Bewährte Methoden für System-Prompts in Amazon Nova Sonic - Amazon Nova

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Bewährte Methoden für System-Prompts in Amazon Nova Sonic

Anmerkung

Diese Dokumentation bezieht sich auf Amazon Nova Version 1. Den technischen Leitfaden für Amazon Nova Speech-to-Speech 2-Eingabeaufforderungen finden Sie unter Sprachansagen.

Bei der Erstellung Ihres System-Prompts für Amazon Nova Sonic sollten Sie berücksichtigen, dass sich sprachbasierte Interaktionen von textbasierten unterscheiden. Zwar gelten viele bewährte Methoden für Prompts in Amazon Nova-Verständnismodellen auch für Amazon Nova Sonic, jedoch müssen sie an die besonderen Dynamiken gesprochener Konversationen angepasst werden. Beispielsweise stellt die eingegebene Antwort eines Benutzers eine zuverlässige Eingabequelle dar. Eine entsprechende Sprachinteraktion kann jedoch vom Kontext her eingeschränkt sein und eine back-and-forth Interaktion erfordern, bei der weitere Informationen abgefragt werden müssen, bevor die Konversation fortgesetzt wird. Darüber hinaus können Prompts, die auf lange Ausgabetexte ausgerichtet sind, zu einer negativen Benutzererfahrung führen, da die Benutzer viel Zeit damit verbringen, nach der richtigen Antwort zu suchen.

Wie in der Anleitung zu Prompts in Amazon Nova beschrieben, optimiert Prompt-Engineering die Eingaben, um die Qualität der Modellausgaben zu verbessern. Für Amazon Nova Sonic müssen diese Prinzipien auf Konversationssprachmuster zugeschnitten sein.

Beachten Sie beim Schreiben Ihrer System-Prompts die folgenden Details:

Klarheit und Präzision

Anweisungen, die im Text klar sind, müssen möglicherweise für sprachliche Kontexte neu formuliert werden. Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts eine Verständnisbestätigung einholen, bevor Sie Maßnahmen ergreifen, um Misserfolge zu vermeiden.

Aufgabe Herkömmliche Aufforderung Sprachoptimierte Eingabeaufforderung

Überprüfen Sie zunächst die Identitätsdaten und die Reservierungsnummer des Kunden

Verify the user's identity by requesting their username, email address, and reservation number. Validate that the reservation number follows the format XXX-YYYYY.

When asking for verification, request one piece of information at a time. First ask for their name, then wait for their response and confirm it. Next, ask for their email and repeat it back for verification. Finally, ask for their booking code, listening for the three parts separated by dashes (XXX-YYYYY). After collecting the booking code, read it back character by character to confirm accuracy before proceeding.
Konversationsfluss

Der natürliche Dialogfluss sollte Vorrang vor formalen Instruktionsstrukturen haben.

Aufgabe Herkömmliche Aufforderung Sprachoptimierte Eingabeaufforderung

Fehlerbehebung bei WLAN-Verbindungsproblemen

Provide step-by-step instructions for troubleshooting Wi-Fi connectivity issues. Include diagnostic steps, common error codes, and resolutions for each potential problem.

Guide the customer through Wi-Fi troubleshooting as a conversation. Start by asking what they've already tried, then suggest one simple step at a time. After each step, pause to check if it is clear before moving on to the next solution. Use everyday language instead of technical terms.
Erinnerungseinschränkungen

Beachten Sie, dass gesprochene Interaktionen im Vergleich zu Text eine andere Erinnerungsdynamik aufweisen. Zum Beispiel können Listener nicht so einfach auf vorherigen Text „zurückgreifen“, wenn dieser gesprochen wurde.

Aufgabe Herkömmliche Aufforderung Sprachoptimierte Eingabeaufforderung

Die Rückgaberichtlinien erklären

Reference sections 1.3, 2.7, and 4.2 from the attached document when answering the user's questions about regulatory compliance. Include specific paragraph numbers in your citations.

When explaining our return policy, focus on one key point at a time. First cover the 30-day window, then shipping requirements, and finally condition standards. Summarize all three points together at the end to reinforce the main requirements without overwhelming the customer.
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