Как написать приветственное сообщение для бизнес аккаунта Телеграм если совсем нет идей
Конечно же при помощи AI! Но если составить промпт напрямую "Напиши приветственное сообщение с которого будут начинаться диалоги со мной в мессенджере для делового общения", то в результат будет таким же безликим как обобщённый интернет:
"Здравствуйте! Спасибо, что обратились к нам. Мы ценим Ваше время и готовы предоставить необходимую информацию и помощь. Не стесняйтесь задавать ваши вопросы или делиться деталями вашего запроса, чтобы мы могли максимально эффективно вам помочь. Как мы можем быть полезны вам сегодня?"
Одним из простых методов персонализации результатов генерации это Iterative Questioning. Он значительно улучшает точность и глубину понимания запросов, отправленных к LLM. Этот метод наиболее полезен в ситуациях, когда начальный запрос требует уточнений или дополнения информации для того, чтобы ИИ мог точно обработать задачу и предоставить наиболее точный и релевантный ответ.
Пара примеров:
- Я хочу написать приветственное сообщение с которого будут начинаться диалоги со мной в мессенджере для делового общения. Здавай мне вопросы пока не получишь достаточно данных чтобы написать идеальное приветственное сообщение. Как только будет достаточно информации сформулируй приветственное сообщение кратко, вежливо и в деловом тоне.
- Мне нужно составить типовой контракт на поставку продукции. Задавай мне вопросы один за одним пока не получишь всю необходимую информацию для составления контракта.
Когда применять?
- Боязнь белого листа: Когда не знаете с чего начать решение какой-либо задачи.
- Нет специфики: Когда ответы от AI слишком общие и не содержат специфики, но сразу не очевидно какую специфику нужно добавить в промпт для достижения наилучших результатов.
- Неоднозначные запросы: Когда изначальный запрос содержит неопределенности или формулируется слишком обще.
- Сложные задачи: Когда для выполнения задачи необходим детальный контекст или дополнительные спецификации, которые изначально отсутствуют.
- Высокая точность ответа: В сценариях, где критически важно минимизировать риск неправильного толкования и получить максимально точный ответ.
Как работает?
- Понимание Запроса: LLM оценивает, предоставлено ли достаточно информации для выполнения задания.
- Iterative Questioning: Если информации недостаточно, LLM инициирует цепочку уточняющих вопросов, чтобы собрать необходимые детали, опираясь на контекст запроса.
- Обработка: Собрав все необходимые данные, LLM перерабатывает запрос, используя аккумулированную информацию для генерирования наиболее подходящего ответа или решения.
Преимущества
- Точность: Снижается риск неправильного понимания запроса и увеличивается релевантность ответов.
- Эффективность: Уменьшается количество необходимых итераций общения между пользователем и ИИ до достижения желаемого результата.
- Гибкость: Подходит для широкого спектра задач, начиная от простых и заканчивая высокоспециализированными.
Применяя iterative questioning, процесс общения с LLM становится гораздо более продуктивным, позволяя достигать целей с меньшими усилиями и в короткие сроки.