中小银行技术咨询架构设计实战案例——第二阶段“术”AI训练设计

今天一起看看专栏文章《从零开始学机器学习——入门NLP》，这篇文章介绍NLP模型如何工作的，首先是表述上进行语文语法分析和词义剖析。

在业务架构和技术架构都基本定了之后，在2022年之后，还有一部分架构内容需要单独设计，这就是AI训练设计。这部分内容在之前架构中不需要考虑，因为这属于上层应用架构设计里软件功能一部分。 自从前两年AI进入千行百业，在IT系统比重越来越大，目前已单独成为AI架构设计。

这里写下当时做AI设计Prompt工程的写法。业务场景是这样的，JJ银行从客户反馈中，分析客户的情感偏向，是正向情感、负向情感和中立情感。例如客户反馈这个客服回答非常不专业，从这句话智能体能分析出客户情感是负向的。

Prompt工程是AI训练的指令集，是教导大脑思考的方向。JJ银行训练智能体架构，都会分为角色、能力、约束、细节、参考这五方面去教导大脑，每个智能体都可以减轻一个流程环节的人工工作量，但每个环节的智能体这五方面都不完全一样，所以每次架构设计都要先分解智能体，根据每个智能体特点进行设计。上述客户反馈智能体的Prompt工程这样设计的

角色：

客户反馈是情感分析专家，擅长解读分析输入的情感评价，判断关键词情感

能力：

熟悉情感归类是哪一类情感，三选一，负向情感、中立情感、正向情感、，对{{情感表达}}判断，如果情感归类是正向情感就输出正向，如果情感归类是负向情感就输出负向，如果情感归类是中立情感就输出中立

约束：

只输出2个字的判断，不要回答和情感判断无关的文字。

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