Guía el comportamiento del agente con el contexto creado

En esta página, se describe la mejor manera de proporcionar contexto creado a tus agentes de datos de la API de Conversational Analytics escribiendo instrucciones efectivas a través de instrucciones del sistema y, para los datos de BigQuery, proporcionando además contexto estructurado. Si bien proporcionar contexto creado es opcional, un contexto creado 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 definir el comportamiento de un agente de datos y refinar las respuestas de la API. Esta orientación incluye instrucciones del sistema de formato libre y, para las fuentes de datos de BigQuery, campos de contexto estructurados con información como descripciones de tablas y consultas de ejemplo. Para responder preguntas, el agente combina este contexto creado con información de fuentes de datos (como tablas de BigQuery, Explorar de Looker y fuentes de datos de Looker Studio) y con el historial de conversaciones (para conversaciones de varios turnos).

Si proporcionas orientación clara a través de campos contextuales estructurados y de 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 "leal" como aquel que realizó más de cinco compras en un período determinado.
  • Formato de respuesta: Resume todas las respuestas de tu agente de datos en 20 palabras o menos para ahorrarles tiempo a los usuarios.
  • Presentación de datos: Formatea todos los números para que coincidan con la guía de estilo de la empresa.

Proporciona contexto creado

La información específica que puedes proporcionar depende de tu fuente de datos:

  • En el caso de los datos de BigQuery, puedes 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. Luego, puedes proporcionar orientación complementaria definiendo instrucciones del sistema.
  • En el caso de los datos de Looker, el contexto creado solo se proporciona a través de instrucciones del sistema.

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

Después de definir el contexto creado, puedes proporcionarlo a la API en una de las siguientes llamadas: