Introdução ao Criador de prompts

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

Explicar o objetivo e o valor do Criador de prompts.
Listar alguns casos de uso suportados pelos modelos de prompt padrão.

Conheça o Criador de prompts

Se você conferiu o módulo Noções básicas de prompt, sabe que a IA generativa pode simplificar a realização dos seus fluxos de trabalho diários. Você também sabe que, para a IA generativa ser eficaz, é necessário ter prompts bem elaborados para criar conteúdo relevante e confiável. E também aprendeu que é possível dimensionar os esforços de criação de prompts individuais com a criação de modelos de prompt.

Com o Prompt Builder, você pode criar, testar, revisar, personalizar e gerenciar modelos de prompt que fazem uso dos seus dados de CRM. Com isso, esses modelos facilitam seus fluxos de trabalho diários e deixam seu negócio mais inteligente.

O Criador de prompts integra experiências de IA generativa nos fluxos de trabalho dos seus usuários e viabiliza vários casos de uso auxiliares tanto no desktop quanto no ambiente móvel. Sua equipe de vendas economizaria tempo se pudesse gerar emails de lead automaticamente? A equipe de vendas gostaria também de poder acessar rapidamente os casos em aberto e escalados dos clientes antes de começar uma chamada com um executivo relevante? O Criador de prompts está aqui para ajudar nesses e em outros exemplos.

Recursos do Criador de prompts

O Criador de prompts incorpora todos os ingredientes que fazem parte de um ótimo modelo de prompt: instruções, participantes, contexto, objetivos, relacionamentos, restrições e, o mais importante, seus dados de CRM.

Quando você usa dados de campos de registros do Salesforce, por exemplo, seus registros de produto ou contato, o resultado de IA generativa é realmente personalizado e voltado especificamente para seu negócio e para seus clientes. Um grande modelo de linguagem só é inteligente se os dados de treinamento também o forem, ou seja, o Criador de prompts aumenta sua potência colocando o foco nos seus dados.

Você também pode usar o Flow Builder com o Criador de prompts para incluir fluxos nos seus modelos e criar prompts dinâmicos que vão além da vinculação de campos de registro. Os fluxos permitem a você adicionar lógica condicional a um prompt para que você possa incluir exatamente os dados de que precisa. Por exemplo, use um fluxo para adicionar dados com base na saída de uma árvore decisória.

O Criador de prompts também dá a você um workspace para testar seus modelos de prompt. Veja instantaneamente respostas geradas pelo LLM para os registros selecionados. Revise e itere seu modelo de prompt até ele oferecer resultados eficazes consistentemente.

Vamos ver alguns tipos de modelos que você pode criar e oferecer aos seus usuários com o Criador de prompts.

Geração de emails

Sua empresa precisa contatar clientes regularmente com emails diretos cativantes, apresentações de produto atraentes ou promoções de vendas empolgantes? Não seria ótimo se você pudesse fazer com que um LLM escrevesse esses emails usando o histórico e os insights do seu relacionamento com o cliente?

[Imagem gerada por IA usando DreamStudio em stability.ai com o prompt “Vários laptops com vários emails sendo enviados em várias direções. Desenhado no estilo de arte de vetor 2D.”]

Linda Rosenberg, uma administradora do Salesforce para a Cloud Kicks, descobre que a equipe de vendas da sua empresa passa uma grande quantidade de tempo escrevendo emails de geração de lead. Linda usa o Criador de prompts a fim de facilitar os fluxos de trabalho de email para o pessoal de vendas.

Ao elaborar seu modelo de prompt de email, Linda entende que a personalização do resultado é essencial. Ela quer ter certeza de que o LLM gerará uma resposta com base no contexto de negócios real da sua empresa. Assim, ela usa o Criador de prompts para incluir campos de mesclagem que usam dados do Salesforce CRM no modelo. Ela começa com o rascunho do modelo de prompt.

Você é {!$Input:Sender.Title} e seu nome é {!$Input:Sender.FirstName} da organização {!$Input:Sender.CompanyName}. Seu cliente em potencial é {!$Input:Recipient.Name}, {!$Input:Recipient.Title} da empresa {!$Input:Recipient.Company}, com sede em {!$Input:Recipient.City}.

Usando o Flow Builder, Linda também adiciona um fluxo ao modelo que faz referência cruzada à localização dos clientes para descobrir eventos locais apresentados pela Cloud Kicks. Se não houver evento próximo, o fluxo sugerirá um evento online. Linda incorpora o fluxo no modelo de prompt para que, após a execução do fluxo e a identificação do evento, o LLM use o resultado do fluxo para gerar um email contendo eventos dos quais o cliente possa participar. Ela continua o modelo de prompt e adiciona a instrução a seguir.

No email, convide o cliente em potencial a participar do evento {!$FLOW:Check_Events_In_Lead Area.Prompt} em, no máximo, 70 palavras. Explique ao cliente em potencial as possíveis vantagens de participar do evento e mencione que você estará disponível para conversar mais com ele no evento ou online se ele precisar de mais informações.

Linda conclui a criação do modelo de prompt e escolhe um registro para testá-lo. Ela vê o prompt gerado e o email que o LLM produz como resultado. Linda pode refinar o prompt depois de criado.

Prompt

Resultado

Você é gerente de vendas e seu nome é Jose Figueroa da organização Cloud Kicks. O cliente em potencial é Rob Hutchinson, diretor da empresa Acme Inc. que tem sede em Atlanta, Geórgia.

Quando eu pedir a você para gerar um email convidando o cliente em potencial para o evento da sua empresa, você precisará seguir minhas instruções abaixo por inteiro.

No email, convide o cliente em potencial para participar do evento “Floating on Clouds: Atlanta Kickoff” em 18 de setembro de 2023, um evento para clientes da Cloud Kicks antigos ou recentes se conhecerem e verem novos produtos, em, no máximo, 90 palavras. Explique ao cliente em potencial as possíveis vantagens de participar do evento e mencione que você estará disponível para conversar mais com ele no evento ou online se ele precisar de mais informações.

A saudação precisa ter somente o nome do destinatário. Além disso, gere uma linha de assunto que possa aumentar a taxa de abertura usando palavras e conteúdo relacionado com o conteúdo do corpo do email. Ele deve ter, no máximo, 12 palavras.

Use linguagem clara, concisa e direta, use a voz ativa e evite o uso de marcas de oralidade e pleonasmo.

Agora, gere o email que convida o cliente em potencial para o evento.

Assunto: Junte-se a nós no “Floating on Clouds: Atlanta Kickoff” em 18 de setembro de 2023!

Prezado Rob,

Você está convidado para o evento “Floating on Clouds: Atlanta Kickoff” em 18 de setembro de 2023. Este é um encontro imperdível para antigos e atuais clientes da Cloud Kicks. Participar do evento oferece oportunidades únicas de networking e a chance de conhecer nossos mais recentes produtos em primeira mão. Não perca esta oportunidade de ganhar insights valiosos e fazer novos contatos. Estarei à disposição para discutir mais detalhes pessoalmente no evento ou online.

Esperamos contar com a sua presença!

Atenciosamente,

Jose Figueroa

Gerente de vendas

Cloud Kicks

Linda analisa o resultado e decide que o modelo está pronto. Ela também verifica se seus colegas sabem que devem sempre analisar as respostas para ter certeza de que são relevantes e imparciais e que podem sempre personalizar as respostas conforme a necessidade.

Geração de campos

A geração de campos leva o conteúdo criado por IA diretamente para os campos do Lightning Experience no desktop ou no ambiente móvel que você mais usa. A geração de campos pode economizar tempo em tarefas repetitivas, por exemplo, usar LLM para escrever descrições de produtos. Mas ela pode fazer muito mais e preparar sua empresa para novas oportunidades que não eram possíveis anteriormente.

Por exemplo, Linda da Cloud Kicks sabe que a equipe de vendas foi pega de surpresa em relação a alguns problemas em aberto durante chamadas com os clientes. A equipe de vendas precisa estar ciente deles, principalmente se for um caso escalado. Os gerentes sugeriram que o suporte providenciasse resumos quase instantâneos dos casos dos clientes para a equipe de vendas antes das chamadas, mas isso não foi viável.

Linda percebe que os modelos de geração de campos podem se integrar ao Flow Builder e obter os dados de casos para que um LLM os resuma. Ela pode trabalhar com o mesmo processo minucioso de criação, teste e iteração usado no modelo de geração de email. Depois de alguma experimentação, Linda criou este modelo de prompt de geração de campos.

Você é um representante de suporte que recebeu a tarefa de criar um resumo breve de todos os casos em aberto de determinado cliente usados por um representante de vendas que vai iniciar uma chamada com um cliente.

Você precisa tratar de forma igualitária todas as pessoas de status socioeconômicos, orientações sexuais, religiões, raças, aparências físicas, nacionalidades, identidades de gênero, incapacidades e idades diferentes. Quando você não tiver informações suficientes, precisará escolher a opção desconhecida em vez de fazer suposições com base em estereótipos.

