Um chatbot usa um LLM do Amazon Bedrock para detecção de intenção, e a equipe planeja aplicar few-shot learning para melhorar a classificação de intenção. Que dados adicionais eles devem incluir nos prompts para suportar a detecção de intenção few-shot?

Para o few-shot learning em detecção de intenção, o modelo precisa de exemplos que demonstrem a relação entre a entrada (mensagem do usuário) e a saída desejada (intenção correta). Incluir "Pares de mensagens do usuário e as intenções corretas do usuário" no prompt fornece ao LLM os exemplos necessários para aprender a mapear novas mensagens para as intenções apropriadas. As outras opções são incorretas porque: "Pares de respostas do chatbot e suas intenções de usuário corretas" e "Pares de intenções do usuário e as respostas corretas do chatbot" focam na resposta do chatbot, não na detecção da intenção da mensagem do usuário. "Pares de mensagens do usuário e as respostas corretas do chatbot" também se concentra na resposta, em vez de classificar a intenção subjacente da mensagem.