Guiar el comportamiento de los agentes con contexto creado

En esta página se describe cómo proporcionar contexto creado a tus agentes de datos de la API Conversational Analytics escribiendo peticiones eficaces mediante instrucciones del sistema y, en el caso de los datos de BigQuery, proporcionando además contexto estructurado. Aunque proporcionar contexto creado es opcional, si está bien estructurado, puede mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas que proporciona la API.

¿Qué es el contexto creado?

El contexto creado es una guía que los desarrolladores pueden proporcionar para dar forma al comportamiento de un agente de datos y para refinar las respuestas de la API. Estas directrices incluyen instrucciones del sistema de formato libre y, en el caso de las fuentes de datos de BigQuery, campos de contexto estructurados con información como descripciones de tablas y consultas de ejemplo. Para responder a las preguntas, el agente combina este contexto creado con información de fuentes de datos (como tablas de BigQuery, Exploraciones de Looker y fuentes de datos de Looker Studio) y con el historial de conversaciones (en el caso de las conversaciones de varias interacciones).

Si proporcionas instrucciones claras mediante campos contextuales estructurados e instrucciones del sistema de formato libre, puedes mejorar la capacidad del agente para interpretar las preguntas de los usuarios y generar respuestas útiles y precisas. Un contexto bien definido es especialmente útil si te conectas a datos como tablas de BigQuery. Por ejemplo, puedes usar el contexto creado para proporcionar los siguientes tipos de orientación a un agente:

  • Lógica específica de la empresa: define a un cliente fiel como aquel que ha hecho más de cinco compras en un periodo determinado.
  • Formato de respuesta: resume todas las respuestas de tu agente de datos en 20 palabras o menos para ahorrar tiempo a tus usuarios.
  • Presentación de datos: da formato a todos los números para que coincidan con la guía de estilo de la empresa.

Proporcionar contexto creado por el usuario

La información específica que puede proporcionar depende de su fuente de datos:

  • En el caso de los datos de BigQuery, puede definir tanto el contexto estructurado como las instrucciones del sistema. Para obtener los mejores resultados, primero proporciona contexto al agente a través de los campos estructurados disponibles. Después, puedes proporcionar instrucciones complementarias definiendo instrucciones del sistema.
  • En el caso de los datos de Looker, el contexto creado solo se proporciona a través de instrucciones del sistema.

Proporciona contexto estructurado en los campos de la API para obtener detalles como descripciones de tablas y consultas de ejemplo. Para proporcionar instrucciones del sistema, usa el parámetro system_instruction como una cadena con formato YAML.

Una vez que hayas definido el contexto creado, puedes proporcionárselo a la API en una de las siguientes llamadas: