Компания создала AI-помощника на Amazon Bedrock для предложения продуктов, но его ответы часто бывают общими или нерелевантными. Какая техника проектирования промптов, скорее всего, улучшит релевантность ответов помощника?

Few-shot prompting позволяет предоставить модели несколько примеров желаемых ответов вместе с соответствующими запросами. Это помогает модели понять требуемый формат, тон и содержание, а также специфический для предметной области контекст, что значительно улучшает релевантность и точность ответов. Chain-of-thought prompting полезен для сложных рассуждений, но скрытие шагов рассуждений и игнорирование явных инструкций может привести к непредсказуемым и нерелевантным ответам. Изменение стиля общения на более формальный не решает проблему релевантности, а лишь меняет тон. Zero-shot prompting не предоставляет никаких примеров и не улучшит релевантность без дополнительного контекста или инструкций, особенно когда ответы уже являются общими.