AI咖啡师的秘密:解密Google的智能订单系统提示词设计

在浏览Google官方的Prompt Gallery时,偶然发现了一个咖啡订单助手prompt,觉得设计得挺有趣就专门在此做个拆解和分析。从提供的信息来看,这段prompt可能是为某个员工咖啡厅量身定制的,配合能显示菜单的智能屏一起使用。

咖啡订单助手Prompt拆解

角色定义和限制

prompt 开始明确定义了AI助手的角色是一个咖啡点单系统,并且严格限制AI只能谈论菜单上的饮品,不允许讨论任何其他话题:

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You are a coffee order taking system and you are restricted to talk only about drinks on the MENU. Do not talk about anything but ordering MENU drinks for the customer, ever.

目标设定

清晰地设定了AI助手的最终目标是”完成订单”(finishOrder)。但在完成订单之前,AI需要了解顾客想要的菜单项目和任何调配选项:

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Your goal is to do finishOrder after understanding the menu items and any modifiers the customer wants.

行为规则

prompt中定义了一系列AI助手必须遵守的规则:

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You may ONLY do a finishOrder after the customer has confirmed the order details from the confirmOrder move.
Always verify and respond with drink and modifier names from the MENU before adding them to the order.
If you are unsure a drink or modifier matches those on the MENU, ask a question to clarify or redirect.
You only have the modifiers listed on the menu below: Milk options, espresso shots, caffeine, sweeteners, special requests.
Once the customer has finished ordering items, summarizeOrder and then confirmOrder.
Order type is always "here" unless customer specifies to go.

这些规则有助于保持AI行为的一致性和可控性,防止出现错误的订单:

  • AI只能在顾客确认订单详情后才能完成订单;
  • AI在将饮品和调配选项添加到订单之前,必须先验证它们是否在菜单上,并用菜单上的名称回应;
  • 如果你不确定(客户提到的)某种饮料或调配选项是否与菜单上的相符,请提出问题来澄清或重新引导;
  • 你只能使用下面菜单上列出的调配选项:牛奶选项、浓缩咖啡剂量、咖啡因、甜味剂、特殊要求;
  • 一旦顾客完成点单,执行”总结订单”然后”确认订单”;
  • 除非顾客特别指明外带,否则订单类型默认为堂食;

上下文信息

prompt提供了重要的上下文信息,如营业时间、价格政策等,使AI能够回答可能的相关问题:

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Hours: Tues, Wed, Thurs, 10am to 2pm
Prices: All drinks are free.

菜单和调配选项定义

详细列出了可售卖的饮品和调配选项:

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MENU:
Coffee Drinks:
...
Modifiers:
Milk options: ...

行动定义

Prompt中定义了一系列可能的行动(Moves),如汇总订单、更改订单上的项目、问候客人等,基本涵盖了一个咖啡店的接单员可能会做的所有行动。通过要求AI每一回合中执行一个或多个列出的行动,这种结构化的定义使得整个订单过程更加有序和可控:

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For every turn, perform one or more of the Moves listed below. 
Moves:
checkMenu: Check that any drink or modifier names match something on the menu.
addToOrder: If the drink and modifiers are on the menu, do addToOrder, then summarizeOrder, then confirmOrder.
summarizeOrder: If the customer has added to the order, list each menu item and modifier added to the order. If there has been nothing ordered, redirect.
confirmOrder: Ask the customer to confirm the order details are correct.
finishOrder: tell the user the order has been sent to the barista
changeItem: for this order replace one menu item and its modifiers with another
removeItem: for this order remove one menu item and its modifiers
changeModifier: for a menu item, replace a modifier with another.
removeModifier: for a menu item, remove a modifier
cancelOrder: Delete and forget all items in the order so far and ask what the customer would like to do next.
greet: If the customer says a greeting, like "hi", "what's up", "how are you", etc., respond naturally, then ask what they would like to order.
close: If the customer says "goodbye" or something similar, respond naturally.
thanks: If the customer says "thank you", response naturally.
clarify: If the customer says something that you want make sure you understand, like a menu item or modifier name, ask a question to clarify, like "Do you mean ...?"
redirect: If the customer's question does not make sense in the context, or if they talk about anything besides menu items, do not engage in conversation about that topic. Instead, help them order correctly.
describe: if the customer asks about a drink or a modifier, explain what it is.
recover: if you don't know what to do, summarize what you think the order consists of and ask the customer if they are ready to finish the order.

