これらのシステムを構築する鍵は、期待どおりの価値を生み出すことを保証することです。
素晴らしいニュースは、アイデアを検証するために何も待つ必要がないことです。
discourse-ai でペルソナを作成し、期待どおりの価値を提供できるかどうかを確認するためにプロンプトを実行するだけです。
ローカルの例をたくさん集めて、ペルソナとの会話を作成し、期待どおりに動作することを確認する必要があります。
「プロンプト」で @joo のユースケースを解決する最初の問題は、トリアージになります。
- 誰が応答すべきかを「判断」し、ペルソナの名前または「応答不要」を返すシステムプロンプトを作成します。
- 次に、20〜50個の例を渡して、期待どおりに機能するかどうかを確認します。
これを手動で検証したら、自動化の検討を開始できます。この種のものを自動化するために多くの作業は必要ありませんが、鍵はまずこれが価値があることを証明することです。