Die folgenden Best Practices können Ihnen helfen, robuste Agents zu erstellen.
Playbook-Name in natürlicher Sprache
Playbook-Namen sollten klar, beschreibend und in natürlichem Englisch formuliert sein. Das trägt zur Leistung von AI Generator bei der Laufzeit bei. „Customer Help Center Playbook“ ist beispielsweise besser als „company_specialist“.
Alle Namen dürfen maximal 64 Zeichen lang sein, einschließlich Buchstaben des englischen Alphabets und Leerzeichen.
Prägnante Ziele
Zielvorhaben sollten eine kurze Beschreibung des Zwecks des Playbooks sein.
Gute Anleitungen bereitstellen
Die Anleitung sollte:
- den schrittweisen Ansatz zur Lösung eines Endnutzerproblems widerspiegeln
- kurze Sätze in natürlicher Sprache mit Anweisungen auf hoher Ebene
- Seien Sie direkt und geben Sie die Szenarien für die Verwendung von Tools an.
Mindestens ein Beispiel für jedes Playbook
Sie sollten mindestens ein Beispiel für jedes Playbook haben. Es wird jedoch empfohlen, mindestens vier zu haben. Die Beispiele sollten auch Happy-Path-Szenarien enthalten.
Ohne genügend Beispiele führt ein Playbook wahrscheinlich zu unvorhersehbarem Verhalten. Wenn Ihr Playbook nicht reagiert oder sich nicht wie erwartet verhält, liegt das wahrscheinlich an fehlenden oder schlecht definierten Beispielen. Versuchen Sie, Ihre Beispiele zu verbessern oder neue hinzuzufügen.
Präzision von Anleitungen und Beispielen
Es ist zwar hilfreich, klare und beschreibende Anweisungen zu geben, aber die Genauigkeit des Playbooks hängt vor allem von der Qualität und Menge Ihrer Beispiele ab. Mit anderen Worten: Nehmen Sie sich mehr Zeit, um gründliche Beispiele zu schreiben, als um perfekt präzise Anleitungen zu verfassen.
Referenztools in Beispielen
Wenn das Playbook darauf ausgelegt ist, Antworten mithilfe von Tools zu liefern, verweisen Sie in den Beispielen, die diesem Anfragetyp entsprechen, auf die Tools.
Feld „Tool-Schema“ operationId
Beim Definieren von Schemas für Ihre Tools ist der Wert operationId wichtig.
In der Anleitung in Ihrem Playbook wird auf diesen Wert verwiesen.
Hier sind einige Empfehlungen für die Benennung dieses Felds:
- Nur Buchstaben, Zahlen und Unterstriche.
- Muss unter allen im Schema beschriebenen
operationIdeindeutig sein. - Muss ein aussagekräftiger Name sein, der die bereitgestellte Funktion widerspiegelt.
Tool-Schemavalidierung
Sie sollten Ihr Tool-Schema validieren. Sie können den Swagger Editor verwenden, um die Syntax Ihres OpenAPI 3.0-Schemas zu prüfen.
Leere Tool-Ergebnisse verarbeiten
Wenn Ihr Playbook auf einem Tool basiert, um die Reaktion zu bestimmen, kann ein leeres Tool-Ergebnis zu unvorhersehbarem Playbook-Verhalten führen. Manchmal halluziniert der Playbook-KI-Generator Informationen in einer Antwort anstelle eines Tool-Ergebnisses. Um dies zu verhindern, können Sie spezifische Anweisungen hinzufügen, damit der KI-Generator des Playbooks nicht versucht, selbstständig zu antworten.
Bei einigen Anwendungsfällen müssen Playbook-Antworten auf Tool-Ergebnissen oder bereitgestellten Daten basieren und Antworten, die nur auf dem Wissen des AI Generator für Playbooks basieren, müssen eingeschränkt werden.
