Un chatbot utilizza un LLM di Amazon Bedrock per il rilevamento dell'intento e il team prevede di applicare il few-shot learning per migliorare la classificazione dell'intento. Quali dati aggiuntivi dovrebbero includere nei prompt per supportare il rilevamento dell'intento few-shot?

Per il few-shot learning nel rilevamento dell'intento, l'LLM necessita di esempi che dimostrino come mappare un input utente al suo intento corretto. Le "coppie di messaggi utente e gli intenti utente corretti" forniscono esattamente questo: esempi diretti di input (messaggio utente) e output desiderato (intento utente). Questo permette al modello di apprendere i pattern per la classificazione dell'intento da pochi esempi. Le altre opzioni sono meno efficaci: "Coppie di risposte del chatbot e i loro intenti utente corretti" non include l'input originale dell'utente, che è fondamentale per il rilevamento dell'intento. "Coppie di messaggi utente e le risposte corrette del chatbot" si concentra sulla generazione della risposta, non sulla classificazione dell'intento. "Coppie di intenti utente e le risposte corrette del chatbot" manca