Inception: Mercury Decide (free)

Mercury Decide è il modello di Inception per decisioni strutturate su prove fornite. Combina uno stato condiviso con domande denominate e restituisce risposte tipizzate con probabilità. Il risultato può essere una categoria selezionata, una probabilità stimata sì/no o una posizione su una scala definita. Questo profilo serve per una decisione vincolata che il software può interpretare; la sua interfaccia documentata non genera risposte di chat in forma libera.

Stato condiviso e nomi di domanda significativi

La richiesta del produttore contiene un modello, uno stato e una mappa non vuota di domande. I nomi delle domande vengono mantenuti nella mappa delle risposte. Fornisci le informazioni necessarie per giudicare ogni domanda e assegna alle domande nomi basati sui risultati usati dal flusso di lavoro, come category, priority o needs_follow_up. Più domande valutano le stesse prove in modo indipendente. Il fatto di trovarsi nella stessa richiesta non rende una domanda successiva dipendente da una risposta precedente.

L'esempio di Inception usa un oggetto JSON per lo stato. La guida consente anche stringhe, oggetti o array nello stato, nelle istruzioni e nelle descrizioni dei criteri, con istruzioni facoltative o null. Preserva una struttura utile quando le prove sono già costituite da campi, e mantieni identificabile un documento o un messaggio quando fornisci testo. Per un caso di assistenza, includi la richiesta effettiva e i fatti pertinenti, invece di chiedere di dedurre il contesto mancante.

Noul: una risposta positiva stimata

Una domanda noul rappresenta una condizione sì/no. Il suo output è una probabilità da 0 a 1 che si applichi la risposta positiva. Descrizioni facoltative per vero e falso possono specificare che cosa conta da ciascun lato della domanda. Ad esempio, chiedi se un messaggio richiede esplicitamente una sostituzione e distinguilo da un reclamo generico sull'articolo. La probabilità fornisce un giudizio numerico; l'applicazione sceglie la soglia e l'azione del flusso di lavoro che ne consegue.

Mantieni la condizione abbastanza ristretta da poter essere risolta dalle prove. Se una domanda mescola se l'utente vuole aiuto, se un articolo è difettoso e se il caso è urgente, separa queste condizioni. Conserva la probabilità restituita insieme alla definizione della domanda, così che un revisore successivo possa capire che cosa misura effettivamente quel numero.

Choice: selezione di un'opzione denominata

Una domanda Choice usa una mappa di nomi e descrizioni di opzioni, da una a 255; le descrizioni possono essere null. La scelta restituita è l'opzione fornita con la probabilità più alta. Il risultato contiene anche una probabilità per ogni opzione e la confidenza. Definisci significati distinti per le categorie e includi una categoria di ripiego quando alcuni input non rientreranno nelle opzioni specifiche. Chiavi di output brevi possono identificare le categorie, mentre descrizioni più complete stabiliscono i confini tra di esse.

Una descrizione di instradamento potrebbe distinguere un problema di accesso, una domanda sul prodotto e un difetto segnalato. Specifica il significato di ogni opzione e fornisci il messaggio da instradare. L'output è una categoria selezionata con una distribuzione, non un'istruzione che abbia già modificato una coda o contattato un altro sistema. Esamina le probabilità concorrenti quando un caso è ambiguo, invece di interpretare l'etichetta vincente come prova di certezza.

Score: una posizione attesa su una rubrica

Una domanda Score usa un array ordinato da una a dieci descrizioni di livello, a partire dal livello 0. Il suo punteggio è la media ponderata per probabilità degli indici dei livelli e può cadere tra due livelli. La risposta contiene la legenda, le probabilità per livello e la confidenza. Definisci l'ordine e i criteri di ciascun livello, ad esempio nessun impatto immediato, un problema con un'alternativa praticabile e un'attività completamente bloccata.

Un punteggio atteso frazionario è utile per la definizione delle priorità o l'aggregazione. È diverso dalla scelta del singolo livello più probabile. Conserva la legenda insieme al numero, così che un punteggio non venga interpretato su una scala non correlata. La confidenza per Choice e Score è riportata separatamente tra 0 e 1; la guida pertinente non la definisce identica alla probabilità dell'opzione più alta né fornisce una formula universale per ricostruirla.

Preparare un risultato decisionale utile

Una stessa prova può supportare domande indipendenti su categoria, urgenza e condizione. Un'attività di revisione di documenti può chiedere se è presente un argomento richiesto, sceglierne la categoria e valutarne la pertinenza su livelli descritti. Usa solo materiale di origine disponibile nello stato, con criteri legati alla decisione di cui il flusso di lavoro ha bisogno subito dopo. Se un'azione richiede un risultato precedente, rendi esplicito quel risultato nelle prove per il passo successivo, invece di presumere che le domande formino una sequenza nascosta.

La risposta restituisce il nome del modello e una mappa delle risposte con chiavi corrispondenti ai nomi delle domande forniti. Le probabilità di Choice usano i nomi delle opzioni; le probabilità di Score usano indici in formato stringa, con la legenda che ne spiega il significato. Mantieni associati l'identificatore dello stato, le definizioni delle domande e le risposte tipizzate. In questo modo si ottiene un artefatto di classificazione o valutazione interpretabile, invece di un numero scollegato dai fatti che lo hanno generato.

Ambito e limiti dell'interfaccia

Inception documenta Mercury Decide tramite la sua interfaccia decisionale dedicata. Non supporta le interfacce di completamento di chat, streaming o chiamata di strumenti del produttore, quindi le capacità dei profili di Mercury per ragionamento, voce e generazione di codice non vanno trasferite a questo modello. La guida decisionale specifica il numero di opzioni e di livelli, ma non indica un limite numerico di token per lo stato né un tetto al numero di domande; mantieni le prove condivise concentrate sulle domande da valutare.

Valuta le probabilità e i confini tra le categorie su materiale etichettato rappresentativo dell'attività prevista. Esamina le risposte al limite rispetto allo stato e mantieni esplicite le informazioni mancanti invece di sostituirle con fatti inventati. Un risultato utile di Mercury Decide fornisce una decisione chiusa, le sue probabilità e le definizioni necessarie per comprenderla; l'applicazione circostante determina come quel risultato diventi instradamento, definizione delle priorità o esito di una revisione.