이 페이지에서는 Conversational Analytics API 데이터 에이전트에 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 권장 구조를 설명합니다. 이러한 프롬프트는 system_instruction 파라미터를 사용하여 문자열로 정의하는 작성된 컨텍스트입니다. 잘 구성된 시스템 요청 사항은 API가 제공하는 대답의 정확성과 관련성을 개선할 수 있습니다.
다양한 환경에서 작성된 컨텍스트의 예는 다음 문서 페이지를 참조하세요.
시스템 요청 사항이란 무엇인가요?
시스템 요청 사항은 개발자가 데이터 에이전트의 동작을 형성하고 API의 응답을 미세 조정하기 위해 제공할 수 있는 사용자 정의 안내입니다. 시스템 요청 사항은 API가 질문에 답변하는 데 사용하는 컨텍스트의 일부입니다. 이 컨텍스트에는 연결된 데이터 소스(BigQuery 테이블, Looker Explore, Looker Studio 데이터 소스)와 대화 기록(멀티턴 대화의 경우)도 포함됩니다.
시스템 요청 사항을 통해 명확하고 체계적인 안내를 제공하면 에이전트가 사용자 질문을 해석하고 유용하고 정확한 답변을 생성하는 능력을 개선할 수 있습니다. 잘 정의된 시스템 요청 사항은 Looker Explore와 같이 사전 정의된 시맨틱 레이어가 없을 수 있는 BigQuery 테이블 등의 데이터에 연결하는 경우 특히 유용합니다.
예를 들어 시스템 요청 사항을 사용하여 다음과 같은 유형의 안내를 에이전트에게 제공할 수 있습니다.
- 비즈니스별 로직: 특정 기간 내에 5회 넘게 구매한 고객을 '충성도 높은' 고객으로 정의합니다.
- 대답 형식 지정: 사용자 시간을 절약하기 위해 데이터 에이전트의 모든 대답을 20단어 이하로 요약합니다.
- 데이터 표시: 모든 숫자의 형식을 회사의 스타일 가이드에 맞게 지정합니다.
시스템 요청 사항 제공
system_instruction 파라미터를 사용하여 시스템 요청 사항을 YAML 형식 문자열로 Conversational Analytics API에 제공할 수 있습니다. system_instruction 파라미터는 선택사항이며 구조는 사용자의 재량에 달려 있지만 정확하고 관련성 있는 대답을 위해서는 잘 구성된 시스템 요청사항을 제공하는 것이 좋습니다.
초기 설정 및 인증 구성(HTTP) 또는 결제 프로젝트 및 시스템 요청 사항 지정(Python SDK)에 표시된 대로 초기 설정 중에 코드에서 YAML 형식 문자열을 정의할 수 있습니다. 그런 다음 아래의 API 호출에 system_instruction 파라미터를 포함할 수 있습니다.
- 영구 데이터 에이전트 만들기: 요청 본문의
published_context객체 내에system_instruction문자열을 포함하여 여러 대화에 걸쳐 지속되는 에이전트 동작을 구성합니다. 자세한 내용은 데이터 에이전트 만들기(HTTP) 또는 스테이트풀(Stateful) 또는 스테이트리스(Stateless) 채팅의 컨텍스트 설정(Python SDK)을 참조하세요. - 스테이트리스(Stateless) 요청 보내기: 채팅 요청의
inline_context객체 내에system_instruction문자열을 제공하여 해당 특정 API 호출 기간 동안 에이전트의 동작과 컨텍스트를 정의합니다. 자세한 내용은 스테이트리스(Stateless) 멀티턴 대화 만들기(HTTP) 또는 인라인 컨텍스트를 사용하여 스테이트리스(Stateless) 채팅 요청 보내기(Python SDK)를 참조하세요.