يبدأ المساعد بمهمة محددة، لا باختيار النموذج. هل سيجيب عن أسئلة الدعم، أم يؤهل العملاء المحتملين، أم يساعد الفريق في العثور على المعلومات الداخلية؟ صف سير العمل والمستخدمين والبيانات المطلوبة وعواقب الإجابة الخاطئة. يحدد ذلك أصغر نطاق أولي مفيد.
راجع مصادر المعرفة بعد ذلك. تحتاج بيانات المنتجات والسياسات والوثائق إلى مسؤول وعملية تحديث وصلاحيات واضحة. قد تكفي استدعاءات API أو عملية بحث لقاعدة صغيرة ومستقرة. يصبح RAG مفيداً عندما يحتاج المساعد إلى الاستناد إلى مجموعة كبيرة ومتغيرة؛ لكنه لا يضمن أن يفسر النموذج المصادر بشكل صحيح.
اكتب تعليمات النظام كعقد للسلوك: الدور والمهام المسموحة والمصادر والحدود والنبرة ومتى يطلب توضيحاً أو يحيل الطلب إلى شخص. أضف أمثلة عادية وصعبة، وحدد التصرف عند غياب المعلومات أو تعارضها. لا تحل التعليمات محل الصلاحيات والتحقق في الكود.
اربط الأدوات اللازمة فقط لإكمال العملية، مثل البحث في الكتالوج أو التحقق من المواعيد أو إعداد مسودة في CRM. افصل القراءة عن الكتابة، وتحقق من الصلاحيات على الخادم، واطلب تأكيداً قبل الإجراءات المهمة. ابدأ بعملية محددة بدلاً من وكيل يقرر كل شيء.
اختبر أسئلة حقيقية ومدخلات ملتبسة ومصادر مفقودة ومحاولات حقن التعليمات والإحالة إلى الموظف. قيّم الدقة والمصادر واستدعاءات الأدوات وطلبات التوضيح وزمن الاستجابة والتكلفة. قارن تغييرات النموذج أو التعليمات بمجموعة الاختبار نفسها. سلاسة الإجابة وحدها لا تثبت جودتها.
أطلق تدريجياً وراقب إتمام المستخدمين للمهام وتصحيحاتهم وطلبات التصعيد. احتفظ بسجلات تكفي للتحقيق في الأخطاء مع تقليل البيانات الشخصية. حدد من يحدّث المحتوى ويتعامل مع الأعطال ويستطيع التراجع عن الإصدار. بهذه العمليات يصبح العرض التجريبي منتجاً.
إذا كنت تخطط لمساعد ذكاء اصطناعي لعملية في عملك، فأرسل لي وصف سير العمل وأهم قيد لديك.
امنح المنتج القادم شخصاً يبقى معه.
هل أنت مستعد للبدء؟ أرسل لي رسالة؛ أنا متاح للبدء الآن والبقاء. عقود طويلة الأمد، لا تسليم خلال أسبوعين. لنتحدث عن مشروعك ومتطلباته وأفضل طريقة للمضي قدماً.