Guider le comportement de l'agent avec un contexte créé

Cette page explique comment fournir au mieux un contexte créé à vos agents de données de l'API Conversational Analytics en rédigeant des requêtes efficaces à l'aide d'instructions système et, pour les données BigQuery, en fournissant également un contexte structuré. Bien que la fourniture d'un contexte créé soit facultative, un contexte créé bien structuré peut améliorer la justesse et la pertinence des réponses fournies par l'API.

Qu'est-ce que le contexte créé ?

Le contexte créé est un guide que les développeurs peuvent fournir pour façonner le comportement d'un agent de données et affiner les réponses de l'API. Ces conseils incluent des instructions système en texte libre et, pour les sources de données BigQuery, des champs de contexte structurés contenant des informations telles que des descriptions de tables et des exemples de requêtes. Pour répondre aux questions, l'agent combine ce contexte créé avec des informations provenant de sources de données (telles que des tables BigQuery, des explorations Looker et des sources de données Looker Studio) et avec l'historique des conversations (pour les conversations multitours).

En fournissant des instructions claires grâce à des champs contextuels structurés et des instructions système en forme libre, vous pouvez améliorer la capacité de l'agent à interpréter les questions des utilisateurs et à générer des réponses utiles et précises. Un contexte bien défini est particulièrement utile si vous vous connectez à des données telles que des tables BigQuery. Par exemple, vous pouvez utiliser le contexte créé pour fournir les types de consignes suivants à un agent :

  • Logique spécifique à l'entreprise : définis comme "fidèle" un client qui a effectué plus de cinq achats au cours d'une période donnée.
  • Mise en forme des réponses : résume toutes les réponses de l'agent de données en 20 mots ou moins pour faire gagner du temps aux utilisateurs.
  • Présentation des données : mets en forme tous les nombres pour qu'ils correspondent au guide de style de l'entreprise.

Fournir un contexte créé

Les informations spécifiques que vous pouvez fournir dépendent de votre source de données :

  • Pour les données BigQuery, vous pouvez définir à la fois un contexte structuré et des instructions système. Pour obtenir de meilleurs résultats, commencez par fournir du contexte à l'agent à l'aide des champs structurés disponibles. Vous pouvez ensuite fournir des conseils supplémentaires en définissant des instructions système.
  • Pour les données Looker, le contexte créé n'est fourni que par le biais d'instructions système.
  • Pour les sources de données de base de données,vous pouvez définir le contexte à l'aide de l'ID de l'ensemble de contexte, qui correspond au contexte de l'agent importé dans votre base de données.

Vous fournissez un contexte structuré dans les champs de l'API pour obtenir des informations telles que des descriptions de tables et des exemples de requêtes. Vous fournissez des instructions système sous la forme d'une chaîne au format YAML à l'aide du paramètre system_instruction.

Une fois que vous avez défini votre contexte créé, vous pouvez le fournir à l'API dans l'un des appels suivants :

Bonne pratique pour la création d'agents : utiliser le contrôle des versions pour le contexte créé

Utilisez les champs stagingContext, publishedContext et lastPublishedContext pour contrôler les versions de contexte lorsque vous créez des agents avec l'API Conversational Analytics. Le cas d'utilisation suivant illustre comment utiliser ces champs pour créer une version de staging et de production du contexte de l'agent.

Supposons que vous utilisiez un agent existant avec le champ publishedContext, mais que vous deviez le mettre à jour (par exemple, en remplaçant tous les graphiques bleus par des graphiques verts).

Pour apporter vos modifications et les tester avant de les publier, procédez comme suit :

  • Apportez les modifications à l'agent dans le champ stagingContext, puis testez l'agent avec les modifications.
  • Lorsque les modifications sont prêtes, mettez à jour le champ publishedContext avec les modifications apportées à stagingContext.
  • Si nécessaire, vous pouvez revenir à l'ancien agent en remplaçant publishedContext par lastPublishedContext.