應對手冊最佳做法

您可以參考下列最佳做法,建構可靠的服務機器人。

以自然語言表示的應對手冊名稱

指南名稱應以英文撰寫,並提供清楚的描述。這有助於 AI 產生器在執行階段的效能。舉例來說,「客戶服務中心 Playbook」比「company_specialist」更適合。

所有名稱的長度不得超過 64 個字元,包括英文字母和空格。

簡潔的目標

目標應簡明扼要地說明手冊的用途。

提供優質的操作說明

操作說明應符合下列條件:

  • 反映解決使用者問題的逐步方法
  • 以簡潔的自然語言句子提供高層級指示
  • 簡單明確,並明確指出工具的使用情境

每個 Playbook 至少提供一個範例

每個 Playbook 至少應有一個範例,但建議至少有四個。範例應包含正常情況下的情況。

如果沒有足夠的範例,Playbook 可能會導致無法預測的行為。如果 Playbook 沒有回應或行為不如預期,可能是因為缺少或定義不佳的範例。請嘗試改善範例或新增範例。

指示和範例的精確度

雖然撰寫清楚且具描述性的操作說明很有幫助,但實際上,範例的品質和數量才是決定 Playbook 行為準確度的關鍵。換句話說,請花更多時間撰寫詳細範例,而非撰寫完美精確的操作說明。

在範例中參照工具

如果劇本集是設計用來使用工具提供回應,請參考與這類要求相對應的範例中的工具。

工具結構定義 operationId 欄位

定義工具的結構定義時,operationId 值非常重要。教戰手冊指示會參照這個值。以下是這個欄位的命名建議:

  • 只能使用英文字母、數字和底線。
  • 在結構定義中所述的所有 operationId 中不得重複。
  • 必須是反映提供功能的有意義名稱。

工具結構定義驗證

您應驗證工具結構定義。您可以使用 Swagger Editor 檢查 openAPI 3.0 架構語法。

處理空白工具結果

如果 Playbook 需要透過工具通知回應,空白的工具結果可能會導致 Playbook 行為無法預測。有時,Playbook AI Generator 會在回覆中產生幻覺資訊,取代工具結果。為避免這種情況發生,您可以新增特定指示,確保應對手冊 AI 產生器不會自行嘗試回答。

部分用途需要根據工具結果或提供的資料,提供可靠的劇本回應,並且需要根據劇本 AI Generator 的知識,減少回應。

以下是減少幻覺的操作說明範例:

  • 「您必須使用這項工具回答所有使用者問題」
  • 「如果您沒有從工具取得任何資料,請回覆您不知道使用者查詢的答案」
  • 「如果工具沒有提供任何資料,請不要自行捏造答案」

使用 Gemini 產生結構定義

Gemini 可以為您產生結構定義。例如,請嘗試「可以為 Google 日曆建立 openAPI 3.0 範例結構定義嗎?」

專注應對手冊

避免建立過大且複雜的教戰手冊。每個應對手冊都應完成特定且明確的任務。如果您有複雜的劇本,建議將其拆分為較小的子劇本。

避免迴圈和遞迴

在指令中連結代理程式時,請勿建立迴圈或遞迴。如果您嘗試將路由導向直接或間接呼叫目前 Playbook 的祖系 Playbook,就可能會發生迴圈。

提供示例的路徑資訊

如果 Playbook 應導向至其他 Playbook,請將這項資訊提供給範例。這項資訊是提供給「輸入與輸出」範例部分的「End example with output information」欄位範例。

舉例來說,這個欄位的最後一句話可以是「將路由重新導向至預設的劇本,以便進行後續查詢」。

使用 Conversational Agents (Dialogflow CX) Messenger JavaScript 函式進行個人化設定

使用 Conversational Agents (Dialogflow CX) Messenger 時,下列函式可用於將使用者個人化資訊從網頁介面傳送至劇本:

規劃成效

生成式功能通常需要幾秒甚至數十秒的時間才能產生回應。雖然應對手冊可提升對話的自然度,但管理回應時間至關重要,才能維持良好的使用者體驗。以下是一些可用來提升成效的策略:

  • 平衡生成式功能使用量

    請仔細權衡執行多項生成功能所需的時間,以及這些功能為對話帶來的價值。如果這些功能對使用者的目標沒有太大幫助,請避免過度使用。

  • 盡量減少生成式功能輸入內容

    請盡量收集和處理 AI 產生器產生實用回覆所需的最低資訊量。這樣做可大幅縮短處理時間。

  • 使用脈絡快取功能

    如果您是透過工具使用 Gemini,且初始脈絡很大,請使用 Vertex AI 脈絡快取功能探索快取資訊,避免重複要求相同資料。實作速度的固定回覆:

    如果應用程式不需要獨特的動態內容,建議您將常用的回覆儲存在 Firebase 等傳統資料庫中。由於這些固定回覆是預先定義且隨時可用,因此回覆速度比需要即時計算答案的生成式功能快上許多。

  • 指示 AI 產生器產生精簡的應對手冊回覆

    就文字輸入和輸出而言,AI 產生器的回應時間高度依賴所使用的模型和輸出長度。簡短的回覆可以大幅提升成效。雖然輸入長度也會納入考量,但輸出長度會帶來更大的影響。