Tworzenie monitu

Monity umożliwiają poinstruowanie generatywnego modelu sztucznej inteligencji, aby zachowywał się w określony sposób lub wykonał określone zadanie. Dzięki uważnemu wygenerowaniu monitu można generować odpowiedzi dostosowane do konkretnych potrzeb biznesowych. Model jest elastycznym narzędziem do wykonywania różnych zadań.

Obsługiwane języki

Poniższa lista obsługiwanych języków monitów w narzędziu do tworzenia monitów może zostać zaktualizowana:

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.

Monit 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:

• Jasny i zwięzły: jest napisany jasnym i zwięzłym językiem, który jest łatwy do zrozumienia.
• Konkretny: jest wystarczająco szczegółowy, aby poprowadzić model GPT we właściwym kierunku.
• Kontekstowy: zapewnia wystarczający kontekst dla modelu GPT, aby wygenerować znaczące dane wyjściowe.
• Odpowiedni: jest istotny dla zadania i zapewnia modelowi GPT wystarczającą ilość informacji, aby wygenerować znaczące dane wyjściowe.

Części monitu

Zazwyczaj monit składa się z dwóch części: instrukcji i kontekstu.

• 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.

Monit niestandardowy może poprowadzić model w celu odpowiadania na pytanie, pełnego tekstu, przetłumaczenia języków, podsumowania dokumentu i identyfikowania zadań, zadań do wykonania i elementów akcji w tekście. Złożoność monitu niestandardowego może się od jednego zdania do bardziej złożonego, w zależności od zadania.

Utwórz nowy monit

Konstruktor monitów umożliwia tworzenie własnych monitów niestandardowych przez zdefiniowanie zmiennych wejściowych umożliwiających zastosowanie w wierszu dynamicznej zawartości środowiska uruchomieniowego. 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>Monity>Utwórz własny monit.

3. W Copilot Studio istnieje wiele sposobów tworzenia promptów:

   1. Wybierz Agenty> wybierz lub utwórz agenta >Narzędzia>Dodaj narzędzie>Nowe narzędzie>Prompt.
   2. Wybierz pozycję Agenty> wybierz lub utwórz agenta >Tematy. Wybierz lub utwórz temat, wybierz Dodaj węzeł, a następnie wybierz Dodaj narzędzie>Nowy prompt.
   3. Wybierz pozycję Narzędzia>Dodaj narzędzie>Prompt>. Monity utworzone w narzędziach mogą być używane w dowolnym agencie lub temacie.

   

Konfigurowanie i testowanie monitu

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

2. Napisz swój prompt lub wybierz szablon promptu.

   Wskazówka

   Aby uzyskać dostęp do większego zestawu szablonów promptów, przejdź do katalogu promptów Galeria przykładowych rozwiązań.

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 przekazywanie wartości dynamicznych do monitu w czasie wykonywania.

   

   W tym widoku można również wybrać obiekt wiedzy w sekcji Wiedza. Zbiór wiedzy reprezentuje zestaw danych pobranych za pośrednictwem połączenia ze źródłem danych, na przykład Dataverse. Dzięki temu monit może generować odpowiedzi związane 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.

Używanie monitu w przepływie

Obejrzyj ten krótki film, aby dowiedzieć się, jak włączyć prompt do przepływu.

Pobierz przewodnik po inżynierii promptów

Pobierz przewodnik: Copilot Studio | kreator promptów: Przewodnik po inżynierii promptów

Informacje pokrewne

Przegląd przeprowadzany przez człowieka dla automatyzacji z monitem