Tạo AI Agent mới
Bạn có thể tạo AI Agents tùy chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc hỗ trợ trong các ngữ cảnh khác nhau. Mỗi Agent có thể có hướng dẫn riêng, phong cách và Cơ sở kiến thức được kết nối.
Các bước tạo
Mở phần Agents
Trong Workspace của bạn, vào Agents.
Nhấn Tạo mới
Nhấn nút Tạo mới.
Điền thông tin cơ bản
Một form xuất hiện nơi bạn có thể nhập:
- Avatar: chọn ảnh cho Agent.
- Tên Agent: ví dụ: “Trợ lý bán hàng”, “AI Tư vấn Marketing”.
- Mô tả: mục đích ngắn gọn của Agent.
- Câu lệnh (Hướng dẫn): hướng dẫn Agent cách hoạt động. Ví dụ: “Bạn là trợ lý bán hàng thân thiện, luôn trả lời các câu hỏi về sản phẩm X và giúp khách hàng hoàn tất đơn hàng.”
Thêm câu hỏi gợi ý
Cung cấp các câu hỏi hoặc cụm từ gợi ý để giúp người dùng bắt đầu trò chuyện nhanh và hiệu quả.
Tham số nâng cao
Mô hình
Chọn mô hình AI mà Agent sẽ sử dụng mặc định. Mô hình được chọn đóng vai trò là mô hình mặc định được đề xuất mỗi khi ai đó bắt đầu chat với Agent.
Dù đã đặt mô hình mặc định, người dùng vẫn có thể chuyển sang các mô hình khác trong quá trình hội thoại.
Kiến thức
Đính kèm một hoặc nhiều Cơ sở kiến thức mà bạn đã tạo (tài liệu nội bộ, nguồn trực tuyến). Điều này cho phép Agent trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu của bạn, không chỉ kiến thức AI chung. Ví dụ: Nếu bạn tải lên danh mục sản phẩm làm Kiến thức, Agent có thể cung cấp câu trả lời chính xác về thông số sản phẩm.
Hãy coi Kiến thức như thư viện tham khảo của Agent.
Độ dài tối đa của token
Kiểm soát độ dài tối đa câu trả lời của Agent.
- 1 token ≈ 4 ký tự văn bản tiếng Anh.
- Đặt số cao hơn cho phép câu trả lời dài hơn, chi tiết hơn, nhưng có thể mất nhiều thời gian xử lý hơn.
- Giá trị thấp hơn buộc Agent trả lời ngắn gọn và súc tích.
Nếu đặt quá thấp, câu trả lời của Agent có thể bị cắt đứt. Nếu quá cao, câu trả lời có thể dài và khó đọc hơn.
Nhiệt độ (Sáng tạo)
- Thấp (gần 0): câu trả lời chính xác, nhất quán.
- Cao (gần 2): câu trả lời đa dạng và sáng tạo hơn.
Top-k / Top-p
Điều chỉnh cách Agent chọn từ ngữ:
- Top-k: giới hạn trong k từ có xác suất cao nhất.
- Top-p: lấy mẫu từ các từ cho đến khi xác suất tích lũy đạt p.
Định dạng đầu ra
Xác định cách Agent trả về câu trả lời. Các định dạng hiện được hỗ trợ:
-
Markdown: Phù hợp nhất cho phản hồi thân thiện với người dùng. Hỗ trợ tiêu đề, danh sách, bảng, liên kết và khối mã. → Hữu ích cho tài liệu, nội dung giảng dạy, báo cáo hoặc phản hồi chat.
-
JSON: Phù hợp nhất để trao đổi dữ liệu có cấu trúc giữa các hệ thống. → Hữu ích khi tích hợp Agent với ứng dụng, API hoặc quy trình khác cần đầu ra đọc được bởi máy.
Chọn Markdown nếu đối tượng chính của Agent là con người. Chọn JSON nếu đầu ra của Agent sẽ được sử dụng bởi hệ thống hoặc ứng dụng khác.
Đa dạng tạo sinh
Bạn có thể chọn cài đặt sẵn để kiểm soát sự cân bằng giữa độ chính xác và sáng tạo của Agent.
Chính xác
Chính xác – Câu trả lời tập trung, có tính xác định với độ ngẫu nhiên tối thiểu. Trường hợp sử dụng: Hỏi đáp kỹ thuật, câu trả lời chính sách/tuân thủ, trích dẫn học thuật, phong cách trả lời tài chính/pháp lý.
Bắt đầu với Cân bằng cho hầu hết các Agent. Dùng Chính xác khi độ chính xác là quan trọng, và Sáng tạo khi bạn muốn ý tưởng mới.
Hoàn tất
Bạn luôn có thể Chỉnh sửa Agent sau này để tinh chỉnh tham số, câu lệnh hoặc kiến thức được đính kèm.
