Best practice per i playbook

Queste best practice possono aiutarti a creare agenti efficaci.

Nome del playbook in linguaggio naturale

I nomi dei playbook devono essere chiari, descrittivi e in inglese naturale. In questo modo, le prestazioni del generatore AI migliorano in fase di runtime. Ad esempio, "Playbook del Centro assistenza clienti" è meglio di "specialista_aziendale".

Tutti i nomi devono contenere meno di 64 caratteri, inclusi lettere inglesi e spazi.

Obiettivi concisi

Gli obiettivi devono descrivere in modo conciso lo scopo del playbook.

Fornisci istruzioni di qualità

Utilizza le istruzioni per:

  • Riflettere l'approccio passo passo per risolvere un problema dell'utente finale.
  • Fornisci frasi concise in linguaggio naturale con istruzioni di alto livello.
  • Specifica gli scenari per l'utilizzo degli strumenti in modo diretto.

Almeno un esempio per ogni playbook

Includi almeno un esempio per ogni playbook e cerca di includerne almeno quattro. Includi scenari di percorsi positivi.

Senza un numero sufficiente di esempi, un playbook può comportare un comportamento imprevedibile. Se il playbook non risponde o non si comporta come previsto, la causa è probabilmente la mancanza di esempi o la loro definizione non corretta. Prova a migliorare gli esempi o ad aggiungerne di nuovi.

Precisione delle istruzioni e degli esempi

Sebbene sia utile scrivere istruzioni chiare e descrittive, sono la qualità e la quantità degli esempi a determinare l'accuratezza del comportamento del playbook. In altre parole, dedica più tempo alla scrittura di esempi completi che alla scrittura di istruzioni perfettamente precise.

Strumenti di riferimento negli esempi

Se il playbook è progettato per fornire risposte utilizzando strumenti, fai riferimento agli strumenti negli esempi corrispondenti a questo tipo di richiesta.

Campo operationId dello schema dello strumento

Quando definisci gli schemi per i tuoi strumenti, il valore operationId è importante. Le istruzioni del playbook faranno riferimento a questo valore.

Per questo campo, utilizza i seguenti consigli per la denominazione:

  • Utilizza solo lettere, numeri e trattini bassi.
  • Assicurati che il nome sia univoco tra tutti i operationId descritti nello schema.
  • Scegli un nome significativo che rifletta la funzionalità fornita.

Convalida dello schema dello strumento

Convalida lo schema dello strumento. Puoi utilizzare l'editor Swagger per controllare la sintassi dello schema OpenAPI 3.0.

Gestisci i risultati vuoti dello strumento

Quando il playbook si basa su uno strumento per informare la sua risposta, un risultato vuoto dello strumento può portare a un comportamento imprevedibile del playbook. A volte, il generatore AI del playbook genera informazioni errate in una risposta anziché un risultato dello strumento. Per evitare comportamenti imprevedibili, aggiungi istruzioni specifiche per assicurarti che il generatore AI del playbook non tenti di rispondere autonomamente.

Alcuni casi d'uso richiedono di basare le risposte del playbook sui risultati degli strumenti o sui dati forniti e di mitigare le risposte basate solo sulle conoscenze del generatore AI del playbook.

Ecco alcuni esempi di istruzioni per mitigare le allucinazioni:

  • "Devi utilizzare lo strumento per rispondere a tutte le domande degli utenti."
  • "Se non ricevi dati dallo strumento, rispondi che non conosci la risposta alla query dell'utente."
  • "Non inventare una risposta se non ricevi dati dallo strumento. Chiedi invece all'utente di riformulare la query o di fornire chiarimenti."

Genera uno schema con Gemini

Gemini può generare uno schema per te. Ad esempio, prova a chiedere di creare uno schema OpenAPI 3.0 di esempio per Google Calendar.

Playbook mirati

Non creare playbook molto grandi e complessi. Ogni playbook deve svolgere un'attività specifica e chiara. Se hai un playbook complesso, valuta la possibilità di suddividerlo in playbook secondari più piccoli.

Evita loop e ricorsione

Non creare loop o ricorsioni quando colleghi gli agenti nelle istruzioni. Un loop può verificarsi se provi a eseguire il routing a un playbook predecessore che, direttamente o indirettamente, ha chiamato quello corrente.

Fornisci informazioni di routing agli esempi

Quando un playbook rimanda a un altro playbook, fornisci queste informazioni agli esempi. Fornisci queste informazioni a un esempio dal campo Termina l'esempio con le informazioni di output della sezione di esempio Input e output.

Ad esempio, la frase finale di questo campo potrebbe essere "Cambia percorso per tornare al playbook predefinito per ulteriori query".

Utilizza le funzioni JavaScript di Dialogflow CX Messenger per la personalizzazione

Quando utilizzi Dialogflow CX Messenger, le seguenti funzioni JavaScript ti consentono di inviare informazioni di personalizzazione dell'utente dall'interfaccia web al playbook:

Pianificazione del rendimento

In genere, le funzionalità generative richiedono diversi secondi o addirittura decine di secondi per generare una risposta. Sebbene i playbook migliorino la naturalezza della conversazione, è importante gestire i tempi di risposta per mantenere un'esperienza positiva per l'utente finale.

Per ottimizzare il rendimento, utilizza queste strategie:

  • Bilancia l'utilizzo delle funzionalità generative: valuta attentamente il compromesso tra il tempo necessario per eseguire più funzionalità generative e il valore che apportano alla conversazione. Evita di utilizzare eccessivamente queste funzionalità se non contribuiscono in modo significativo all'obiettivo dell'utente.
  • Riduci al minimo l'input delle funzionalità generative: cerca di raccogliere ed elaborare la quantità minima di informazioni necessarie affinché un generatore AI generi una risposta utile. In questo modo, i tempi di elaborazione possono essere ridotti in modo significativo.
  • Utilizza la memorizzazione nella cache del contesto: se utilizzi Gemini tramite uno strumento e hai un contesto iniziale di grandi dimensioni, esplora la memorizzazione nella cache delle informazioni utilizzando Vertex AI Context Caching per evitare richieste ripetitive per gli stessi dati.
  • Implementa risposte fisse per la velocità: se la tua applicazione non richiede contenuti dinamici unici, valuta la possibilità di archiviare le risposte utilizzate di frequente in un database tradizionale come Firebase. Poiché sono predefinite e facilmente disponibili, queste risposte fisse offrono tempi di risposta molto più rapidi rispetto a una funzionalità generativa che deve calcolare una risposta al volo.
  • Chiedi al generatore AI di produrre risposte concise per il playbook: per l'input e l'output di testo, il tempo di risposta del generatore AI dipende in larga misura dal modello utilizzato e dalla lunghezza dell'output. Le risposte brevi possono migliorare significativamente le prestazioni. Anche la lunghezza dell'input è un fattore, ma la lunghezza dell'output ha un impatto maggiore.
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