Kontextquellen und bewährte Methoden für Chat-Agenten - Amazon Quick Suite
Typen von Agentenkontexten

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Kontextquellen und bewährte Methoden für Chat-Agenten

Wenn Sie benutzerdefinierte Chat-Agenten in Amazon Quick Suite erstellen, haben Sie mehrere Möglichkeiten, das Verhalten von Chat-Agenten zu beeinflussen und die Workflows von Chat-Agenten zu gestalten. Die Art und Weise, wie Sie den Kontext und die Anweisungen des Chat-Agenten konfigurieren, wirkt sich erheblich darauf aus, wie Ihr Chat-Agent auf Benutzerinteraktionen reagiert und wie er darauf reagiert. Zu wissen, wann Anweisungen, Referenzdokumente und Leerzeichen verwendet werden müssen, ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Chat-Agenten, die Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen und konsistente, zuverlässige Ergebnisse liefern. In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie den Kontext und das Wissen von Chat-Agenten am besten für Ihren Anwendungsfall nutzen können.

Arten von Agentenkontexten

Amazon Quick Suite bietet drei verschiedene Methoden zur Konfiguration des Verhaltens von Chat-Agenten, die jeweils unterschiedlichen Zwecken bei der Entwicklung von Chat-Agenten dienen. Zu verstehen, wie jede Methode Inhalte verarbeitet und wann sie verwendet werden sollten, bildet die Grundlage für eine effektive Konfiguration von Chat-Agenten.

Die drei in Amazon Quick Suite verfügbaren Kontexttypen sind:

  • Persona-Anweisungen — Hilfestellung auf hoher Ebene, die Amazon Quick Suite mithilfe generativer Funktionen verbessert AI

  • Referenzdokumente — Dokumente, die genaue Anweisungen enthalten und im Speicher des Chat-Agenten aktiv bleiben

  • Spaces — Sammlungen durchsuchbarer Amazon Quick Suite-Ressourcen und Dokumente, aus denen Chat-Agenten Informationen abrufen, um Fragen zu beantworten

Im folgenden Abschnitt werden diese und die bewährten Methoden zu ihrer Verwendung beschrieben.

Persönliche Anweisungen für den Chat-Agenten

Wenn Sie Ihren benutzerdefinierten Chat-Agenten erstellen, geben Sie im Feld Persona-Anweisungen Anweisungen zur Person des Chat-Agenten an. Diese Persona-Anweisungen werden mithilfe generativer KI verfeinert, um sicherzustellen, dass sie mit allen Chat-Funktionen und den für den Chat-Agenten konfigurierten Ressourcen funktionieren. Dieser Ansatz ist ideal, wenn Sie möchten, dass das System auf Ihrer grundlegenden Ausrichtung aufbaut. Wenn Sie Persona-Anweisungen verwenden, verwendet Amazon Quick Suite Generative, AI um Ihre Persona-Anweisungen im Backend zu interpretieren und zu erweitern, einfache Anleitungen um zusätzlichen Kontext und Funktionen zu erweitern, die Aufforderung für eine bessere Leistung der Chat-Agenten zu optimieren und die Effektivität durch gezielte Verbesserungen zu steigern. AI

Verwenden Sie Persona-Anweisungen, um:

  • Bieten Sie umfassende Anleitungen zu Verhalten und Zielen, die durch Amazon Quick Suite AI erweitert werden, um die Antworten der Agenten individuell anzupassen

  • Erläutern Sie, wie Sie Referenzdokumente für detaillierte Interaktionen nutzen können

  • Geben Sie in den Antworten allgemeine Hinweise zur Verwendung von Räumen und Aktionskonnektoren

Dieser Ansatz eignet sich am besten für allgemeine Chat-Agenten und für explorative Anwendungsfälle, in denen Sie AI Unterstützung bei der Gestaltung von Chat-Agenten benötigen.

Anmerkung

Der AI Verbesserungsprozess kann Ihren ursprünglichen Wortlaut und Ihre ursprüngliche Struktur ändern, um die Leistung des Chat-Agenten zu verbessern. Wichtige Richtlinien, die unverändert bleiben müssen, sollten stattdessen in Referenzdokumenten enthalten sein.

