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Prompt Guide für spezifische Situationen

Hier findest du spezifische Prompt-Guides und Beispiele für häufige Situationen, die dir beim Aufbau eines Sprachassistenten mit Famulor begegnen könnten.

Telefonnummern aussprechen

Verwende die Langsam sprechen Funktion

Wir nutzen die “Langsam sprechen” Funktion, um Pausen zwischen Wörtern hinzuzufügen. Für weitere Informationen siehe die Dokumentation zur Sprachsteuerbarkeit. Es wird empfohlen, einen Prompt als Richtlinie für den LLM zu verwenden. Dies stellt sicher, dass der Assistent konsistent mit dem korrekten Format antwortet, auch wenn Kunden die Telefonnummer überprüfen.

Beispiel für Telefonnummer-Aussprache

E-Mail-Adressen buchstabieren

E-Mail-Adressen korrekt aussprechen

E-Mail-Adressen müssen buchstabiert werden, um Verwirrung zu vermeiden. Hier ist der korrekte Ansatz:

Beispiel für E-Mail-Buchstabierung

Websites aussprechen

Website-URLs korrekt aussprechen

Website-URLs müssen klar und verständlich ausgesprochen werden. Hier ist der richtige Ansatz:

Beispiel für Website-Aussprache

Uhrzeiten aussprechen

Uhrzeiten korrekt aussprechen

Uhrzeiten müssen in einem verständlichen Format ausgesprochen werden. Hier sind die Richtlinien:

Beispiel für Uhrzeit-Aussprache

Warten lassen / Keine Antwort erforderlich

Kunden warten lassen

Manchmal musst du Kunden warten lassen oder es ist keine Antwort erforderlich. Famulor hat eine spezielle Funktion dafür:

Für nicht-reasoning Modelle

Für Reasoning Modelle

Reasoning-Modelle wie gpt-5 oder gpt-5.1 unterstützen diese Funktion nicht. Du musst die Prompts anders gestalten, um dies zu erreichen.

Text für Sprache normalisieren

Text für Sprache normalisieren

Normalisiere bestimmte Teile des Textes (Zahlen, Währung, Datum, etc.) in ihre gesprochene Form für eine konsistentere Sprachsynthese. Manchmal können TTS-Modelle nicht normalisierten Text falsch lesen.

Beispiel für Text-Normalisierung

Diese Funktion fügt dem gesamten Prozess eine kleine Latenz (~100ms) hinzu.

Sprachunterstützung

Unterstützte Sprachen

Derzeit wird Sprachnormalisierung für folgende Sprachen unterstützt:
  • Deutsch - Vollständige Unterstützung
  • Englisch - Vollständige Unterstützung
  • Spanisch - Vollständige Unterstützung
  • Französisch - Vollständige Unterstützung
Andere Sprachen führen zu einem No-Op (Text wird nicht modifiziert) für diesen Schritt.

Spracheinstellungen

Wenn du eine Sprache auswählst, die nicht mehrsprachig ist, wird dieser Sprachcode verwendet, um den Text zu normalisieren (z.B. wird 1 zu “eins” normalisiert, wenn du Deutsch verwendest). Wenn du mehrsprachig auswählst, wird die Sprache automatisch basierend auf dem generierten Text erkannt und entsprechend normalisiert.

Prompt Engineering Guide

Best Practices für effektive Prompts

Best Practices für das Schreiben effektiver Prompts, die zuverlässige und natürlich klingende KI-Telefonassistenten erstellen.

Einführung

Prompt Engineering ist die Grundlage für die Erstellung effektiver KI-Telefonassistenten. Ein gut gestalteter Prompt bestimmt, wie dein Assistent Situationen interpretiert, auf Benutzer reagiert und Edge Cases behandelt. Dieser Guide bietet bewährte Strategien für das Schreiben von Prompts, die Assistenten zuverlässig befolgen können.
Dieser Guide konzentriert sich auf allgemeine Prompt-Engineering-Prinzipien. Für agentenspezifische Implementierung:
  • Single/Multi Prompt Agents: Wende diese Prinzipien direkt in deinen Prompts an
  • Conversation Flow Agents: Verwende diese Prinzipien innerhalb einzelner Knoten-Anweisungen

Best Practice 1: Verwende strukturierte Prompts

Teile große Prompts in fokussierte Abschnitte auf, um die Organisation und das LLM-Verständnis zu verbessern. Dieser strukturierte Ansatz bietet mehrere Vorteile:
  • Wiederverwendbarkeit: Abschnitte können über verschiedene Agenten hinweg angepasst werden
  • Wartbarkeit: Einfaches Aktualisieren spezifischer Verhaltensweisen ohne Beeinflussung anderer
  • Klarheit: LLMs verarbeiten strukturierte Informationen genauer

Empfohlene Prompt-Struktur

## Identität

Du bist ein freundlicher KI-Assistent für [Firmenname].

Deine Rolle ist [spezifischer Zweck].

Du hast Expertise in [relevanten Bereichen].

## Stil-Richtlinien

Sei prägnant: Halte Antworten unter 2 Sätzen, es sei denn, du erklärst komplexe Themen.

