Чат-бот использует Amazon Bedrock LLM для определения намерений, и команда планирует применить обучение с малым количеством примеров (few-shot learning) для улучшения классификации намерений. Какие дополнительные данные следует включить в промпты для поддержки few-shot определения намерений?

Для обучения с малым количеством примеров (few-shot learning) в задаче классификации намерений чат-боту необходимо видеть примеры того, как пользовательские сообщения соотносятся с конкретными намерениями. Поэтому включение в промпт пар "сообщение пользователя" и "правильное намерение пользователя" напрямую демонстрирует LLM желаемое поведение для классификации. Вариант "Пары ответов чат-бота и их правильных намерений пользователя" некорректен, так как ответы чат-бота не являются входными данными для определения намерения. Вариант "Пары сообщений пользователя и правильных ответов чат-бота" не подходит, потому что правильные ответы чат-бота — это результат, а не вход для классификации намерения. Вариант "Пары намерений пользователя и правильных ответов чат-бота" также неверный, так как намерения — это то, что мы хотим определить, а не входное сообщение.