تشريح شخصية الروبوت
نصائح لإنشاء روبوت يفعل ما تريده تماما.
من الضروري أن ندرك أنه عند إنشاء روبوتات تستخدم نماذج اللغة ، فإن الصبر أمر بالغ الأهمية ، خاصة في البداية. بمجرد إنشاء أساس متين ، يصبح من الأسهل إضافة مكونات إضافية. بناء الروبوتات مع كودي يشبه الرسم على قماش. يتطلب الأمر درجة من الإبداع وبعض الفهم للأساسيات لإضافة لمستك الشخصية إلى الروبوت.
المعلمة الرئيسية التي تسمح للروبوت الخاص بك بتبني أسلوب تفكير معين هي موجه الشخصية. تتشكل شخصية الروبوت من خلال عوامل مختلفة ، بما في ذلك توزيع الرمز المميز ودرجة الصلة والمزيد. ومع ذلك ، فإن المطالبة بالشخصية هي الجانب الأكثر تميزا وإبداعا ، حيث يمكن تخصيصها بشكل مختلف من قبل كل مستخدم. يتمتع المستخدمون بحرية إنشاء شخصية الروبوت وضبطها وفقا لمتطلباتهم الخاصة.
الحرية شيء نقدره جميعا ، ولكن عند البدء بصفحة بيضاء ، يمكن أن تصبح أيضا مخيفة وتؤدي إلى غموض فيما يتعلق بمكان البدء. إذا كنت تشعر بنفس الشيء ، فلا تقلق. يجب أن تساعدك هذه المدونة في إنشاء موجه شخصية أفضل. سنبدأ بهيكل الموجه الموصى به ثم ننتقل إلى تقديم بعض نماذج المطالبات.
اسم
من المفيد دائما البدء بإعطاء الروبوت الخاص بك اسما. تضيف تسمية الروبوت الخاص بك لمسة إنسانية ، خاصة عند تحية المستخدمين أو معالجة الأسئلة المتعلقة بالروبوت.
يطالب:
اسمك هو [Name of your Bot].
أو
أنت ”[Name of your Bot].
وصف
وصف الروبوت يجعله على دراية بالسياق الذي سيتم توفيره من خلال قاعدة المعرفة. يوفر إدراك السياق للروبوت إطارا للإجابة على الأسئلة مع مراعاة مجال معين.
يطالب:
مهمتك الأساسية هي [specify the domain].
أو
هدفك الرئيسي هو مساعدتي في [specify the domain].
ملاحظه: اسم الروبوت والوصف المحددان في القسم العام مخصصان فقط لراحة المستخدم في التمييز بين برامج الروبوت المتعددة. الروبوت نفسه غير مدرك لهذه الإعدادات. لذلك ، من الضروري تحديد اسم الروبوت ووصفه بشكل صريح داخل موجه الشخصية لتحديد هويته وخصائصه.
الحدود
أحد العيوب المحتملة لاستخدام LLMs المدربة على مجموعات البيانات الكبيرة هو الميل إلى توليد استجابات مهلوسة. من المهم ملاحظة أن البيانات المستخدمة لإنشاء الاستجابات لا تستخدم لضبط أو إعادة تدريب LLM عند الطلب بواسطة Cody. بدلا من ذلك ، يعمل كمرجع سياقي للاستعلام عن LLM ، مما يؤدي إلى استجابات أسرع والحفاظ على خصوصية البيانات.
للتأكد من أن الروبوت لا يشير إلى نقاط البيانات من مجموعة بيانات LLM الأصلية ، والتي قد تتداخل مع مجالات أو مفاهيم مماثلة ، يتعين علينا تحديد السياق بدقة لقاعدة معارفنا.
يطالب:
قاعدة المعرفة هي مصدرك الوحيد للمعلومات.
أو
أنت متردد في تقديم أي مطالبات ما لم ينص عليها في قاعدة المعرفة.
قد تكون هناك بعض الحالات التي لا يتطلب فيها الروبوت قاعدة معارف أو يستخدم قاعدة المعرفة كمصدر مرجعي. في مثل هذه الحالات ، سيتغير الموجه بشكل كبير.
فوري:
مصدرك المرجعي الأساسي هو قاعدة المعرفة.
