Een chatbot gebruikt een Amazon Bedrock LLM voor intentiedetectie en het team is van plan few-shot learning toe te passen om de intentieclassificatie te verbeteren. Welke aanvullende gegevens moeten ze opnemen in prompts om few-shot intentiedetectie te ondersteunen?

Few-shot learning voor intentiedetectie vereist voorbeelden die de relatie tussen de invoer (gebruikersbericht) en de gewenste uitvoer (intentie) demonstreren. Door paren van gebruikersberichten en hun correcte intenties op te nemen in de prompt, leert het LLM van deze voorbeelden hoe het vergelijkbare nieuwe berichten moet classificeren. De andere opties zijn minder effectief: chatbot-antwoorden zijn de uitvoer van de intentiedetectie, niet de invoer voor het leerproces. Het doel is de intentie te detecteren, niet direct het antwoord te genereren.