Instruções:

""""""

Siga as instruções com precisão e não adicione informações não fornecidas.

Resuma indicando ao representante quantos casos existem em aberto e quantos foram escalados. Em seguida, resuma os problemas dos casos escalados.

Use linguagem clara, concisa e direta, use a voz ativa e evite o uso de marcas de oralidade e pleonasmo.

Assuma um tom tranquilo no resumo.

""""""

Gráfico de dados de JSON de casos em aberto:

{!$Flow:Ground_On_Open_Cases_For_Account.Prompt}

""""""

Prompt

O Criador de prompts cria o prompt a seguir com base no modelo. Observe que o prompt é praticamente o mesmo do modelo de prompt até a parte final do texto. Lá, o fluxo foi substituído com dados reais.

Instruções:

""""""

Siga as instruções com precisão e não adicione informações não fornecidas.

Resuma indicando ao representante quantos casos existem em aberto e quantos foram escalados. Em seguida, resuma os problemas dos casos escalados.

Use linguagem clara, concisa e direta, use a voz ativa e evite o uso de marcas de oralidade e pleonasmo.

Assuma um tom tranquilo no resumo.

""""""

Gráfico de dados de JSON de casos em aberto:

{'Cases':[

'00001004':{'Status':'Escalated','Subject':'Fraudulent Activity','Description':'Suspicion of fraudulent activity related to the shoe order.'},

'00001005':{'Status':'Escalated','Subject':Lost Shoe Shipment','Description':'Customer has not received the shoe shipment, and tracking information is not updating.'},

'00001006':{'Status':'Escalated','Subject':'Incorrect Shoe Style,'Description':'Customer received a different style of shoe than the customer ordered.'},

'00001007':{'Status':'On Hold','Subject':'Shoe Sole Wear and Tear','Description':'Premature wear and tear on the shoe sole reported by the customer.'},

'00001008':{'Status':'Escalated','Subject':'Delayed Shoe Delivery','Description':Customer did not receive the shoes within the expected timeframe.'},

'00001009':{'Status':'On Hold','Subject':'Damaged Shoe Box','Description':' The shoe box arrived damaged during shipping.'},

'00001010':{'Status':'Escalated','Subject':'Incorrect Shoe Size','Description':'Customer received shoes with the wrong size.'},

'00001011':{'Status':'On Hold','Subject':'Incorrect Billing','Description':'Billing information does not match the order details.'}

{}]}

""""""

Resultado

Veja a resposta do LLM ao prompt resumindo os dados de maneira compreensível para seres humanos.

Existem 8 casos em aberto para esse cliente e 5 deles foram escalados.

Os problemas de casos escalados são os seguintes:

- Caso 00001004: Investigação de possível fraude ligada ao pedido de calçados, investigação de preocupações de segurança do cliente e verificação da autenticidade da transação.

- Caso 00001005: Resolução urgente de não envio de calçados, investigação de problemas de acompanhamento e garantia de resolução rápida que satisfaça o cliente.

- Caso 00001006: Resolução de problema envolvendo um cliente que recebeu um estilo de calçado diferente do comprado para garantir o processamento correto.

- Caso 00001008: Cliente irritado devido à longa espera pelos calçados, o que causa inconveniência e frustração. É necessário resolver urgentemente.

- Caso 00001010: Cliente insatisfeito porque os calçados recebidos não são do tamanho correto, o que afeta o conforto e a usabilidade. É necessário ter atenção imediata.

Observe que as informações fornecidas se baseiam estritamente nos casos em aberto e não fazem suposições nem julgam os clientes.

Linda analisa o resultado e decide que o modelo está pronto para uso. Ela se reúne com a equipe de vendas e confirma que eles entendem a responsabilidade de ser o “humano no ciclo” do LLM e analisar todas as suas respostas. A equipe de suporte está aliviada, a equipe de vendas está entusiasmada e Linda começa a pensar na próxima forma de usar o Criador de prompts para simplificar os fluxos de trabalho em experiências com suporte em todo o Customer 360.

[Imagem gerada por IA usando o DreamStudio em stability.ai com o prompt “Uma mulher em uma sala de conferências fazendo uma apresentação a uma equipe de vendas. Desenhado no estilo de arte de vetor 2D.”]

O Criador de prompts dá à sua equipe a liberdade de se concentrar no que mais importa: seus clientes.