Sei gesprächig: Verwende natürliche Sprache, Kontraktionen und erkenne an, was der Anrufer sagt.

Sei empathisch: Zeige Verständnis für die Situation des Anrufers.

## Antwort-Richtlinien

Gib Daten in gesprochener Form zurück: Sage "fünfzehnten Januar" nicht "15.01".

Stelle eine Frage auf einmal: Vermeide es, den Anrufer mit mehreren Fragen zu überfordern.

Bestätige das Verständnis: Paraphrasiere wichtige Informationen zurück zum Anrufer.

## Aufgaben-Anweisungen

[Spezifische Schritte, die der Assistent befolgen soll]

## Einwandbehandlung

Wenn der Anrufer sagt, dass er nicht interessiert ist: "Ich verstehe. Gibt es etwas Spezifisches..."

Wenn der Anrufer frustriert ist: "Ich verstehe Ihre Frustration, lassen Sie mich helfen, dies zu lösen..."

Best Practice 2: Verwende Conversation Flow für komplexe Aufgaben

Wenn dein Assistent komplexe Logik oder mehrere Tools handhaben muss, solltest du Conversation Flow Agents verwenden, anstatt alles in einem einzelnen Prompt zu verwalten.

Wann zu Conversation Flow wechseln:

  • Mehrere Entscheidungszweige: Mehr als 3-4 bedingte Pfade
  • Tool-Koordination: Verwendung von 5+ verschiedenen Funktionen/Tools
  • Zustandsverwaltung: Verfolgung mehrerer Variablen während des Gesprächs
  • Zuverlässigkeitsbedenken: Einzelner Prompt zeigt inkonsistentes Verhalten

Vorteile von Conversation Flow:

  • Jeder Knoten konzentriert sich auf eine spezifische Aufgabe
  • Deterministischer Tool-Aufruf und Übergänge
  • Einfacher zu debuggen und einzelne Schritte zu optimieren
  • Vorhersehbareres Assistentenverhalten

Best Practice 3: Explizite Tool-Aufruf-Anweisungen

Dieser Abschnitt gilt nur für Single/Multi Prompt Agents. Conversation Flow Agents handhaben Funktionsaufrufe deterministisch über ihre Knotenkonfiguration.

Die Herausforderung

LLMs haben oft Schwierigkeiten zu bestimmen, wann Tools basierend nur auf Tool-Beschreibungen aufgerufen werden sollen. Ohne explizite Anweisungen können Agenten:
  • Tools zu unpassenden Zeiten aufrufen
  • Tools nicht aufrufen, wenn sie benötigt werden
  • Das falsche Tool für eine Situation verwenden

Lösung: Definiere klare Trigger

Gib immer genaue Bedingungen für die Tool-Verwendung in deinen Prompts an. Verweise auf Tools mit ihren genauen Namen.
Beispiel: Kundenservice-Agent
## Tool-Verwendungsanweisungen

1. Sammle zunächst Informationen über das Problem des Kunden.

2. Bestimme den Typ der Anfrage:

   - Wenn der Kunde "Rückerstattung" oder "Geld zurück" erwähnt:

     → Rufe die Funktion `transfer_to_support` sofort auf

   - Wenn der Kunde den Bestellstatus benötigt:

     → Rufe die Funktion `check_order_status` mit order_id auf

   - Wenn der Kunde seine Bestellung ändern möchte:

     → Rufe zuerst `check_order_status` auf

     → Dann wechsle zum Änderungs-Status

3. Nach dem Abrufen von Informationen:

   - Fasse immer zusammen, was du gefunden hast

   - Frage, ob sie zusätzliche Hilfe benötigen

   - Wenn ja, bestimme die nächste angemessene Aktion

Best Practices für Tool-Anweisungen

  1. Verwende Trigger-Wörter: Liste spezifische Wörter/Phrasen auf, die Tool-Aufrufe auslösen sollten
  2. Definiere Sequenzen: Gib an, wann Tools in Reihenfolge aufgerufen werden sollen
  3. Setze Grenzen: Kläre, wann bestimmte Tools NICHT aufgerufen werden sollen
  4. Biete Kontext: Erkläre, warum jedes Tool aufgerufen wird

Praktische Beispiele für Famulor

Famulor-spezifische Anpassungen

Hier sind einige spezifische Anpassungen für Famulor:

Beispiel für einen vollständigen Prompt

Testen und Optimieren

Teste deine Prompts

  • Audio-Tests durchführen - Hör dir die Aussprache an
  • Verschiedene Szenarien testen - Teste alle spezifischen Situationen
  • Kundenfeedback sammeln - Frag nach der Verständlichkeit
  • Iterativ verbessern - Passe basierend auf den Ergebnissen an

Hilfe und Support

Unser Support-Team kann dir bei der Anpassung deiner Prompts für spezifische Situationen helfen.

Support kontaktieren

Benötigst du Hilfe bei der Anpassung deiner Prompts? Kontaktiere unser Support-Team.

Nächste Schritte

Weiterführende Ressourcen