Un chatbot utiliza un LLM de Amazon Bedrock para la detección de intenciones y el equipo planea aplicar el aprendizaje few-shot para mejorar la clasificación de intenciones. ¿Qué datos adicionales deberían incluir en las instrucciones (prompts) para admitir la detección de intenciones few-shot?

Para el aprendizaje few-shot en la detección de intenciones, el LLM necesita ejemplos de cómo mapear un mensaje de usuario a una intención específica. Los "pares de mensajes de usuario y las intenciones de usuario correctas" proporcionan directamente esta información, permitiendo que el modelo aprenda la relación entre el texto de entrada y su clasificación de intención deseada con solo unos pocos ejemplos. Las otras opciones son incorrectas porque: "Pares de respuestas del chatbot y sus intenciones de usuario correctas" son irrelevantes para la detección de intenciones, ya que el modelo no está generando respuestas. "Pares de mensajes de usuario y las respuestas correctas del chatbot" son útiles para la generación de respuestas, no para la clasificación de intenciones. "Pares de intenciones de usuario y las respuestas correctas del chatbot" tampoco son adecuados para la detección de intenciones, ya que no incluyen el mensaje de usuario original.