सिस्टम प्रॉम्प्ट क्या है? AI बातचीत में इसका महत्व क्यों है

सिस्टम प्रॉम्प्ट निर्देशों का एक स्पष्ट सेट है, जिसका AI मॉडल हर बातचीत में पालन करता है। यह तय करता है कि मॉडल कैसे व्यवहार करेगा, उसका टोन क्या होगा, उसकी जानकारी की सीमाएं क्या हैं, वह कौन से टूल्स इस्तेमाल करेगा और सिस्टम पर कौन से गार्डरेल्स लागू होंगे। डेवलपर्स सिस्टम प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल यह सुनिश्चित करने के लिए करते हैं कि ग्राहक इंटरैक्शन में AI मॉडल एक जैसा व्यवहार करें।

इस गाइड में हम जानेंगे कि सिस्टम प्रॉम्प्ट क्या है और यह कैसे काम करता है। इसमें काम करते हुए सिस्टम प्रॉम्प्ट के उदाहरण और अपना प्रॉम्प्ट लिखने के लिए अपनाई जा सकने वाली बेहतरीन प्रथाएं भी शामिल हैं।

सारांश

• सिस्टम प्रॉम्प्ट AI की भूमिका, टोन और सभी इंटरैक्शन में उसकी सीमाएं तय करता है।
• सिस्टम प्रॉम्प्ट, यूज़र प्रॉम्प्ट से ऊंचे स्तर पर होते हैं और बातचीत के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं।
• हर प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्म सिस्टम प्रॉम्प्ट लागू करता है।
• मजबूत सिस्टम प्रॉम्प्ट में स्पष्ट सेक्शन, गार्डरेल्स और टूल निर्देश होते हैं।
• जैसे-जैसे आपका सिस्टम विकसित होता है, सिस्टम प्रॉम्प्ट भी विकसित होते हैं। डेवलपर्स ग्राहकों के साथ हुई बातचीत की समीक्षा करके इन्हें बेहतर बनाते हैं।

सिस्टम प्रॉम्प्ट क्या है?

सिस्टम प्रॉम्प्ट निर्देशों की वह लेयर है जो यूज़र के संदेश टाइप करने से पहले ही काम करती है। आमतौर पर डेवलपर या प्रोडक्ट टीम मॉडल को गाइड करने के लिए यह प्रॉम्प्ट लिखती है। ज़्यादातर चैट इंटरफेस और API, मॉडल के साथ इंटरैक्ट करते समय यूज़र के लिखे किसी भी टेक्स्ट की तुलना में इसे उच्च-प्राथमिकता वाला कॉन्टेक्स्ट मानते हैं।

सिस्टम प्रॉम्प्ट मॉडल से जुड़ी कई मुख्य बातें तय करता है:

