{"id":28379,"date":"2023-07-01T19:45:14","date_gmt":"2023-07-01T19:45:14","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/anatomie-dune-personnalite-bot\/"},"modified":"2023-07-02T10:47:48","modified_gmt":"2023-07-02T10:47:48","slug":"anatomie-dune-personnalite-bot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/fr\/blog\/anatomie-dune-personnalite-bot\/","title":{"rendered":"Anatomie d’une personnalit\u00e9 bot"},"content":{"rendered":"

Conseils pour cr\u00e9er un robot qui fait exactement ce que vous voulez.<\/span><\/em><\/p>\n

Il est essentiel de reconna\u00eetre que lors de la construction de robots qui utilisent des mod\u00e8les de langage, la patience est cruciale, surtout au d\u00e9but. Une fois que vous avez \u00e9tabli une base solide, il devient plus facile d’ajouter des \u00e9l\u00e9ments suppl\u00e9mentaires. Construire des robots avec Cody, c’est un peu comme peindre sur une toile. Il faut un certain degr\u00e9 de cr\u00e9ativit\u00e9 et une certaine compr\u00e9hension des principes fondamentaux pour ajouter sa touche personnelle au robot.<\/p>\n

Le param\u00e8tre principal qui permet \u00e0 votre robot d’adopter un style de pens\u00e9e particulier est l’Invitation \u00e0 la personnalit\u00e9<\/strong>. La personnalit\u00e9 du robot est fa\u00e7onn\u00e9e par divers facteurs, notamment la distribution des jetons, le score de pertinence, etc. Cependant, la demande de personnalit\u00e9 est l’aspect le plus distinct et le plus cr\u00e9atif, car elle peut \u00eatre personnalis\u00e9e diff\u00e9remment par chaque utilisateur. Les utilisateurs ont la libert\u00e9 de cr\u00e9er et d’affiner la personnalit\u00e9 du robot en fonction de leurs besoins sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

La libert\u00e9 est quelque chose que nous appr\u00e9cions tous, mais lorsque l’on part d’une page blanche, elle peut aussi devenir intimidante et conduire \u00e0 l’ambigu\u00eft\u00e9 quant \u00e0 l’endroit o\u00f9 commencer. Si vous ressentez la m\u00eame chose, ne vous inqui\u00e9tez pas ; ce blog devrait vous aider \u00e0 cr\u00e9er un meilleur message de personnalit\u00e9. Nous commencerons par pr\u00e9senter la structure recommand\u00e9e pour les messages-guides, puis nous proposerons des exemples de messages-guides.<\/p>\n

Nom<\/h3>\n

Il est toujours utile de commencer par donner un nom \u00e0 votre robot. Le fait de donner un nom \u00e0 votre robot ajoute une touche humaine, en particulier lorsque vous accueillez les utilisateurs ou que vous r\u00e9pondez \u00e0 des questions relatives au robot.<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

Votre nom est [Name of your Bot].
\nOU<\/strong>
\nVous \u00eates ‘[Name of your Bot]’.<\/p><\/blockquote>\n

Description<\/h3>\n

La description du robot lui permet de conna\u00eetre le contexte qui sera fourni par la base de connaissances. La prise en compte du contexte fournit au robot un cadre pour r\u00e9pondre aux questions tout en gardant \u00e0 l’esprit un domaine sp\u00e9cifique.<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

Votre t\u00e2che principale consiste \u00e0 [specify the domain].
\nOU<\/strong>
\nVotre objectif principal est de m’aider \u00e0 [specify the domain].<\/p><\/blockquote>\n

Remarque :<\/strong> le nom<\/strong> et la description<\/strong> du robot<\/strong> d\u00e9finis dans la section g\u00e9n\u00e9rale<\/strong> sont uniquement destin\u00e9s \u00e0 permettre \u00e0 l’utilisateur de diff\u00e9rencier plusieurs robots. Le robot lui-m\u00eame n’a pas connaissance de ces param\u00e8tres. Il est donc n\u00e9cessaire de d\u00e9finir explicitement le nom et la description du robot dans l’invite de personnalit\u00e9 afin d’\u00e9tablir son identit\u00e9 et ses caract\u00e9ristiques.<\/p>\n