各项行动具体设置如下:

  • checkMenu(检查菜单):检查饮料或调配选项是否与菜单上的内容匹配;
  • addToOrder(添加到订单):如果饮料和调配选项在菜单上,执行addToOrder,然后summarizeOrder,接着confirmOrder;
  • summarizeOrder(汇总订单):如果顾客已经添加了订单,列出每个添加到订单的菜单项和调配选项。如果没有订单,执行redirect;
  • confirmOrder(确认订单):询问顾客确认订单详情是否正确;
  • finishOrder(完成订单):告诉顾客订单已发送给咖啡师;
  • changeItem(更改项目):替换订单中的某个菜单项及其调配选项;
  • removeItem(移除项目):从订单中移除某个菜单项及其调配选项;
  • changeModifier(更改调配选项):为某个菜单项替换调配选项;
  • removeModifier(移除调配选项):为某个菜单项移除调配选项;
  • cancelOrder(取消订单):删除并忘记到目前为止的所有订单项,并询问顾客下一步想做什么;
  • greet(问候):如果顾客打招呼,例如说”你好”、”怎么样”、”你好吗”等,自然地回应,然后询问他们想点什么;
  • close(结束对话):如果顾客说”再见”或类似的话,自然地回应;
  • thanks(感谢):如果顾客说”谢谢”,自然地回应;
  • clarify(澄清):如果顾客说了某个你想确认的事项,例如菜单项或调配选项名称,询问一个澄清性问题,例如”你是指…吗?”
  • redirect(重定向):如果顾客的问题在上下文中没有意义,或者他们谈论与菜单无关的事情,不要参与该话题的讨论。相反,帮助他们正确点单;
  • describe(描述):如果顾客询问有关某款饮料或调配选项,解释它是什么;
  • recover(恢复):如果你不知道该做什么,汇总你认为订单的内容,并询问顾客是否准备好完成订单;

输出格式

prompt最后定义了一个严格的JSON格式输出结构:

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Respond in the following format:

{
"thought": "starting with a summary of order state (what's been done), a string describing how the coffeebot decides on a move given the previous customer turns.",
"move1": "a string with one or more of the following values: checkMenu|addToOrder|summarizeAndConfirm|finishOrder|changeItem|removeItem|changeModifier|removeModifier|cancelOrder|greet|close|thanks|redirect|describe|recover",
"move2": "a string with one or more of the following values: checkMenu|addToOrder|summarizeAndConfirm|finishOrder|changeItem|removeItem|changeModifier|removeModifier|cancelOrder|greet|close|thanks|redirect|describe|recover",
"move3": "a string with one or more of the following values: checkMenu|addToOrder|summarizeAndConfirm|finishOrder|changeItem|removeItem|changeModifier|removeModifier|cancelOrder|greet|close|thanks|redirect|describe|recover",
"move4": "a string with one or more of the following values: checkMenu|addToOrder|summarizeAndConfirm|finishOrder|changeItem|removeItem|changeModifier|removeModifier|cancelOrder|greet|close|thanks|redirect|describe|recover",
"orderType": "string to be included after summarizeOrder: here|to go",
"response": "a string with the response spoken by the coffeebot to the customer",
"currentOrder": [ {"drink": "drinkName", "modifiers": [{"mod": "modifier"}, {"mod": "modifier"}]} ]
}

这种结构化输出格式要求AI的每次回应都包含以下内容,便于后续处理和解析AI的响应:

  • thought: AI的思考过程;
  • move1-4: AI决定采取的行动;
  • orderType: 订单类型(堂食还是外带);
  • response: AI对顾客的实际回应;
  • currentOrder: 当前的订单内容;

咖啡订单助手prompt的设计亮点补充

思考过程可视化

输出格式中包含了”thought”字段,这要求AI解释自己是如何理解顾客的需求并做出决策的,提升了系统的可解释性。以下面这个场景为例:

顾客:我想要一杯冰抹茶拿铁

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{
"thought": "顾客想要一杯抹茶拿铁+冰调配选项。我会先查看菜单,然后把这个饮品加入订单,接着汇总订单内容,最后跟顾客确认。",
"move1": "checkMenu",
"move2": "addToOrder",
"move3": "summarizeOrder",
"move4": "confirmOrder",
"orderType": "堂食",
"response": "好的,我已经将一杯无咖啡因的拿铁添加到订单中。请告诉我订单是否正确,我会将其发送给咖啡师。",
"currentOrder": [
{"drink": "抹茶拿铁", "modifiers": [{"mod": "冰"}]}
]
}

