Jak przygotować materiały do chatbota wykorzystującego LLM?

Poniższa rozpiska przygotowana została w czerwcu 2024 i obowiązuje na aktualnie wykorzystywane modele językowe. Ze względu na ich niezwykle szybki rozwój – lista może ulegać aktualizacjom.

Zdefiniuj swoje cele

Zacznij od jasnego określenia swojego problemu i zrozumienia oczekiwanych wyników, które chcesz uzyskać od swojego chatbota AI oraz odbiorców rozwiązania.

Zbierz kluczowe dane

Zgromadź niezbędne terminy, zasady i parametry potrzebne do efektywnego działania twojego chatbota AI, takie jak feedy produktowe, dane z ankiet, instrukcje i podręczniki
lub specyficzną terminologię branżową. 

Kształtuj swoje materiały

• najlepsze formaty to: .docx, .doc. PDF-y mogą być problematyczne, ponieważ mogą zawierać tekst osadzony w różnych formatach, takich jak obrazy czy grafiki wektorowe (złożone układy i warstwy, wiele kolumn, nieregularne formatowanie lub treści bogate w obrazy utrudniają LLM zrozumienie kontekstu informacji) –
  im prostszy format do odczytu, tym lepsze efekty osiągniemy;
• bezpośrednie integracje z BigQuery (soon), systemami CRM (soon), bazami wiedzy pozwalają na automatyczne aktualizacje (miej pewność, że dane tam są uporządkowane). Pamiętaj, że LLM nie zaciąga do swojej wiedzy treści zawartych
  w dodatkowych załącznikach, a tylko te treści, które są bezpośrednio w bazie. Załączniki mogą być przykazywane w postaci np. linków;
• bazy danych produktów: dostępne np. w formatach XML czy CSV, pozwalają
  na zaciągnięcie do bazy automatycznie aktualizowanych list produktów.

Uporządkuj treści

• Wyeliminuj duplikaty i treści, które mogą zaburzać jasność odpowiedzi bota, dokonaj korekty błędów, uzupełnij brakujące dane i zwróć uwagę, czy treści
  w różnych materiałach się nie wykluczają, są zwięzłe i na temat. 
• Jeżeli istnieje kontekst danej odpowiedzi – np. sposób resetowania hasła różni
  się w zależności od tego, czy ktoś pamięta adres e-mail, czy nie – dodaj go
  do odpowiedzi. 
• Jeśli w Twoich materiałach pojawiają się tabele, upewnij się, że sposób ich opisania jest zrozumiały także dla człowieka – jeśli tak nie będzie, utrudni
  to ich poprawne zaimplementowanie i sprawdzenie poprawności interpretacji.
• Im prostszy język, więcej konkretów (bez możliwości na interpretacje bota), tym lepiej, a im wyższej jakości będzie wkład, który wprowadzimy do chatbota, tym lepsze wyniki będzie pokazywał.

Organizuj dla efektywności

• kategoryzacja tematyczna (np. zarządzanie kontem, wnioski kredytowe), 
• kategoryzacja na podstawie intencji (np. rozwiązywanie problemów),
• kolejność chronologiczna (organizowanie według czasowej wrażliwości),
• kolejność kontekstowa (organizowanie według przepływu konwersacji).