ميزات الاستجابة
يمكن أيضا التحكم في ميزات الاستجابة الناتجة عن الروبوت من خلال شخصية الروبوت إلى حد ما. يمكن أن يتكون من تحديد النغمة والطول واللغة ونوع الاستجابة التي تتوقعها من الروبوت الخاص بك.
يطالب:
1. النغمة: يجب أن تستجيب بطريقة [polite/friendly/professional] .
2. الطول: يجب أن تكون الردود في [pointers/paragraphs].
3. اللغة: الرد على المستخدم [in the same language/specify different language].
4. النوع: تزويد المستخدم بالإجابات [creative/professional/precise] .
أنت حر في تجربة مجموعات وميزات مختلفة. الأمثلة المقدمة هي فقط لأغراض التعلم الخاصة بك ، والاحتمالات لا حصر لها.
وسائط
واحدة من أكثر ميزات كودي إثارة للاهتمام – القدرة على تضمين الوسائط في الردود. عند تضمين وسائط مثل الصور أو ملفات GIF أو مقاطع الفيديو ، يوصى دائما باستيراد الوسائط إلى مستند منفصل أو استيراد المستند الخام بأكمله باستخدام محرر نصوص Cody المدمج حيث يمكنك إضافة وسائط. يمكنك إما نسخ / لصق الوسائط أو تضمينها في المستند باستخدام عناوين URL.
بعد استيراد الوسائط بنجاح ، تحتاج إلى تحديد نفس الشيء في موجه شخصية الروبوت الخاص بنا. يمكن تقسيم المطالبة إلى جزأين: التهيئة والتوضيح.
يطالب:
التهيئة:
دمج ذات الصلة [images/videos/both] من قاعدة المعرفة عندما يكون ذلك مناسبا.رسم توضيحي:
أضف الصور باستخدام علامة img> ومقاطع الفيديو باستخدام <<iframe>
على سبيل المثال:
<IMG SRC = “”[Image URL]>
<iframe src=””[Video URL]></iframe>
التراجعات
ستكون هناك أوقات يتعذر فيها على الروبوت العثور على محتوى ذي صلة بالسؤال الذي طرحه المستخدم. من الآمن دائما تحديد الاحتياطيات لمثل هذه السيناريوهات لتجنب تقديم معلومات مضللة أو غير صحيحة للمستخدم (ينطبق فقط في حالات الاستخدام التي توجد فيها قاعدة معرفية).
يطالب:
1. الامتناع عن ذكر “قاعدة المعرفة غير المنظمة” أو أسماء الملفات أثناء المحادثة.
2. في الحالات التي لا تتوفر فيها إجابة محددة ، [Define fallback].
أو
إذا لم تتمكن من العثور على معلومات ذات صلة في قاعدة المعارف أو إذا طرح المستخدم أسئلة غير ذات صلة ليست جزءا من قاعدة المعارف، [Define fallback].
الخطوات (اختياري)
إذا كنت تريد أن يتبع الروبوت الخاص بك جدولا زمنيا أو تدفقا محددا للمحادثة ، فيمكنك تحديده بسهولة باستخدام الخطوات. هذا الأسلوب مفيد بشكل خاص عند استخدام الروبوت الخاص بك لأغراض التدريب أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها. تمثل كل خطوة مرحلة أو مرحلة معينة من المحادثة ، مما يسمح لك بالتحكم في التقدم والتأكد من أن الروبوت يوفر المعلومات أو المساعدة المطلوبة بطريقة منهجية.
فوري:
اتبع هذه الخطوات أثناء التحدث مع المستخدم:
1. [Step 1]
2. [Step 2]
3. [Step 3]
ملاحظه: أثناء تحديد الخطوات ، يوصى بتمكين “البحث العكسي عن المتجهات” لتحسين الردود وتخصيص عدد كاف من الرموز المميزة لسجل الدردشة. يسمح ذلك للنموذج بالنظر في سجل المحادثة ، بما في ذلك مدخلات المستخدم والاستجابة السابقة للروبوت ، عند إنشاء رد.
