פירוק משימות מורכבות להנחיות פשוטות יותר

כדי לשפר את התשובות של המודל במשימות מורכבות שדורשות כמה הוראות או שלבים, אפשר לחלק את ההנחיות למשימות משנה. הנחיות קצרות יותר יכולות לעזור לכם לשפר את השליטה, את ניפוי הבאגים ואת הדיוק.

יש שתי דרכים לפצל הנחיות מורכבות ולהזין אותן למודל:

• הנחיות משורשרות: פיצול משימה לתת-משימות והרצת תת-המשימות ברצף.
• צבירת תשובות: פיצול משימה לתתי-משימות והרצת תתי-המשימות במקביל.

פרומפטים בשרשרת

למשימות מורכבות שכוללות כמה שלבים עוקבים, כדאי להפוך כל שלב להנחיה ולשרשר את ההנחיות ברצף. בשרשרת ההנחיות הרציפה הזו, הפלט של הנחיה אחת ברצף הופך לקלט של ההנחיה הבאה. הפלט של ההנחיה האחרונה ברצף הוא הפלט הסופי.

דוגמה

לדוגמה, נניח שאתם מנהלים עסק בתחום הטלקומוניקציה ורוצים להשתמש במודל שיעזור לכם לנתח משוב מלקוחות כדי לזהות בעיות נפוצות, לסווג את הבעיות לקטגוריות וליצור פתרונות לקטגוריות של בעיות.

משימה 1: זיהוי בעיות של לקוחות

המשימה הראשונה שרוצים שהמודל יבצע היא חילוץ נתונים משמעותיים ממשוב גולמי של לקוחות. הנחיה שמשיגה את המטרה הזו יכולה להיות דומה להנחיה הבאה, שבה CUSTOMER_FEEDBACK הוא קובץ שמכיל את המשוב של הלקוחות:

      Extract the main issues and sentiments from the customer feedback on our telecom services.
      Focus on comments related to service disruptions, billing issues, and customer support interactions.
      Please format the output into a list with each issue/sentiment in a sentence, separated by semicolon.

      Input: CUSTOMER_FEEDBACK
    

התשובה של המודל צריכה לכלול רשימה של בעיות ורגשות שחולצו מהמשוב של הלקוח.

משימה 2: סיווג בעיות לקטגוריות

לאחר מכן, רוצים להנחות את המודל לסווג את הנתונים לקטגוריות כדי להבין אילו סוגי בעיות יש ללקוחות, באמצעות התשובה מהמשימה הקודמת. הנחיה שמשיגה את המטרה הזו יכולה להיראות כך, כאשר TASK_1_RESPONSE היא התגובה מהמשימה הקודמת:

        Classify the extracted issues into categories such as service reliability, pricing concerns, customer support quality, and others.
        Please organize the output into JSON format with each issue as the key, and category as the value.

        Input: TASK_1_RESPONSE
      

התשובה של המודל צריכה לכלול בעיות שמסווגות לקטגוריות.

משימה 3: יצירת פתרונות

עכשיו, אתם רוצים להנחות את המודל ליצור המלצות פרקטיות לשיפור שביעות רצון הלקוחות על סמך הבעיות שסווגו, באמצעות התשובה מהמשימה הקודמת. הנחיה שמשיגה את זה יכולה להיראות כך, כאשר TASK_2_RESPONSE היא התגובה מהמשימה הקודמת:

        Generate detailed recommendations for each category of issues identified from the feedback.
        Suggest specific actions to address service reliability, improving customer support, and adjusting pricing models, if necessary.
        Please organize the output into a JSON format with each category as the key, and recommendation as the value.

        Input: TASK_2_RESPONSE
      

אנחנו מצפים שהתשובה של המודל תכיל המלצות לכל קטגוריה, שמטרתן לשפר את חוויית הלקוח ואת איכות השירות, וכך להשיג את המטרה הכוללת שלנו.

תשובות מצטברות

במקרים שבהם יש לכם משימות מורכבות אבל אתם לא צריכים לבצע אותן בסדר מסוים, אתם יכולים להריץ הנחיות מקבילות ולצבור את התשובות של המודל.

דוגמה

לדוגמה, נניח שיש לכם חנות תקליטים ואתם רוצים להשתמש במודל שיעזור לכם להחליט אילו תקליטים כדאי להחזיק במלאי על סמך מגמות סטרימינג של מוזיקה ונתוני המכירות של החנות.

משימה 1: ניתוח נתונים

הדבר הראשון שצריך לעשות הוא לנתח את שני מערכי הנתונים: נתוני סטרימינג ונתוני מכירות. אתם יכולים להריץ את ההנחיות כדי להשלים את המשימות האלה במקביל. הנחיות לביצוע המשימות האלה יכולות להיות דומות להנחיות הבאות, שבהן STORE_SALES_DATA הוא קובץ שמכיל את נתוני המכירות ו-STREAMING_DATA הוא קובץ שמכיל את נתוני הסטרימינג:

      Analyze the sales data to identify the number of sales of each record.
      Please organize the output into a JSON format with each record as the key, and sales as the value.

      Input: STORE_SALES_DATA
    

הפלט צריך לכלול את מספר המכירות לכל רשומה, בפורמט JSON.

        Analyze the streaming data to provide a the number of streams for each album.
        Please organize the output into a JSON format with each album as the key, and streams as the value.

        Input: STREAMING_DATA
      

הפלט צריך לכלול את מספר הסטרימינג של כל אלבום, בפורמט JSON.

משימה 2: צבירת נתונים

עכשיו אפשר לצבור את הנתונים משני מערכי הנתונים כדי לתכנן את החלטות הרכישה. כדי לצבור את הנתונים, צריך לכלול את הפלט משני המשימות כקלט. הנחיה להשגת המטרה הזו עשויה להיראות כך, כאשר TASK_1A_RESPONSE ו-TASK_1B_RESPONSE הן התשובות מהמשימות הקודמות:

        Recommend a stocklist of about 20 records based on the most sold and most streamed records.
        Roughly three quarters of the stock list should be based on record sales, and the rest on streaming.


      Input: TASK_1A_RESPONSE and TASK_1B_RESPONSE
      

הפלט צריך לכלול רשימת מלאי מוצעת של כ-20 רשומות, על סמך נתוני המכירות והסטרימינג של הרשומות, עם עדיפות לרשומות עם היסטוריית מכירות מוכחת על פני רשומות עם פופולריות גבוהה יותר בסטרימינג.