Fronti\u00e8res<\/h3>\n

L’un des inconv\u00e9nients potentiels de l’utilisation de LLM form\u00e9s sur de grands ensembles de donn\u00e9es est la tendance \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses hallucin\u00e9es. Il est important de noter que les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer les r\u00e9ponses ne sont pas utilis\u00e9es pour affiner<\/strong> ou reformuler<\/strong> le LLM \u00e0 la demande de Cody. Au lieu de cela, il sert de r\u00e9f\u00e9rence contextuelle pour interroger le LLM, ce qui permet d’obtenir des r\u00e9ponses plus rapides et de pr\u00e9server la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n

Pour s’assurer que le robot ne se r\u00e9f\u00e8re pas \u00e0 des points de donn\u00e9es de l’ensemble de donn\u00e9es LLM original, qui peuvent se chevaucher avec des domaines ou des concepts similaires, nous devons d\u00e9limiter le contexte strictement \u00e0 notre base de connaissances.<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

La base de connaissances est votre seule source d’information.
\nOU<\/strong>
\nVous \u00eates r\u00e9ticent \u00e0 faire des affirmations, sauf si elles sont mentionn\u00e9es dans la base de connaissances.<\/p><\/blockquote>\n

Dans certains cas, le robot n ‘a pas besoin d’une base de connaissances<\/strong> ou l’utilise comme source de r\u00e9f\u00e9rence. Dans ce cas, l’invite sera consid\u00e9rablement modifi\u00e9e.<\/p>\n

Prompt :<\/strong><\/p>\n

Votre principale source de r\u00e9f\u00e9rence est la base de connaissances.<\/p><\/blockquote>\n

\u00c9l\u00e9ments de r\u00e9ponse<\/h3>\n

Les caract\u00e9ristiques de la r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par le robot peuvent \u00e9galement \u00eatre contr\u00f4l\u00e9es par la personnalit\u00e9 du robot dans une certaine mesure. Il peut s’agir de d\u00e9finir le ton, la longueur, la langue et le type de r\u00e9ponse que vous attendez de votre robot.<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

1. Ton :<\/strong> Vous devez r\u00e9pondre de mani\u00e8re [polite\/friendly\/professional].<\/p>\n

2. Longueur :<\/strong> Les r\u00e9ponses doivent \u00eatre r\u00e9dig\u00e9es en [pointers\/paragraphs].<\/p>\n

3. Langue :<\/strong> R\u00e9pondre \u00e0 l’utilisateur [in the same language\/specify different language].<\/p>\n

4. Type :<\/strong> Fournir \u00e0 l’utilisateur des r\u00e9ponses \u00e0 l’adresse [creative\/professional\/precise].<\/p><\/blockquote>\n

Vous \u00eates libre d’exp\u00e9rimenter diff\u00e9rentes combinaisons et caract\u00e9ristiques. Les exemples fournis ne le sont qu’\u00e0 des fins d’apprentissage, et les possibilit\u00e9s sont infinies.<\/p>\n

Les m\u00e9dias<\/h3>\n

L’une des caract\u00e9ristiques les plus int\u00e9ressantes de Cody est la possibilit\u00e9 d’int\u00e9grer des m\u00e9dias dans les r\u00e9ponses. Lorsque vous int\u00e9grez des m\u00e9dias tels que des images, des GIF ou des vid\u00e9os, il est toujours recommand\u00e9 d’importer les m\u00e9dias dans un document s\u00e9par\u00e9 ou d’importer l’int\u00e9gralit\u00e9 du document brut \u00e0 l’aide de l’\u00e9diteur de texte Cody int\u00e9gr\u00e9, dans lequel vous pouvez ajouter des m\u00e9dias. Vous pouvez soit copier\/coller les m\u00e9dias, soit les int\u00e9grer dans le document \u00e0 l’aide d’URL.<\/p>\n

\"Une<\/p>\n

Apr\u00e8s avoir import\u00e9 avec succ\u00e8s les m\u00e9dias, vous devez les sp\u00e9cifier dans l’invite de la personnalit\u00e9 de notre robot. L’invite peut \u00eatre divis\u00e9e en deux parties : Initialisation<\/strong> et Illustration<\/strong>.<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

Initialisation :<\/strong>
\nIncorporer, le cas \u00e9ch\u00e9ant, le site [images\/videos\/both] de la base de connaissances.<\/p>\n

Illustration : <\/strong>
\nAjoutez des images \u00e0 l’aide de la balise <img> et des vid\u00e9os \u00e0 l’aide de la balise <iframe.>
\nPar exemple :
\n<img src=”[Image URL]”>
\n<iframe src=”[Video URL]”><\/iframe><\/p><\/blockquote>\n

