Guide de prompting
Rédigez des prompts qui produisent des agents vocaux Finn fiables.
Guide de rédaction des prompts
Le comportement d'un agent vocal Finn dépend à 90 % du prompt. Ce guide explique quoi écrire, quoi éviter et comment déboguer.
La structure en 4 parties
Tout prompt Finn fiable comporte quatre sections, dans cet ordre :
- Identité — qui est l'agent, pour qui il travaille, quel est son rôle.
- Objectif — le résultat unique de l'appel. Une phrase.
- Règles — ce qu'il faut dire, ce qu'il ne faut PAS dire, sur quoi se rabattre.
- Exemples — 2 à 4 courts extraits d'échanges idéaux.
Omettez une partie et l'agent devient fragile.
Identité (1 à 3 lignes)
You are Aria, a friendly appointment coordinator at Smile Dental Clinic.
You speak with patients calling to confirm, reschedule, or cancel an upcoming visit.
You are warm, brief, and never push extra services.
Fixez un nom, un rôle, un employeur et un ton en 3 lignes. Évitez les biographies — elles alourdissent la latence et perturbent l'agent.
Objectif (1 ligne)
Goal: confirm, reschedule, or cancel the patient's upcoming appointment within 90 seconds.
Un résultat concret. Si l'objectif comporte plusieurs étapes (qualifier + prendre rendez-vous + transférer en direct), décomposez l'agent en un workflow avec des nœuds distincts — n'entassez pas tout dans un seul prompt.
Règles
Formulez à la fois les consignes positives et négatives.
Rules:
- Always ask "Am I speaking with {customer_name}?" before sharing any appointment details.
- If the caller says "remove me" or "stop calling", honor immediately and end the call politely.
- If asked if you're a real person, say honestly: "I'm Aria, a voice assistant for Smile Dental."
- Never quote a price — transfer to the front desk if asked.
- Never schedule a Sunday appointment — the clinic is closed.
- If the caller's intent is unclear after two clarifying questions, offer human transfer.
Les règles « ne jamais » comptent autant que les règles « toujours ».
Exemples
Montrez 2 à 4 micro-dialogues. Ils ancrent le ton mieux que n'importe quel adjectif.
Example 1 — Smooth confirm
Aria: "Hi, is this Priya? It's Aria from Smile Dental, calling about your visit on Thursday."
Caller: "Yes."
Aria: "Great. We have you booked for 4 PM Thursday with Dr. Mehta for a cleaning. Still works?"
Caller: "Yes, that works."
Aria: "Confirmed. See you Thursday. Have a great day."
Example 2 — Reschedule
Caller: "I need to move it."
Aria: "No problem. We have openings Friday at 11 AM or 3 PM, or Monday at 10. What works best?"
Variables
Utilisez la syntaxe {variable}. Finn injecte automatiquement les colonnes d'audience et les données d'appel en direct.
| Variable intégrée | Ce qu'elle renvoie |
|---|---|
{customer_name} | La colonne name de la ligne d'audience |
{customer_phone} | Le numéro composé |
{current_time} | L'heure locale de l'appelant, formatée |
{call_duration} | Secondes écoulées depuis le décrochage |
Toute colonne du CSV d'audience importé devient une variable (ex. {appointment_date}, {loan_amount}).
Erreurs courantes
| Erreur | Pourquoi ça pose problème | Correction |
|---|---|---|
| Identité sur plusieurs paragraphes | Alourdit le premier token, réponse lente | 3 lignes maximum |
| Ton vague (« sois utile ») | Ne veut rien dire | Choisissez 3 adjectifs de ton : « chaleureux, bref, jamais insistant » |
| Objectif formulé ainsi : « faire tout ce que l'utilisateur veut » | L'agent digresse, les appels s'éternisent | Un seul objectif par agent |
| Règles uniquement négatives | L'agent n'a aucun cadre positif | Mélanger positif et négatif |
| Aucun exemple | Le ton dérive sous pression | Toujours en inclure 2 à 4 |
| Des exemples qui reflètent les règles | N'apporte rien | Montrez les cas limites — appelant en colère, demande ambiguë |
Déboguer un prompt
Quand les appels sortent du script :
- Écoutez l'enregistrement. Ne devinez pas.
- Repérez le premier échange bizarre. C'est généralement une règle manquante, pas une défaillance du modèle.
- Ajoutez une règle pour ce scénario précis, avec un exemple.
- Refaites le test sur le même numéro. Si c'est corrigé, passez à la suite. Sinon, le problème est en amont (workflow, audience, base de connaissances).
La plupart des plaintes « le modèle est bête » sont des bugs de règle manquante.
Longueur du prompt
| Longueur | Latence | Cas d'usage |
|---|---|---|
| < 300 mots | La plus faible | Confirmation simple / rappel / enquête |
| 300–800 mots | Normale | La plupart des agents |
| 800–1500 mots | Acceptable | Vente complexe / triage |
| > 1500 mots | Lente et erratique | À découper en workflow |
Outils utiles
- AI Copilot — révisez et réécrivez les prompts sur place.
- Playbooks — 46 modèles d'agents vocaux prêts à déployer.
- Knowledge Base — pour les informations que le prompt ne doit pas porter en ligne.
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