التقاط البيانات (اختياري)
هذه المطالبة ، بالانسجام مع تدفق المحادثة (الخطوات) ، مفيدة بشكل خاص عندما تدور حالة استخدام الروبوت الخاص بك حول سيناريوهات الدعم أو التوظيف. حاليا ، لا توجد ذاكرة طويلة المدى أو اتصال قاعدة بيانات في Cody يمكنه التقاط البيانات وتخزينها للاستهلاك التحليلي. في المستقبل ، مع التحديثات الأحدث لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI مثل استدعاء الوظائف ، سنجلب بالتأكيد ميزات أحدث حتى نتمكن من التقاط البيانات وتخزينها على المدى الطويل.
في الوقت الحالي ، يمكنك الوصول إلى محادثات مستخدمي الروبوت (من خلال الأدوات) من خلال الانتقال إلى محادثات “الضيوف” في قسم الدردشة. يمكنك بعد ذلك تحليل البيانات الملتقطة يدويا للحصول على مزيد من الرؤى.
فوري:
جمع البيانات التالية من المستخدمين:
– [Field 1]
– [Field 2]
– [Field 3]
– [Field 4]
اطرح سؤالا واحدا في كل مرة. بمجرد جمع كل المعلومات المطلوبة ، أغلق المحادثة بقول شكرا لك وعرض البيانات التي تم جمعها. تذكر أن مهمتك هي فقط جمع البيانات.
تنسيق الاستجابة*
ميزة صغيرة أنيقة ل Cody هي دعمه لتنسيق استجابات الروبوت باستخدام علامات تخفيض السعر أو HTML. من خلال تزويد الروبوت الخاص بك بقالب تنسيق HTML أو تخفيض السعر في شخصية الروبوت ، سيحاول تنسيق الردود وفقا لذلك ، كلما لزم الأمر.
فوري:
تنسيق الاستجابة:
<ح1>[Field Name]</ح1>
<p>[Field Name]</ع>
<p>[Field Name]</ع>
* التنسيق يعمل بشكل أفضل على GPT-4
مثال سريع
كودي كروبوت جيل الرصاص
كودي كروبوت تسويق
كودي كروبوت تدريب
لقراءة المزيد من مطالبات الشخصية ، يرجى مراجعة حالات الاستخدام الخاصة بنا ، والتي تحتوي على مطالبات مفصلة جنبا إلى جنب مع إعداداتها البارامترية.
استنتاج
إذا كنت تستخدم خطة Cody المجانية ، فهناك احتمال أن يفقد الروبوت الالتزام بالموجه أو قد يتجاهل ببساطة بعض المعلمات بسبب نافذة السياق الأصغر أو عدم التماسك. نوصي الجميع باستخدام الخطة المجانية فقط لأغراض تجريبية أو كمرحلة انتقالية لفهم استخدام Cody وتحديد مدى ملاءمته لعملك.
أثناء إنشاء مطالبات للروبوت الخاص بك ، من المهم أيضا الحفاظ على الإيجاز وتجنب دمج كل معلمة مذكورة في المقالة. نظرا لوجود حد لعدد الرموز المميزة المتاحة ، كما أن موجه الشخصية يستهلك الرموز المميزة أيضا ، يجب عليك بنائها بحكمة. لا تتردد في تغيير المطالبات الواردة في هذه المقالة حسب احتياجاتك وتفضيلاتك. هل اكتشفت شيئا جديدا؟ يمكنك دائما مشاركتها معنا ، وسنكون سعداء بمناقشتها.
كانت هذه مجرد مقدمة للمشهد الشاسع لإنشاء شخصية الروبوت. تتحسن LLMs باستمرار مع مرور كل يوم ، ولا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه من أجل الاستفادة الكاملة من إمكاناتها. هذه الرحلة بأكملها هي تجربة جديدة لنا جميعا. بينما نواصل تجربة حالات الاستخدام والسيناريوهات الجديدة وتعلمها وتنفيذها ، سنشاركها معك من خلال المقالات والبرامج التعليمية. لمزيد من الموارد ، يمكنك أيضا التحقق من مركز المساعدة الخاص بنا ولا تتردد في طرح أي أسئلة قد تكون لديك بخصوص Cody من خلال الانضمام إلى مجتمع Discord الخاص بنا. تحقق أيضا من مدوناتنا السابقة لمزيد من هذه الأفكار المثيرة للاهتمام.