Beispiele für Anweisungen zur Vermeidung von Halluzinationen:
- „Sie müssen das Tool verwenden, um alle Nutzerfragen zu beantworten.“
- „Wenn Sie keine Daten vom Tool erhalten, antworten Sie, dass Sie die Antwort auf die Anfrage des Nutzers nicht kennen.“
- „Erfinde keine Antwort, wenn du keine Daten vom Tool erhältst.“
Schema mit Gemini generieren
Gemini kann ein Schema für Sie erstellen. Sie können beispielsweise fragen: „Kannst du ein Beispiel für ein OpenAPI 3.0-Schema für Google Kalender erstellen?“
Fokussierte Playbooks
Vermeiden Sie es, sehr große und komplexe Playbooks zu erstellen. Jedes Playbook sollte eine bestimmte und klare Aufgabe erfüllen. Wenn Sie ein komplexes Playbook haben, sollten Sie es in kleinere Unter-Playbooks aufteilen.
Schleifen und Rekursion vermeiden
Vermeiden Sie Schleifen oder Rekursionen, wenn Sie Agents in Ihren Anweisungen verknüpfen. Eine Schleife kann auftreten, wenn Sie versuchen, eine Weiterleitung zu einem übergeordneten Playbook vorzunehmen, das das aktuelle Playbook direkt oder indirekt aufgerufen hat.
Routing-Informationen für Beispiele angeben
Wenn ein Playbook zu einem anderen Playbook weitergeleitet werden soll, müssen Sie diese Informationen in den Beispielen angeben. Dies wird in einem Beispiel aus dem Feld Beispiel beenden mit Ausgabedaten des Beispielabschnitts Eingabe und Ausgabe angegeben.
Der letzte Satz dieses Felds könnte beispielsweise lauten: „Leite weitere Anfragen zurück zum Standard-Playbook.“
Messenger-JavaScript-Funktionen für Konversations-Agents (Dialogflow CX) zur Personalisierung verwenden
Wenn Sie Conversational Agents (Dialogflow CX) Messenger verwenden, sind die folgenden Funktionen nützlich, um Informationen zur Nutzerpersonalisierung von der Weboberfläche an das Playbook zu senden:
Leistung planen
Für generative Funktionen sind in der Regel mehrere Sekunden oder sogar Dutzende von Sekunden erforderlich, um eine Antwort zu generieren. Playbooks verbessern zwar die Natürlichkeit von Unterhaltungen, es ist jedoch wichtig, die Reaktionszeiten zu verwalten, um eine positive Nutzererfahrung zu gewährleisten. Hier sind einige Strategien zur Leistungsoptimierung:
Nutzung generativer Funktionen ausgleichen
Wägen Sie sorgfältig ab, wie viel Zeit für die Ausführung mehrerer generativer Funktionen benötigt wird und welchen Mehrwert sie für das Gespräch bieten. Vermeiden Sie eine übermäßige Nutzung dieser Funktionen, wenn sie nicht wesentlich zum Ziel des Nutzers beitragen.
Eingabe für generative Funktionen minimieren
Erheben und verarbeiten Sie nur die Mindestmenge an Informationen, die für die Generierung einer nützlichen Antwort durch einen KI-Generator erforderlich ist. Dadurch kann die Bearbeitungszeit erheblich verkürzt werden.
Kontext-Caching verwenden
Wenn Sie Gemini über ein Tool verwenden und einen großen Anfangskontext haben, können Sie Informationen zum Caching mit Vertex AI Context Caching abrufen, um wiederholte Anfragen für dieselben Daten zu vermeiden. Feste Antworten für mehr Geschwindigkeit implementieren:
Wenn Ihre Anwendung keine eindeutigen, dynamischen Inhalte erfordert, sollten Sie häufig verwendete Antworten in einer herkömmlichen Datenbank wie Firebase speichern. Da sie vordefiniert und sofort verfügbar sind, bieten diese festen Antworten viel schnellere Reaktionszeiten als eine generative Funktion, die eine Antwort spontan berechnen muss.
KI-Generator anweisen, prägnante Playbook-Antworten zu erstellen
Bei Texteingabe und -ausgabe hängt die Reaktionszeit des KI-Generators stark vom verwendeten Modell und der Länge der Ausgabe ab. Kurze Antworten können die Leistung erheblich verbessern. Die Länge der Eingabe spielt zwar auch eine Rolle, die Länge der Ausgabe hat jedoch einen größeren Einfluss.