Referenzdokumente für Chat-Agenten

Referenzdokumente enthalten spezifische Prozess- und Antwortvorlagen, an die sich die Chat-Agenten halten müssen. Diese Referenzdokumente sind Teil des ständigen Kontextes des Chat-Agenten und bilden hand-in-hand zusammen mit den Anweisungen zur Person und dem Antwortstil die Grundlage für sein Gesamtverhalten.

Referenzdokumente bieten vollständige Kontrolle über das Verhalten von Chat-Agenten, da Ihre Inhalte exakt so beibehalten werden, wie sie geschrieben wurden. Dieser Ansatz ist unverzichtbar, wenn Präzision und Konsistenz an erster Stelle stehen. Wenn Sie Referenzdokumente hochladen, behält Amazon Quick Suite den genauen Wortlaut und spezifische Anweisungen bei, behält die exakte Formatierung und Struktur bei, bietet direkte Kontrolle über das Verhalten von Chat-Agenten und sorgt für Konsistenz bei allen Interaktionen.

Verwenden Sie Referenzdokumente, wenn Sie Folgendes benötigen:

  • Exakte Kontrolle, bei der der genaue Wortlaut und die spezifischen Anweisungen beibehalten werden müssen

  • Markenkonsistenz mit einem bestimmten Ton, einer bestimmten Terminologie oder bestimmten Antwortformaten

  • Komplexe Workflows mit mehrstufigen Prozessen, die exakten Sequenzen folgen müssen

  • Vorhersehbares Verhalten mit konsistenten Reaktionen bei allen Interaktionen

Unterstützte Dateiformate:

  • .pdf,.txt,.html, .md — Anweisungen, Vorlagen und Richtlinien

  • .csv— Referenzdaten, Nachschlagetabellen und Beispiele

  • .doc, .docx — Detaillierte Prozessdokumentation

Sie können bis zu 10 Dateien mit einer Gesamtgröße von 50 MB als Referenzdokumente anhängen. Amazon Quick Suite extrahiert Text aus diesen Dokumenten und wendet nach der Verarbeitung ein Limit von 100.000 Zeichen an.

Priorisierung und Verhalten von Dateien

  • Verhaltensorientierte Frameworks und Referenzdaten aus Dateien bleiben auch dann aktiv, wenn Benutzer alternative Inhalte anhängen.

  • Antwortvorlagen können vorübergehend angepasst werden, wenn Benutzer widersprüchliche Formatierungsanweisungen geben.

Referenzdokumente dienen als Betriebshandbuch für den Chat-Agenten und bieten den Verhaltensrahmen, der bei allen Benutzerinteraktionen mit dem Chat-Agenten konstant bleibt.

Chat-Agenten und Spaces

Spaces bieten dynamische, durchsuchbare Wissensspeicher, die Chat-Agenten während Konversationen abfragen, um bestimmte Informationen abzurufen. Wenn Sie Bereiche mit Chat-Agenten verknüpfen, suchen Amazon Quick Suite-Chat-Agenten innerhalb des Bereichs nach Antworten, um Antworten zu generieren. Spaces zeichnen sich durch die Verwaltung von organisatorischem Wissen aus, das sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Es ermöglicht mehreren Teammitgliedern, Informationen beizutragen und zu aktualisieren, während gleichzeitig angemessene Sicherheitsgrenzen durch das Berechtigungssystem von Amazon Quick Suite eingehalten werden.

Verwenden Sie Spaces mit Chat-Agenten für:

  • Chat-Agenten in die Lage versetzen, aktuelle Geschäftsdaten zu suchen und abzurufen

  • Bereitstellung des Zugriffs von Chat-Agenten auf unternehmensinterne Wissensspeicher

  • Chat-Agenten können bestehende Berechtigungsgrenzen einhalten

  • Chat-Agenten mit kollaborativen Dokumentensammlungen verbinden

  • Chat-Agenten Zugriff auf regelmäßig aktualisierte Informationen gewähren

  • Chat-Agenten können Live-Dashboards und Datensätze abfragen

Spaces fungieren als dynamische Wissensebene des Chat-Agenten und ermöglichen den Echtzeitzugriff auf Unternehmensinformationen unter Beibehaltung von Sicherheitsgrenzen und kollaborativen Workflows.