Trénování a přizpůsobení modelu dialogu v nástroji Azure OpenAI Studio

Dokončeno

Cíl:

Vylepšete chatovacího robota vytvořeného v modulu 1 integrací vlastního vytrénovaného dialogu pomocí nástroje Azure OpenAI Studio. Pomocí dat specifických pro doménu můžete zlepšit přesnost odpovědí, zpřesnit tón a simulovat paměť prostřednictvím přípravy výzvy. Otestujte a iterujte výkon chatovacího robota v reálném čase.

Potřebné materiály:

• Přenosný počítač nebo stolní počítač s přístupem k internetu
• Přístup k Azure OpenAI Studio
• Datová sada ukázkových dialogů nebo nejčastějších dotazů (poskytovaných nebo vytvořených learnerem)

Část 1: Nahrání a trénování s využitím vlastních dat

1. Příprava datové sady

   • Použijte kolekci relevantních uživatelských dotazů a ideálních odpovědí (jako jsou nejčastější dotazy zákazníků, protokoly podpory nebo popisy produktů).
   • Naformátujte data ve formátu CSV nebo ve formátu prostého textu s jasnými páry vstupu a výstupu.

2. Nahrajte datovou sadu

   • V Nástroji Azure OpenAI Studio přejděte do projektu chatovacího robota.
   • Nahrajte svou datovou sadu v části Soubory a připojte ji k svému nasazení pomocí Playgroundu.

3. Učení pod dohledem prostřednictvím příkladových vstupů

   • Poskytněte několik ukázkových dialogů pomocí systému + uživatelů + zpráv asistenta, které demonstrují ideální chování.
     Příklad:

     User: "How do I reset my password?"  
     Assistant: "To reset your password, go to the login page and click 'Forgot Password.' Follow the instructions sent to your email."
     

Část 2: Přizpůsobení stylu tónu a interakce

1. Nastavení systémové výzvy

   • Definujte roli a tón asistenta.
     Příklad:
     "Jste přátelská a profesionální asistentka pro online knihkupectví. Odpovězte jasnými, stručnými a teplými odpověďmi."

2. Simulace povědomí o kontextu

   • Vytvořte výzvu, která obsahuje historii konverzací a umožňuje modelu zpracovávat následné otázky.
     Příklad:
     "Uživatel se dříve zeptal na zásady expedice. Teď se ptají, "Jak dlouho trvá expresní doprava?".

3. Testování a iterace

   • Komunikujte s chatovacím robotem v dětském hřišti.
   • Ptejte se na otázky, na které se vztahuje vaše datová sada, a otestujte, jak zpracovává následné zpracování.
   • Vylepšete své příklady nebo pokyny, abyste zlepšili kontinuitu a zapojení.

Část 3: Vyhodnocení a zlepšení

1. Identifikace silných stránek a mezer

   • Řeší chatbot správně následné kroky?
   • Odráží požadovaný tón a styl?
   • Jsou nějaké odpovědi příliš vágní, opakující se nebo off-topic?

2. Upřesnění a opětovné testování

   • Aktualizujte datovou sadu, upravte výzvu nebo zadejte další ukázkové dialogy.
   • Testovat varianty v dětském hřišti, dokud odpovědi nebudou odpovídat očekáváním.

Očekávaný výsledek

Studenti převedou základního chatovacího robota na upřesňujícího pomocníka specifického pro doménu tak, že nahrají vlastní datovou sadu, nakonfigurují výzvy systému a simulují povědomí o kontextu. Tato aktivita ukazuje sílu nástroje Azure OpenAI Studio pro trénování a vyladění chování dialogu, aby lépe vyhovovalo potřebám uživatelů a cílům organizace.