AI маркетолог| Аналитик | Автоматизация
ваш канал
7 критических ошибок при создании ИИ-агента, которые вы наверняка допустите!
✨ Подходим к завершению разработки агента-консультанта в товарке и мы на этапе проверки бота по сценарию. Процесс оказался непростым, и вот некоторые из вызовов, с которыми мы столкнулись:
🧠 Трудности при создании dataset агента.
Ошибочные описания привели к некорректным ответам. У эксперта в описании было указано, что он обучил 900 учеников для демонстрации своей экспертности. Продукт, который мы продаем, — книги. Когда человек спросил, есть ли у вас обучение, ассистент отвечал положительно... 📚 Решение оказалось простым, но не очевидным — нужно было дописать объяснение цели этих данных и промт с примерами, в каких случаях их использовать.
😎 Неочевидная структура заполнения dataset.
В начале использовали классические методы структурирования, которые для ИИ оказались неэффективными, потому что агент не получал необходимую информацию, влияющую на качество ответов.
🧩 Проблемы с передачей информации.
Стандартные методы передачи данных не сработали. Пришлось искать новые решения, адаптированные под ИИ, чтобы информация передавалась правильно и в нужном формате. 📡 Это включало не только промты, помогающие агенту понимать заложенную информацию, но и четкие примеры ситуаций и скрипты.
📌 Ошибки при подготовке платформы.
Агент предлагал товары, которых уже нет в наличии, или давал неточные рекомендации. 🛒 Это произошло потому, что мы работали на действующей платформе с базой данных за 5 лет. Решение также заключалось в использовании промтов.
😁 Проблемы с контекстом.
Агент не всегда следил за контекстом запроса, что приводило к нерелевантным ответам. Освоение контекстных бесед стало ключевой задачей на этапе разработки.
🚀 Автоматизация промтов.
Для качественной коммуникации агента и клиента необходимо создать промты, которые будут направлять агента и дообучать его. Это понимание пришло не сразу.
😡 Отсутствие гибкости в ответах. @
Когда агент следует только скриптам, он не всегда адаптируется к нестандартным условиям. Гибкость и адаптивность — ключ к удовлетворению потребностей пользователей.
Эти ошибки — малая часть того, на что стоит обратить внимание при разработке ИИ-агента. Доработка на каждом этапе помогает создавать по-настоящему надежного и качественного агента.
Читайте больше на канале 👉 https://t.me/+-vzrj4K6GgowYzZi