Repli sur soi<\/h3>\n

Il peut arriver que le robot ne parvienne pas \u00e0 trouver un contenu pertinent pour r\u00e9pondre \u00e0 la question pos\u00e9e par l’utilisateur. Il est toujours plus s\u00fbr de d\u00e9finir des solutions de repli pour de tels sc\u00e9narios afin d’\u00e9viter de fournir des informations trompeuses ou incorrectes \u00e0 l’utilisateur (applicable uniquement dans les cas d’utilisation o\u00f9 une base de connaissances existe).<\/p>\n

Propositions :<\/strong><\/p>\n

1. S’abstenir de mentionner “base de connaissances non structur\u00e9es” ou des noms de fichiers au cours de la conversation.<\/p>\n

2. Dans les cas o\u00f9 une r\u00e9ponse d\u00e9finitive n’est pas disponible, [Define fallback].<\/p>\n

OU<\/span><\/strong><\/p>\n

Si vous ne trouvez pas d’informations pertinentes dans la base de connaissances ou si l’utilisateur pose des questions sans rapport avec le sujet et qui ne font pas partie de la base de connaissances, [Define fallback].<\/p><\/blockquote>\n

\u00c9tapes (facultatif)<\/h3>\n

Si vous souhaitez que votre robot suive une chronologie ou un flux conversationnel sp\u00e9cifique, vous pouvez facilement le d\u00e9finir \u00e0 l’aide d’\u00e9tapes. Cette approche est particuli\u00e8rement utile lorsque vous utilisez votre robot \u00e0 des fins de formation ou de d\u00e9pannage. Chaque \u00e9tape repr\u00e9sente une phase ou un stade particulier de la conversation, ce qui vous permet de contr\u00f4ler la progression et de vous assurer que le robot fournit les informations ou l’assistance souhait\u00e9es de mani\u00e8re syst\u00e9matique.<\/p>\n

Prompt :<\/strong><\/p>\n

Suivez ces \u00e9tapes lors de la conversation avec l’utilisateur :<\/p>\n

1. [Step 1]<\/p>\n

2. [Step 2]<\/p>\n

3. [Step 3]<\/p><\/blockquote>\n

Remarque :<\/strong> lors de la d\u00e9finition des \u00e9tapes, il est recommand\u00e9 d’activer la“recherche vectorielle invers\u00e9e<\/strong>” pour am\u00e9liorer les r\u00e9ponses et d’attribuer un nombre suffisant de jetons \u00e0 l’historique de la discussion. Cela permet au mod\u00e8le de prendre en compte l’historique de la conversation, y compris les commentaires de l’utilisateur et la r\u00e9ponse pr\u00e9c\u00e9dente du robot, lorsqu’il g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse.<\/p>\n

Saisie des donn\u00e9es (en option)<\/h3>\n

Cette invite, en harmonie avec le flux conversationnel (\u00e9tapes), est particuli\u00e8rement b\u00e9n\u00e9fique lorsque le cas d’utilisation de votre robot tourne autour de sc\u00e9narios d’assistance ou de recrutement. Actuellement, il n’y a pas de m\u00e9moire \u00e0 long terme ou de connectivit\u00e9 de base de donn\u00e9es dans Cody qui puisse capturer les donn\u00e9es et les stocker en vue d’une consommation analytique. \u00c0 l’avenir, avec les nouvelles mises \u00e0 jour de l’API OpenAI, comme l’appel de fonction, nous apporterons certainement de nouvelles fonctionnalit\u00e9s pour pouvoir capturer et stocker les donn\u00e9es \u00e0 plus long terme.<\/p>\n

Pour l’instant, vous pouvez acc\u00e9der aux chats des utilisateurs de votre bot (par le biais de widgets) en naviguant vers les chats“Invit\u00e9s<\/strong>” dans la section des chats. Vous pouvez ensuite analyser manuellement les donn\u00e9es captur\u00e9es pour obtenir des informations suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n

Prompt :<\/strong><\/p>\n

Recueillez les donn\u00e9es suivantes aupr\u00e8s des utilisateurs :<\/p>\n

– [Field 1]<\/p>\n

– [Field 2]<\/p>\n

– [Field 3]<\/p>\n

– [Field 4]<\/p>\n

Posez une question \u00e0 la fois. Une fois que vous avez recueilli toutes les informations n\u00e9cessaires, terminez la conversation en disant merci et en affichant les donn\u00e9es recueillies. N’oubliez pas que votre t\u00e2che consiste uniquement \u00e0 collecter des donn\u00e9es.<\/p><\/blockquote>\n

