyebabnya adalah contoh yang tidak ada atau tidak ditentukan dengan baik. Coba tingkatkan contoh Anda atau tambahkan contoh baru.
Presisi petunjuk dan contoh
Meskipun menulis petunjuk yang jelas dan deskriptif akan membantu, kualitas dan kuantitas contoh Anda lah yang menentukan akurasi perilaku playbook. Dengan kata lain, habiskan lebih banyak waktu untuk menulis contoh yang menyeluruh daripada menulis petunjuk yang sangat akurat.
Alat referensi dalam contoh
Jika playbook dirancang untuk memberikan respons menggunakan alat, referensikan alat dalam contoh yang sesuai dengan jenis permintaan ini.
Kolom operationId skema alat
Saat menentukan skema untuk alat Anda, nilai operationId sangat penting.
Petunjuk playbook Anda akan mereferensikan nilai ini.
Berikut adalah rekomendasi penamaan untuk kolom ini:
- Hanya huruf, angka, dan garis bawah.
- Harus unik di antara semua
operationIdyang dijelaskan dalam skema. - Harus berupa nama yang bermakna yang mencerminkan kemampuan yang disediakan.
Validasi skema alat
Anda harus memvalidasi skema alat. Anda dapat menggunakan Swagger Editor untuk memeriksa sintaksis skema openAPI 3.0.
Menangani hasil alat kosong
Jika playbook Anda mengandalkan alat untuk menginformasikan responsnya, hasil alat yang kosong dapat menyebabkan perilaku playbook yang tidak dapat diprediksi. Terkadang, LLM playbook akan mengabaikan informasi dalam respons sebagai pengganti hasil alat. Untuk mencegah hal ini, Anda dapat menambahkan petunjuk khusus untuk memastikan LLM playbook tidak mencoba menjawabnya sendiri.
Beberapa kasus penggunaan mengharuskan respons playbook didasarkan dengan baik pada hasil alat atau data yang diberikan dan perlu memitigasi respons hanya berdasarkan pengetahuan LLM playbook.
Contoh petunjuk untuk mengurangi halusinasi:
- "Anda harus menggunakan alat ini untuk menjawab semua pertanyaan pengguna"
- "Jika Anda tidak mendapatkan data apa pun dari alat tersebut, balas bahwa Anda tidak tahu jawaban untuk kueri pengguna"
- "Jangan mengarang jawaban jika Anda tidak mendapatkan data apa pun dari alat tersebut"
Membuat skema dengan Gemini
Gemini dapat membuat skema untuk Anda. Misalnya, coba "dapatkah Anda membuat contoh skema openAPI 3.0 untuk Google Kalender".
Playbook terfokus
Hindari membuat playbook yang sangat besar dan kompleks. Setiap playbook harus menyelesaikan tugas yang spesifik dan jelas. Jika Anda memiliki playbook yang kompleks, pertimbangkan untuk membaginya menjadi sub-playbook yang lebih kecil.
Menghindari loop dan rekursi
Jangan membuat loop atau rekursi saat menautkan agen dalam petunjuk Anda.
Memberikan informasi pemilihan rute ke contoh
Jika playbook harus dirutekan ke playbook lain, Anda harus memberikan informasi ini ke contoh. Ini diberikan ke contoh dari kolom Contoh akhir dengan informasi output dari bagian contoh Input & Output.
Misalnya, kalimat terakhir kolom ini dapat berupa "Alihkan kembali ke playbook default untuk kueri lebih lanjut".
Menggunakan fungsi JavaScript Messenger Agen Percakapan (Dialogflow CX) untuk personalisasi
Saat menggunakan Messenger Agen Percakapan (Dialogflow CX), fungsi berikut berguna untuk mengirim informasi personalisasi pengguna dari antarmuka web ke playbook: