Oriente o comportamento do agente com contexto criado

Esta página descreve a melhor forma de fornecer contexto criado aos seus agentes de dados da API Conversational Analytics escrevendo comandos eficazes através de instruções do sistema e, para dados do BigQuery, fornecendo adicionalmente contexto estruturado. Embora o fornecimento de contexto criado seja opcional, um contexto criado bem estruturado pode melhorar a precisão e a relevância das respostas fornecidas pela API.

O que é o contexto criado?

O contexto criado é uma orientação que os programadores podem fornecer para moldar o comportamento de um agente de dados e refinar as respostas da API. Estas orientações incluem instruções do sistema de forma livre e, para origens de dados do BigQuery, campos de contexto estruturados com informações como descrições de tabelas e consultas de exemplo. Para responder a perguntas, o agente combina este contexto criado com informações de origens de dados (como tabelas do BigQuery, explorações do Looker e origens de dados do Looker Studio) e com o histórico de conversas (para conversas com várias interações).

Ao fornecer orientações claras através de campos contextuais estruturados e instruções do sistema de forma livre, pode melhorar a capacidade do agente de interpretar as perguntas dos utilizadores e gerar respostas úteis e precisas. Um contexto bem definido é especialmente útil se estiver a estabelecer ligação a dados, como tabelas do BigQuery. Por exemplo, pode usar o contexto criado para fornecer os seguintes tipos de orientações a um agente:

  • Lógica específica da empresa: defina um cliente "fiel" como um cliente que fez mais de cinco compras num determinado período.
  • Formatação de respostas: resuma todas as respostas do seu agente de dados em 20 palavras ou menos para poupar tempo aos utilizadores.
  • Apresentação de dados: formate todos os números de acordo com o guia de estilo da empresa.

Forneça contexto criado

As informações específicas que pode facultar dependem da sua origem de dados:

  • Para dados do BigQuery, pode definir o contexto estruturado e as instruções do sistema. Para obter os melhores resultados, comece por dar contexto ao agente através dos campos estruturados disponíveis. Em seguida, pode fornecer orientações suplementares definindo instruções do sistema.
  • Para os dados do Looker, o contexto criado é fornecido apenas através de instruções do sistema.

Fornece contexto estruturado nos campos da API para detalhes como descrições de tabelas e consultas de exemplo. Fornece instruções do sistema como uma string formatada em YAML através do parâmetro system_instruction.

Depois de definir o contexto criado, pode fornecê-lo à API numa das seguintes chamadas: