Lignes directrices générales pour la rédaction d’instructions pour les grands modèles de langage (LLM) de l’IA générative
Lorsque vous utilisez des Now Assist produits et des compétences, vous pouvez avoir la possibilité de donner des instructions spécifiques ou d’autres conseils au LLM. La rédaction d’instructions d’IA générative est différente de la recherche par mot clé. Utilisez les directives générales suivantes lors de la rédaction de vos instructions.
La rédaction d’instructions pour l’IA générative est très différente de l’utilisation de mots-clés de recherche. Les mots-clés sont les mots que vous pourriez vous attendre à voir apparaître dans vos résultats. Par exemple, si vous recherchez « chats bobtail gris », vous pouvez raisonnablement vous attendre à ce que les résultats de votre recherche reviennent avec des sujets ou des médias qui concernent les chats gris, les chats bobtail ou même simplement les chats en général. Mais avec l’IA générative, vous demandez au LLM d’effectuer une tâche pour vous. L’expression « chats bobtail gris » n’inclut pas de verbe pour dire au LLM quoi faire. Qu’en est-il de ces chats gris ? Devrait-il localiser tout ce qu’il y a à savoir à leur sujet ? Devrait-il trouver des chats bobtail gris à adopter ? Devrait-il créer une image d’un chat bobtail gris ? Devrait-il s’agir d’une image réaliste ou plutôt d’un dessin au trait ? L’IA générative a besoin de plus que de simples mots-clés.
Types de tâches de l’IA générative
Les instructions doivent être adaptées au type de tâche. Le tableau suivant décrit les différents types de tâches et le type d’instructions que vous pouvez écrire pour chaque circonstance.
| Type de tâche | Description | Exemple d’instruction |
|---|---|---|
| Recherche simple | Recherche simple d’une réponse. | Quand a lieu le prochain jour férié de l’entreprise ? |
| Réponse | Rassemblez des informations provenant de plusieurs sources et fournissez une réponse résumée. | Quels ont été les principaux problèmes d’assistance client au cours des 30 derniers jours ? |
| Messagerie instantanée | Une conversation dans laquelle le LLM obtient des informations supplémentaires du demandeur. | J’ai un nouveau téléphone et maintenant je ne peux pas accéder à Okta. |
| Créer | Créez un nouveau ServiceNow composant. | Rédigez une nouvelle base de connaissances sur les raisons courantes de la lenteur de l’exécution des requêtes et sur la manière de les résoudre, en fonction des problèmes créés au cours des 12 derniers mois. |
| Workflow | Exploitez les workflows existants et créez des conversations à partir de ceux-ci. | Réinitialiser mon Okta mot de passe. |
Utilisateurs de l’IA générative
Lorsque vous rédigez des instructions, pensez au public cible de la tâche. Cela vous aidera à rédiger de meilleures instructions. Mentionner à qui la tâche est destinée aide également le LLM à effectuer la tâche.
- Administrateurs
- Les administrateurs configurent les compétences dans la Now Assist Admin console. Ils travaillent avec les propriétaires de plateformes et les propriétaires de produits pour les tâches et les besoins. Des experts en la matière vérifient l’exactitude des résultats de l’IA générative. Les conseils ou comités de gouvernance peuvent superviser l’approbation finale de la compétence.
- Générateurs
- Les générateurs créent des actifs tels que des applications et des workflows. Leur niveau de compétence peut varier : no-code, low-code, niveau moyen ou niveau élevé. Ils interagissent principalement entre eux et avec les administrateurs.
- Agents
- Les agents fournissent une assistance technique, un support client ou toute autre aide à la résolution de problèmes aux utilisateurs d’un produit, d’un service ou d’une organisation. Les agents travaillent avec leurs pairs et prennent en charge de nombreux types de demandeurs.
- Demandeurs
- Les demandeurs peuvent inclure des employés, des partenaires ou des clients de votre organisation. Les demandeurs rencontrent l’IA générative principalement dans un contexte de libre-service. L’IA générative offre aux demandeurs la possibilité de résoudre le problème eux-mêmes avant de demander de l’aide à un agent.
Fournir un contexte dans vos instructions
Fournir un contexte au LLM peut donner l’impression que vous énoncez l’évidence. Par exemple, vous devrez peut-être expliquer pourquoi votre utilisateur souhaite effectuer la tâche ou expliquer plus en détail l’objet de la tâche. Si vous utilisez un langage qui pourrait avoir d’autres significations, vous voudrez peut-être définir vos termes. Par exemple, si vos instructions concernent Microsoft Teams, vous devrez peut-être dire quelque chose comme : « Teams fait référence à Microsoft Teams, une application que les employés d’une entreprise peuvent utiliser pour communiquer entre eux individuellement ou en groupe. »
- Commencer avec des verbes d’action. Utilisez la forme impérative ou les commandes directes.
- Soyez direct et utilisez des phrases simples plutôt que des phrases complexes.
- Soyez précis.
- N’utilisez pas de jargon ou de termes d’argot.
- Évitez les références à des tiers ou à des pronoms. La suppression de l’objet ou de tout identificateur empêche généralement le LLM de personnifier ou d’identifier de manière erronée l’utilisateur final.
- Vos mots instruisent la logique que l’IA générative utilisera. Des instructions détaillées sur la chaîne de pensée fonctionnent bien pour cela.
| Instructions standard | Instructions sur la chaîne de pensée |
|---|---|
|
Q : Commencez avec 5 balles de tennis. Achetez 2 autres boîtes de balles de tennis. Chaque boîte contient 3 balles de tennis. Combien y a-t-il de balles de tennis maintenant ? R : La réponse est 11. Q : La cafétéria avait 23 pommes. Si la cafétéria en a utilisé 20 pour préparer le déjeuner et en a acheté 6 de plus, combien de pommes la cafétéria a-t-elle ? |
Q : Commencez avec 5 balles de tennis. Achetez 2 autres boîtes de balles de tennis. Chaque boîte contient 3 balles de tennis. Combien y a-t-il de balles de tennis maintenant ? R : Il y a 5 balles. 2 boîtes de 3 balles de tennis chacune est de 6 balles de tennis. 5+6=11. La réponse est 11. Q : La cafétéria avait 23 pommes. Si la cafétéria en a utilisé 20 pour préparer le déjeuner et en a acheté 6 de plus, combien de pommes la cafétéria a-t-elle ? |
| Résultats LLM (incorrects !) | Résultats LLM (corrects !) |
| R : La réponse est 27. | R : La cafétéria avait 23 pommes à l’origine. Ils en utilisaient 20 pour préparer le déjeuner. Ils avaient donc 23-20=3. Ils ont acheté 6 pommes de plus, donc ils en ont 3 + 6 = 9. La réponse est 9. |
Formatage des résultats de l’IA générative
Dans certaines Now Assist applications, vous pouvez spécifier le formatage. Dans ce cas, vous pouvez demander au LLM de fournir des réponses dans une liste à puces, par exemple. Les listes à puces sont souvent plus faciles à lire.
La rédaction d’instructions LLM est un processus itératif
Testez et affinez continuellement vos instructions. La création de bonnes instructions LLM est un processus itératif, et au fur et à mesure que le modèle LLM apprend, vous pouvez modifier vos instructions au fil du temps.
| Instruction | Résultat LLM | Évaluation du résultat |
|---|---|---|
| Accueillez l’utilisateur avec un ton décontracté et décontracté. | Salut! ( : Bienvenue au 22 mai 2024, un mercredi. Détendez-vous et passez une bonne journée ! | Trop décontracté ! |
| Accueillez l’utilisateur avec un ton professionnel et professionnel. | Bonjour, bienvenue dans nos affaires. Comment puis-je vous aider aujourd’hui ? | Un peu trop formel. |
| Accueillez l’utilisateur avec un ton professionnel mais amical. | Bonjour ! Je suis heureux de vous aider aujourd’hui, le 22 mai 2024. Comment puis-je vous aider ? | Super, mais je ne veux pas de date. |
| Accueillez l’utilisateur avec un ton professionnel mais amical. N’incluez pas la date. |
Bonjour ! Je suis là pour vous aider. Comment puis-je vous aider aujourd’hui ? |
Parfait. |
Directives supplémentaires pour les Now Assist compétences et les outils
| Compétence | Référence |
|---|---|
| Génération d’application | General guidelines for using Now Assist for app generation in ServiceNow Studio |
| Génération d’éléments de catalogue | How to describe a catalog item |
| Génération de code | General guidelines for code generation |
| Génération de flux | |
| Compétence de rubrique LLM pour Agent virtuel | |
| Kit de compétences Now Assist | Directives générales pour Kit de compétences Now Assist |
| Génération de bot RPA | Directives générales pour la génération de bot RPA |