Formatage des r\u00e9ponses*<\/h3>\n

Une petite fonctionnalit\u00e9 astucieuse de Cody est la prise en charge du formatage des r\u00e9ponses des robots \u00e0 l’aide de balises markdown ou HTML. En fournissant \u00e0 votre robot un mod\u00e8le de format HTML ou markdown dans la personnalit\u00e9 du robot, celui-ci tentera de formater les r\u00e9ponses en cons\u00e9quence, le cas \u00e9ch\u00e9ant.<\/p>\n

Prompt :<\/strong><\/p>\n

Format de la r\u00e9ponse :<\/p>\n

<h1>[Field Name]<\/h1><\/p>\n

<p>[Field Name]<\/p><\/p>\n

<p>[Field Name]<\/p><\/p><\/blockquote>\n

*Le formatagefonctionne mieux sur GPT-4<\/em><\/p>\n

Exemple d’invite<\/h2>\n

Cody comme robot de g\u00e9n\u00e9ration de leads<\/strong><\/h4>\n

\"Anatomie<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Chat<\/p>\n

Cody, un robot marketing<\/strong><\/h4>\n

\"\"<\/p>\n

Cody comme robot d’entra\u00eenement<\/strong><\/h4>\n

\"\"<\/p>\n

Pour en savoir plus sur les invites de personnalit\u00e9, veuillez consulter nos cas d’utilisation<\/a>, qui contiennent des invites d\u00e9taill\u00e9es ainsi que leurs param\u00e8tres.<\/p>\n

Conclusion<\/h2>\n

Si vous utilisez le plan gratuit de Cody, il est possible que le robot ne respecte plus l’invite ou qu’il ignore simplement certains param\u00e8tres en raison de la fen\u00eatre contextuelle plus petite ou du manque de coh\u00e9rence. Nous recommandons \u00e0 chacun d’utiliser le plan gratuit uniquement \u00e0 des fins d’essai ou comme phase de transition pour comprendre l’utilisation de Cody et d\u00e9terminer s’il convient \u00e0 votre entreprise.<\/p>\n

Lors de l’\u00e9laboration des messages-guides pour votre robot, il est \u00e9galement important de rester concis et d’\u00e9viter d’incorporer tous les param\u00e8tres mentionn\u00e9s dans l’article. Le nombre de jetons disponibles \u00e9tant limit\u00e9 et l’invite de personnalit\u00e9 consommant \u00e9galement des jetons, il convient de les construire judicieusement. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 modifier les instructions donn\u00e9es dans cet article en fonction de vos besoins et de vos pr\u00e9f\u00e9rences. Vous avez d\u00e9couvert quelque chose de nouveau ? Vous pouvez toujours nous en faire part et nous serons heureux d’en discuter.<\/p>\n

Ceci n’\u00e9tait qu’une introduction au vaste paysage de la cr\u00e9ation de personnalit\u00e9s de robots. Les LLM s’am\u00e9liorent de jour en jour et il reste encore beaucoup \u00e0 faire pour exploiter pleinement leur potentiel. Ce voyage est une nouvelle exp\u00e9rience pour chacun d’entre nous. Au fur et \u00e0 mesure que nous exp\u00e9rimentons, apprenons et mettons en \u0153uvre de nouveaux cas d’utilisation et sc\u00e9narios, nous les partagerons avec vous par le biais d’articles et de tutoriels. Pour plus de ressources, vous pouvez \u00e9galement consulter notre Centre d’aide<\/a> et n’h\u00e9sitez pas \u00e0 poser toutes vos questions concernant Cody en rejoignant notre communaut\u00e9 Discord<\/a>. Consultez \u00e9galement nos blogs pr\u00e9c\u00e9dents<\/a> pour obtenir d’autres informations int\u00e9ressantes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Conseils pour cr\u00e9er un robot qui fait exactement ce que vous voulez. Il est essentiel de reconna\u00eetre que lors de la construction de robots qui utilisent des mod\u00e8les de langage, la patience est cruciale, surtout au d\u00e9but. Une fois que vous avez \u00e9tabli une base solide, il devient plus facile d’ajouter des \u00e9l\u00e9ments suppl\u00e9mentaires. 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