Allgemeine Richtlinien zum Schreiben von Anweisungen für große Sprachmodelle (LLMs) für generative KI
Wenn Sie Produkte und Kompetenzen Now Assist von verwenden, haben Sie möglicherweise die Möglichkeit, dem LLM bestimmte Anweisungen oder andere Anleitungen zu geben. Das Schreiben von Anweisungen für generative KI unterscheidet sich von der Durchführung einer Stichwortsuche. Beachten Sie beim Erstellen Ihrer Anweisungen die folgenden allgemeinen Richtlinien.
Das Schreiben von Anweisungen für generative KI unterscheidet sich stark von der Verwendung von Suchbegriffen. Stichwörter sind die Wörter, die in den Ergebnissen erwartet werden. Wenn Sie beispielsweise nach „graue Bobtail-Katze“ suchen, können Sie davon ausgehen, dass Ihre Suchergebnisse mit Themen oder Medien zurückgegeben werden, in denen es um Graue Kater, Bobtail-Katze oder einfach nur Kater im Allgemeinen geht. Bei generativer KI bitten Sie das LLM jedoch, eine Aufgabe für Sie auszuführen. Der Ausdruck „graue Bobtail-Katze“ enthält kein Verb, um dem LLM mitzuteilen, was zu tun ist. Was ist mit diesen grauen Katern? Soll alles über sie gefunden werden, was über sie zu erfahren ist? Sollen grauen Bobtail-Katze zum Adoptieren gefunden werden? Soll ein Bild einer grauen Bobtail-Katze erstellt werden? Soll es ein realistisches Bild oder eher eine Strichzeichnung sein? Generative KI benötigt mehr als nur Stichwörter.
Generative KI-Aufgabentypen
Anweisungen sollten auf die Art der Aufgabe zugeschnitten sein. In der folgenden Tabelle werden die verschiedenen Arten von Aufgaben und die Art von Anweisungen beschrieben, die Sie für den jeweiligen Umstand schreiben können.
| Aufgabentyp | Beschreibung | Beispielanweisung |
|---|---|---|
| Einfache Suche | Einfache Suche nach einer Antwort. | Wann ist der nächste Betriebsfeiertag? |
| Antwort | Sammeln Sie Informationen aus mehreren Quellen, und geben Sie eine zusammenfassende Antwort. | Was waren die schwerwiegendsten Probleme mit dem Kundensupport in den letzten 30 Tagen? |
| Chat | Eine gegenseitige Konversation, in der das LLM zusätzliche Informationen von der anfordernden Person erhält. | Ich habe ein neues Telefon und kann jetzt nicht auf Oktazugreifen. |
| Erstellen | Erstellen Sie eine neue ServiceNow -Komponente. | Schreiben Sie basierend auf den in den letzten 12 Monaten erstellten Problemen eine neue KB zu häufigen Gründen für langsame Abfrageausführung und wie sie behoben werden kann. |
| Workflow | Nutzen Sie vorhandene Workflows, und erstellen Sie daraus Konversationen. | Mein Passwort Okta zurücksetzen. |
Benutzer von Generative AI
Denken Sie beim Schreiben von Anweisungen an die Zielgruppe für die Aufgabe. Dies wird Ihnen helfen, bessere Anweisungen zu schreiben. Die Angabe, für wen die Aufgabe bestimmt ist, hilft dem LLM auch, die Aufgabe auszuführen.
- Administratoren
- -Administratoren konfigurieren -Kompetenzen in der -Konsole Now Assist-Administrator. Sie arbeiten mit Plattformbesitzern und Produktenbesitzern zusammen, um Aufgaben und Anforderungen zu erfüllen. Fachexperten überprüfen die Genauigkeit der Ergebnisse der generativen KI. Governance-Ausschüsse oder -Ausschüsse können die endgültige Genehmigung der Kompetenz überwachen.
- Generatoren
- Builder erstellen Assets wie Anwendungen und Workflows. Ihr Kompetenzniveau kann zwischen „nocode“, „lowcode“, „mittelqualifiziert“ oder „hochqualifiziert“ variieren. Sie interagieren hauptsächlich miteinander und mit den Administratoren.
- Agents
- Service Desk-Mitarbeiter bieten technische Unterstützung, Kundensupport oder andere Hilfe bei der Problemlösung für Benutzer eines Produkts, Services oder einer Organisation. Service Desk-Mitarbeiter arbeiten mit Kollegen zusammen und unterstützen viele Arten von anfordernden Personen.
- Anfordernde Personen
- Anfordernde Personen können Mitarbeiter, Partner oder Kunden Ihrer Organisation sein. Anfordernde Personen treffen auf generative KI hauptsächlich in einem Selfservice-Kontext. Generative KI bietet anfordernden Personen die Möglichkeit, das Problem selbst zu lösen, bevor sie einen Service Desk-Mitarbeiter um Hilfe bitten.
