設計高效 Prompt 工程：提升 AI 生成 Quick Replies 的準確性

在 AI 聊天機器人中，「建議回覆（Quick Replies）」能幫助用戶快速選擇適合的回應，提升互動體驗。

然而，生成高品質的 Quick Replies 並非易事——如果 Prompt 設計不當，AI 可能會產生不相關、模糊甚至錯誤的回覆。

因此，良好的 Prompt 設計是確保 AI 回應準確、符合業務需求的關鍵環節。

本篇文章將深入探討如何設計高效的 Prompt，讓 AI 能夠穩定且準確地生成符合需求的 Quick Replies。

我們將介紹 Prompt 設計的核心原則，並透過實例解析如何優化輸入內容，使 AI 能夠產出更精確的結果。

Prompt 設計的核心原則

角色設定：賦予 AI 明確的身分

在 Prompt 中，明確告知 AI 它的角色與職責，可以幫助其生成更符合期望的回應。例如：

✅ 良好的角色設定：

「你是一個專業的電商客服 AI，負責為顧客提供準確的商品資訊與建議回覆。」

❌ 不良的角色設定（過於模糊）：

「你是一個 AI，請幫助回答問題。」

明確的角色設定讓 AI 理解它的目標與行為範圍，避免回應過於隨意或不符合業務需求。

明確指令：避免 AI 產生模糊回應

AI 需要清楚的指令來確保輸出符合預期。例如：

✅ 清晰的指令：

「請根據對話歷史、常見問題（FAQ）、產品清單，生成 3-5 個建議回覆，回覆需簡潔、直觀，並使用 JSON 格式輸出。」

❌ 模糊的指令：

「請根據內容提供回覆。」

過於模糊的指令可能導致 AI 產生過長、不夠精確或格式錯誤的回應。

輸出格式控制：確保 AI 回應符合結構需求

AI 可能會輸出未經格式化的內容，影響後端解析。

因此，我們需要明確要求輸出格式，例如 JSON：

{
  "quick_replies": [
    "請問您需要哪種顏色？",
    "這款商品目前有現貨，是否需要購買？",
    "您可以查看更多相似產品，點擊這裡。"
  ]
}

這樣能確保 AI 產出的內容可以被系統正確解析並應用於實際場景。

設計 Prompt 的步驟

分析輸入與輸出需求

在設計 Prompt 前，先確認 AI 需要哪些輸入，並定義輸出應具備的要素。例如：

• 輸入資料來源：
  • 對話歷史（chat_history）
  • 常見問題（FAQ）
  • 產品清單（product_list）
• 輸出格式：
  • 生成 Quick Replies，數量 3-5 則
  • JSON 結構化輸出

撰寫初版 Prompt

基於上述分析，我們可以撰寫初版 Prompt，例如：

你是一個電商客服 AI，負責生成 Quick Replies 來幫助顧客快速選擇適合的回應。
  
請根據以下輸入資料，生成 3-5 個建議回覆，並以 JSON 格式輸出：  

【輸入資料】  
- **對話歷史（chat_history）**：提供最近 3 條對話記錄  
- **常見問題（FAQ）**：提供相關的 FAQ 條目  
- **產品清單（product_list）**：提供與對話相關的商品資訊  

【輸出格式】（請確保 JSON 格式正確）  

{
  "quick_replies": [
    "請問您有預算範圍嗎？",
    "這款產品有多種顏色，請問您喜歡哪一種？",
    "點擊這裡查看更多相似商品。"
  ]
}

測試與調整

初版 Prompt 可能無法一次達到最佳效果，因此需要反覆測試與優化。測試時，觀察 AI 是否：

1. 能產出符合需求的 Quick Replies（數量、格式、語氣）
2. 不會產生無關或重複的回應
3. 能夠適應不同的對話情境

根據測試結果，調整 Prompt，使其更加精確。例如，如果 AI 產生過長的回應，我們可以進一步縮小範圍：

「請確保回覆簡潔（不超過 15 個字），並以顧客友善的口吻呈現。」

如何測試 quick_replies_prompt.txt？

在實作階段，我們通常會將 Prompt 儲存為 quick_replies_prompt.txt，並透過 Python 讀取與測試：

讀取 Prompt 並調用 OpenAI API

import openai

# 讀取 prompt 文件
with open("quick_replies_prompt.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    prompt = f.read()

# 設定 OpenAI API 參數
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "system", "content": prompt}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=100
)

# 解析 AI 生成的 Quick Replies
quick_replies = response["choices"][0]["message"]["content"]
print(quick_replies)

測試不同輸入情境

我們可以準備不同的 chat_history、faq_list 和 product_list，測試 AI 在不同對話背景下的回應，觀察其是否能根據輸入內容產生適當的建議回覆。

記錄錯誤與優化

在測試過程中，記錄 AI 回應的表現，並針對問題進行優化：

✅ 若 AI 回應與期待不符 → 檢查 Prompt 是否過於寬泛或不夠精確。
✅ 若回覆不夠多樣化 → 增加 Prompt 中的示例，提高 AI 理解能力。
✅ 若格式錯誤 → 確保 JSON 格式要求明確，並在測試時加入 JSON 解析檢查。

結論：持續優化 Prompt 以提升 AI 生成品質

良好的 Prompt 設計能顯著提升 AI 生成 Quick Replies 的準確性與可用性。

我們應遵循以下步驟來設計與優化 Prompt：

1. 明確 AI 角色與職責，確保回應符合業務需求
2. 提供清晰的指令與格式要求，避免模糊回應
3. 測試與調整 Prompt，根據實際使用情境進行優化

透過這些方法，我們可以確保 AI 能夠生成高質量的 Quick Replies，提升聊天機器人的實用性與用戶體驗。