チャットボットが意図検出にAmazon Bedrock LLMを使用しており、チームは意図分類を改善するためにフューショット学習を適用する予定です。フューショット意図検出をサポートするために、プロンプトにどのような追加データを含めるべきですか？

フューショット学習では、モデルにいくつかの例を提供することで、新しいタスクを学習させます。意図検出の文脈では、モデルがユーザーの意図を正しく分類できるように、ユーザーが入力する可能性のあるメッセージと、それに対応する正しい意図のペアをプロンプトに含める必要があります。これにより、モデルは提示された例からパターンを学習し、同様の新しい入力に対して適切な意図を推測できるようになります。 チャットボットの応答や、ユーザーの意図とチャットボットの応答のペアは、意図検出ではなく、応答生成や対話管理の学習に役立ちます。