Kontext in Ihren Anweisungen bereitstellen
Wenn Sie dem LLM Kontext bereitstellen, kann es vorkommen, als würden Sie das Offensichtliche angeben. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise erläutern, warum Ihr Benutzer die Aufgabe ausführen möchte, oder mehr darüber erklären, worum es bei der Aufgabe geht. Wenn Sie eine Sprache verwenden, die alternative Bedeutungen haben könnte, möchten Sie möglicherweise Ihre Begriffe definieren. Wenn sich Ihre Anweisungen beispielsweise auf Microsoft Teamsbeziehen, müssen Sie möglicherweise etwas sagen wie: „Teams bezieht sich auf Microsoft Teams, eine Anwendung, mit der Mitarbeiter in einem Unternehmen einzeln oder in Gruppen miteinander kommunizieren können.“
- Lead mit Aktionsverben. Verwenden Sie die Imperativform oder direkte Befehle.
- Seien Sie direkt und verwenden Sie einfache statt komplexe Sätze.
- Seien Sie spezifisch.
- Verwenden Sie keine Fachausdrücke oder Umgangssprache.
- Vermeiden Sie Verweise auf Drittparteien oder Pronomen. Durch das Entfernen des Betreffs oder von Bezeichnern wird im Allgemeinen verhindert, dass das LLM den Endanwender personifiziert oder auf andere Weise falsch identifiziert.
- Ihre Wörter instruieren die Logik, die Generative AI verwenden wird. Detaillierte Anweisungen zu Gedankengängen eignen sich gut.
| Standardanweisungen | Gedankenkettenanweisungen |
|---|---|
|
F: Beginnen Sie mit 5 Tennisbällen. Kaufen Sie 2 weitereDosen Tennisbälle. In jede Dose passen 3 Tennisbälle. Wie viele Tennisbälle gibt es jetzt? A: Die Antwort ist 11. F: In der Cafeteria gab es 23 Äpfel. Wenn die Cafeteria 20 für die Vorbereitung des Mittagessens verwendet und 6 weitere gekauft hat, wie viele Apple-Äpfel hat sie? |
F: Beginnen Sie mit 5 Tennisbällen. Kaufen Sie 2 weitereDosen Tennisbälle. In jede Dose passen 3 Tennisbälle. Wie viele Tennisbälle gibt es jetzt? A: Es gibt 5 Bälle. 2Dosen mit je 3 Tennisbällen ergeben 6 Tennisbälle. 5+6=11. Die Antwort ist 11. F: In der Cafeteria gab es 23 Äpfel. Wenn die Cafeteria 20 für die Vorbereitung des Mittagessens verwendet und 6 weitere gekauft hat, wie viele Apple-Äpfel hat sie? |
| LLM-Ergebnisse (falsch!) | LLM-Ergebnisse (richtig!) |
| A: Die Antwort lautet 27. | A: Die Cafeteria hatte ursprünglich 23 Äpfel. Sie verwendeten 20 für die Vorbereitung des Mittagessens. Sie hatten also 23-20=3. Sie hat 6 weitere Apple gekauft, also hat sie 3+6=9. Die Antwort lautet 9. |
Formatieren der Ergebnisse der generativen KI
In einigen Now Assist -Anwendungen haben Sie möglicherweise die Möglichkeit, die Formatierung anzugeben. In diesen Fällen können Sie das LLM anweisen, Antworten z. B. in einer Liste mit Aufzählungszeichen bereitzustellen. Listen mit Aufzählungszeichen sind oft leichter zu lesen.
Das Schreiben von LLM-Anweisungen ist ein iterativer Prozess
Testen und verfeinern Sie Ihre Anweisungen kontinuierlich. Das Erstellen guter LLM-Anweisungen ist ein iterativer Prozess, und wenn das LLM-Modell lernt, möchten Sie Ihre Anweisungen möglicherweise im Laufe der Zeit ändern.
| Anweisung | LLM-Ergebnis | Auswertung des Ergebnisses |
|---|---|---|
| Begrüßen Sie den Anwender mit einem lässigen, gelösten Ton. | Hallo! (: Willkommen am 22. Mai 2024, einem Mittwoch. Ruhen Sie sich aus und haben Sie einen schönen Tag! | Zu lässig! |
| Begrüßen Sie den Benutzer mit einem professionellen, geschäftsmäßigen Ton. | Guten Tag, willkommen in unserem Unternehmen. Wie kann ich Sie heute unterstützen? | Ein wenig zu förmlich. |
| Begrüßen Sie den Anwender mit einem professionellen, aber freundlichen Ton. | Hallo zusammen! Ich freue mich, Sie heute, am 22. Mai 2024, zu unterstützen. Wie kann ich Ihnen helfen? | Großartig, aber ich möchte das Datum nicht. |
| Begrüßen Sie den Anwender mit einem professionellen, aber freundlichen Ton. Datum nicht einschließen. |
Hallo! Ich bin hier, um zu helfen. Wie kann ich Sie heute unterstützen? |
Perfekt. |
Zusätzliche Richtlinien für Now Assist Kompetenzen und Tools
| Kompetenz | Referenz |
|---|---|
| App-Generierung | General guidelines for using Now Assist for app generation in ServiceNow Studio |
| Katalogelementgenerierung | How to describe a catalog item |
| Codegenerierung | General guidelines for code generation |
| Flow-Generierung | |
| LLM-Themenkompetenz für Virtual Agent | |
| Now Assist Skill Kit | Allgemeine Leitlinien für Now Assist Skill Kit |
| RPA-Bot-Generierung | Allgemeine Richtlinien für die RPA-Bot-Generierung |