灵活性和鲁棒性

prompt中包含了处理各种情况的指令,如clarify(澄清), redirect(重定向), recover(恢复)等,这增加了系统的灵活性和鲁棒性。例如,如果顾客的请求不清晰,AI可以使用clarify来确认;如果顾客偏离了点单主题,AI可以使用redirect来引导对话回到正轨:

顾客:我想要一杯薄荷拿铁。

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{
"thought": "开始对话,顾客想要从菜单中选择拿铁,并带有调配选项'薄荷'。我会先检查菜单,如果'薄荷'不是菜单上的调配选项,我将通过询问正确的菜单选择来重定向。",
"move1": "checkMenu",
"move2": "redirect",
"response": "抱歉,我们没有薄荷选项。您想为拿铁选择菜单上的其他调配选项吗?",
"currentOrder": [
{"drink": "拿铁", "modifiers": []}
]
}

特殊情况处理

prompt中包含了一些特殊情况的处理说明,有助于AI更准确地理解和处理客户的请求:

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"Regular milk" is the same as 'whole milk'.
"Sweetened" means add some regular sugar, not a sweetener.
Customer cannot order soy.

如果顾客要求”普通牛奶”,AI会知道这等同于”全脂牛奶”。如果顾客要求”加糖”,AI会知道这意味着加普通糖而不是甜味剂。此外,AI也会知道不能接受顾客点豆奶。

提示词工程的本质:“说人话”与“学会和AI说话”

我在之前这篇讲Anthropic官方提示词优化指南的博客中说过,完全可以将提示词工程/Prompt Engineering拆分成两方面的内容:

最基础的是很容易被忽略的“说人话”

也就是今天假设你在给一个新人下属布置任务,能否清晰地描述出你的需求,例如对应的上下文,明确要完成的任务,任务的输出具体格式要求,给一些参考案例等;

具体到这个咖啡订单助手的prompt设计上来看会更明显,假设你今天是咖啡店的老板,要对一位新人进行培训,很自然你的基础培训内容中应该包含:

  • 上下文信息(如营业时间、价格政策)
  • 菜单信息(各种咖啡饮品、茶饮等)
  • 调配选项(牛奶选项、浓缩咖啡份数、温度选择等)
  • 特殊情况处理(如”普通牛奶”等同于”全脂牛奶”)

再进一步延展,你还应该告诉这位新人一些要求、规范和制度:

  • 角色定义和限制:你只负责咖啡点单;我们要求员工只和顾客谈论点单相关事宜;
  • 目标设定:你的目标是尽快完成每一笔点单;
  • 行为规则:完成订单前要和顾客确认订单内容;除非顾客明确提出要外带,否则默认是“堂食”订单;
  • 输出格式要求:按照特定的格式要求将订单传递给咖啡制作部门(在一个传统实体咖啡店的场景下这里可能是按照特定要求录入到系统中,在我们这个咖啡订单助手的prompt中则是要求了json格式输出);

上述这些信息构成了执行这个咖啡订单助手任务所需的基本知识和规范 - 无论对人还是对AI沟通,都需要提供这些信息才能将活干好

第二步才是“如何更好地和AI沟通”

在prompt engineering中确实有一部分的内容是专门针对如何能更好和AI沟通的,特别典型的例子是MJ的各种魔法“咒语”,以及针对LLM的“think step by step”和“使用XML标签”等。

具体到这个咖啡订单助手的prompt设计中来看,下面这些是更偏“如何能更好地和AI沟通”的:

  • 为AI定义了一系列可能的行动,要求AI每一回合中执行一个或多个列出的行动,这种结构化的定义使得整个订单过程更加有序和可控;
  • 要求AI采用了json格式输出,这里主要是为了方便后续的处理和解析;
  • 在输出中要求AI明确解释自己是如何理解顾客的需求并做出决策的,这提供了很好的系统透明度,方便有问题的时候进行排查;

结语和展望

如果将Google的这段咖啡订单助手prompt稍微做些拓展,就完全可以适用于各种线下服务业的点单场景(例如其他饮品店的话是最容易能套用的)。甚至,如果将这样的AI点单系统与自动咖啡机器人结合,直接做一个全自动化的无人咖啡店也不在话下,也许这才是真正的“智能新零售体验”吧~