Utwórz monit

Monity umożliwiają poinstruowanie generatywnego modelu sztucznej inteligencji, aby zachowywał się w określony sposób lub wykonał określone zadanie. Dzięki starannemu opracowaniu wskazówki można uzyskać odpowiedzi dostosowane do konkretnych potrzeb biznesowych. Takie podejście przekształca model w elastyczne narzędzie do wykonywania różnych zadań.

Obsługiwane języki

Poniższa lista obsługiwanych języków dla promptów w prompt builderze może ulec zmianie:

arabski, chiński (uproszczony), czeski (Czechy), duński (Dania), holenderski (Holandia), angielski (Stany Zjednoczone), fiński (Finlandia), francuski (Francja), niemiecki (Niemcy), grecki (Grecja), hebrajski, włoski (Włochy), japoński (Japonia), koreański (Korea Południowa), polski (Polska), portugalski (Brazylia), rosyjski (Rosja), hiszpański (Hiszpania), szwedzki (Szwecja), tajski (Tajlandia), turecki (Turcja)

Użyj określonego tekstu, aby uzyskać bardziej trafne odpowiedzi

Celem inżynierii monitów jest stworzenie instrukcji, które są tak szczegółowe, jak to tylko możliwe, aby uzyskać bardziej trafną odpowiedź od modelu. Podpowiedzi powinny dotyczyć konkretnego tematu i przekazywać intencje użytkownika.

Zachęta może zawierać następujące informacje:

• Temat
• Słowa kluczowe lub frazy powiązane z tematem
• Ton odpowiedzi
• Odbiorcy docelowi

Jeśli wygenerowany tekst jest zbyt długi lub zawiera nieistotne informacje, dostosuj monit. Dobry prompt ma następujące cechy:

• Jasne i zwięzłe: To jest jasne i zwięzłe, a użyty język jest łatwy do zrozumienia.
• Precyzyjne: Jest wystarczająco precyzyjne, aby ukierunkować model językowy we właściwym kierunku.
• Kontekstowy: zapewnia wystarczający kontekst dla modelu językowego w celu wygenerowania znaczących danych wyjściowych.
• Istotne: Jest to istotne dla zadania i dostarcza modelowi językowemu wystarczającą ilość informacji do generowania znaczących danych wyjściowych.

Części zachęty

Monit zazwyczaj zawiera dwie części: instrukcję i kontekst.

• Instrukcja stanowi pierwszą część monitu. Powinien zawierać jasne wskazówki, co powinien zrobić model GPT, na przykład Podsumuj ten e-mail w trzech punktach.
• Kontekst stanowi drugą część monitu. Powinien zawierać informacje potrzebne modelowi do wygenerowania odpowiedniej odpowiedzi, na przykład wiadomość e-mail zawiera opinie klientów z ostatniego tygodnia.

Niestandardowa wskazówka może poprowadzić model do odpowiadania na pytania, uzupełniania tekstu, tłumaczenia, podsumowywania dokumentów oraz identyfikowania zadań, czynności do wykonania i działań do podjęcia w tekście. Złożoność monitu niestandardowego może się od jednego zdania do bardziej złożonego, w zależności od zadania.

Pobierz: przewodnik do tworzenia monitów oraz inżynierii monitów

Pobierz przewodnik tutaj: Copilot Studio | prompt builder: Przewodnik po inżynierii promptów

Pobierz i wydrukuj przewodnik dotyczący tworzenia promptów i inżynierii promptów (9 stron, rozmiar 10 x 13 cali), aby mieć go pod ręką i uzyskać pomoc w tworzeniu promptów.

Utwórz nowy monit

Konstruktor monitów zapewnia elastyczność tworzenia własnych niestandardowych monitów przez zdefiniowanie zmiennych wejściowych. Zmienne wejściowe umożliwiają uwzględnienie zawartości środowiska uruchomieniowego dynamicznego w wierszu polecenia. Daje to możliwość sprawdzenia poprawności monitu, zapewniając optymalną wydajność monitu i poprawność odpowiedzi przed integracją z rozwiązaniami biznesowymi.

1. Zaloguj się w Power Apps, Power Automate lub Copilot Studio.

2. W Power Apps lub Power Automate wybierz pozycję Centrum AI>Polecenia>Stwórz własne polecenie.

3. W Copilot Studio istnieją dwa sposoby tworzenia promptu:

   1. Wybierz Agenci> wybierz lub stwórz agenta >Narzędzia>Dodaj narzędzie>. Podpowiedzi utworzone za pomocą narzędzi mogą być używane w dowolnym agencie lub temacie.

   2. Wybierz pozycję Agenty> wybierz lub utwórz agenta >Tematy. Wybierz lub stwórz temat, wybierz Dodaj węzeł (znak +), a następnie wybierz Dodaj narzędzie>Nowy prompt.

   

Konfigurowanie i testowanie monitu

1. Wprowadź niestandardową nazwę monitu, wybierając wygenerowaną nazwę w lewym górnym rogu monitu.

2. Napisz monit lub wybierz szablon monitu.

3. Dołącz obiekt wejściowy, wpisując / lub wybierając pozycję Dodaj zawartość, a następnie wybierz pozycję Tekst lub Obraz lub dokument w sekcji Dane wejściowe. Dane wejściowe umożliwiają dostarczanie dynamicznych wartości do monitu podczas wykonywania.

   

   W tym widoku możesz także wybrać obiekt bazy wiedzy w sekcji Wiedza w menu rozwijanym. Obiekt wiedzy reprezentuje zestaw danych pobranych za pośrednictwem połączenia ze źródłem danych, takiego jak Dataverse. Dane specyficzne dla organizacji umożliwiają monitowi generowanie odpowiedzi powiązanych z danymi biznesowymi.

4. Wpisz przykładową wartość dla każdego wejścia.

   

5. Wybierz pozycję Testuj, aby uruchomić monit i przejrzeć jego odpowiedź.

6. Kiedy skończysz, wybierz Zapisz.

Informacje pokrewne

• Przegląd przeprowadzany przez człowieka dla automatyzacji z monitem
• Wideo: Wprowadzenie do biblioteki monitów w programie Copilot Studio