📌 Пример требований на AI-чат: как описать сложный сценарий поведения 🤖
AI-чат нельзя описывать только системным промптом.
Если чат должен не просто отвечать, а вести пользователя по сценарию, нужны нормальные требования.
👉 Прикрепляю основу постановки задачи для #MedAssistGA:
AI-чат для подбора врача и записи на приём.
Это не финальное решение, а каркас, по которому дальше будем дорабатывать остальные сценарии поведения AI-чата.
Что важно посмотреть в документе:
1️⃣ Разделение ответственности
🧠 AI понимает смысл сообщения.
⚙️ Backend управляет процессом.
🧩 Frontend показывает виджеты, либо транслирует тексты сообщений от AI.
2️⃣ Сценарий со состояниями
Не просто «пользователь что-то написал, AI что-то ответил», а понятная цепочка:
▫️ определение специализации
▫️ выбор города
▫️ выбор клиники
▫️ выбор врача
▫️ выбор времени
▫️ подтверждение записи
3️⃣ Работа с непоследовательным пользователем
Пользователь не обязан идти по идеальному сценарию.
Он может вместо выбора в виджете написать:
«Давайте в Питере»
«Хочу в клинику Медси»
«А можно к терапевту?»
«А завтра вечером есть время?»
И такие переходы тоже нужно описывать явно.
4️⃣ Когда вызываем AI, а когда не вызываем
Это один из самых важных моментов.
AI нужен там, где нужно понять смысл свободного текста.
Но если пользователь выбрал город, клинику или врача в виджете — это уже обычная автоматизация, без вызова AI.
📌 В этой постановке пока описан один сценарий:
подбор врача → переход к записи.
AI-чат может быть многозадачным: вопросы про клиники, расписание, услуги, ограничения, prompt injection, сообщения вне компетенций ассистента.
Но каждый такой сценарий лучше описывать отдельно, иначе требования будут перегружены.
📌 В отдельные постановки задач выносятся:
▫️ системный промпт;
▫️ интеграционные API-методы MedAssistGA;
▫️ требования к Backend;
▫️ дополнительные сценарии поведения AI-чата.
Документ полезно открыть и изучить, если хотите посмотреть, как проектировать сложный AI-чат как управляемый сценарий.
#ИнтеграцииGA #AI_for_analysts
📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max
Post #3490
3.05K