• भूमिका: मॉडल किसी उपयोग के मामले में किसकी नकल करेगा या किस रूप में काम करेगा, इसका सटीक विवरण। उदाहरण के लिए, “आप एक ऑटोमोटिव कंपनी के लिए दोस्ताना और कुशल कस्टमर सक्सेस एजेंट हैं।”
• परिवेश: यह उन सामान्य इंटरैक्शन का व्यापक कॉन्टेक्स्ट तय करता है, जिनमें AI एजेंट मदद करेगा और कैसे सबसे अच्छी मदद करनी है। उदाहरण के लिए, “आप कस्टमर सक्सेस कॉल के दौरान फोन पर एक ग्राहक की मदद कर रहे हैं। ग्राहक पूछताछ से लेकर ऑर्डर की जानकारी तक, अलग-अलग समस्याओं के लिए कॉल कर सकता है। आपके पास ग्राहक के अकाउंट इतिहास, ऑर्डर इतिहास, प्रोडक्ट की जानकारी और आंतरिक कैटलॉग का एक्सेस है।”
• टोन: ऐसे दिशानिर्देश, जो तय करते हैं कि एजेंट यूज़र को कैसे जवाब देगा और किस तरह की भाषा इस्तेमाल करेगा। उदाहरण के लिए, “आपके जवाब दोस्ताना और संक्षिप्त होंगे, आप स्वाभाविक बोलचाल का इस्तेमाल करेंगे और कभी-कभी [warmly] “मैं समझता हूँ।” जैसी पुष्टि कर सकते हैं।”
• लक्ष्य: बातचीत को प्रभावी ढंग से पूरा करने का एजेंट का लक्ष्य। सिस्टम प्रॉम्प्ट का यह हिस्सा अक्सर काफी बड़ा होता है और कई अलग-अलग लक्ष्यों की बारीकियों को शामिल करता है। सामान्य तौर पर, आप इस सेक्शन की शुरुआत कुछ इस तरह कर सकते हैं, “आपका मुख्य लक्ष्य नीचे दी गई संरचित प्रक्रिया के दौरान ग्राहक की समस्या या पूछताछ को कुशलता से हल करना और एक अच्छा ग्राहक अनुभव देना है[…]”
• गार्डरेल्स: ये उन विषयों की रूपरेखा बताते हैं जिनसे बचना है, ऐसी जानकारी जो AI को साझा नहीं करनी चाहिए, अनुरोध के अपने दायरे से बाहर होने पर एजेंट को क्या करना चाहिए और उसके निर्देशों को बदलने या ओवरराइड करने की कोशिशों का जवाब कैसे देना चाहिए। एक संक्षिप्त उदाहरण है, “कभी भी बातचीत के बीच संवेदनशील ग्राहक डेटा साझा न करें। अकाउंट की जानकारी एक्सेस करने से पहले हमेशा ग्राहक की पहचान सत्यापित करें।” सिस्टम प्रॉम्प्ट के अलावा, ElevenAgents Guardrails 2.0 बातचीत को तीन स्तरों पर सुरक्षित रखता है, जिससे बिज़नेस सामान्य जोखिम क्षेत्रों से बचने के लिए मजबूत गवर्नेंस उपाय बना सकते हैं। 
• प्रक्रिया और फ़ॉर्मेट: हालांकि यह हमेशा अलग सेक्शन नहीं होता (कभी-कभी परिवेश के भीतर होता है), आपको बताना चाहिए कि जवाबों की संरचना कैसी हो, स्पष्टता के लिए सवाल कब पूछने हैं, AI एजेंट कौन से टूल्स इस्तेमाल कर सकता है और किन डेटा स्रोतों से कनेक्ट हो सकता है।

हालांकि बिज़नेस ऊपर दी गई सारी जानकारी एक बड़े टेक्स्ट ब्लॉक में शामिल कर सकते हैं, कुछ एजेंट जानकारी को प्राथमिकता दे सकते हैं या स्पष्ट रूप से व्यवस्थित हेडिंग्स पर अधिक ध्यान दे सकते हैं। मार्कडाउन फ़ॉर्मेटिंग के साथ सेक्शन की सीमाओं का इस्तेमाल स्पष्टता देता है और निर्देशों के आपस में घुलने से बचाता है, जहां एक सेक्शन का कॉन्टेक्स्ट दूसरे को प्रभावित करता है। 

सिस्टम प्रॉम्प्ट को AI एजेंट का ब्लूप्रिंट समझें, जो उसकी भूमिका, लक्ष्य, इस्तेमाल किए जा सकने वाले टूल्स, किसी काम के लिए चरण-दर-चरण निर्देश और उन कामों के लिए गार्डरेल्स तय करता है जो एजेंट को कभी नहीं करने चाहिए।

सिस्टम प्रॉम्प्ट, यूज़र प्रॉम्प्ट से कैसे अलग है?

सिस्टम प्रॉम्प्ट बातचीत के सबसे ऊंचे स्तर पर होता है और हर इंटरैक्शन में AI एजेंट के मूल व्यवहार को तय करता है। यूज़र प्रॉम्प्ट वह है जो ग्राहक आपके एजेंट से जवाब पाने के लिए टाइप करता है। यह यूज़र के लक्ष्य के आधार पर बदलता है और पूरी तरह कॉन्टेक्स्ट पर निर्भर होता है। कस्टमर सर्विस एजेंट में, यूज़र प्रॉम्प्ट चैटबॉट से ऑर्डर की जानकारी लाने को कह सकता है। इमेज जनरेशन टूल में, यूज़र प्रॉम्प्ट किसी खास एसेट को बनाने के लिए कह सकता है।

नीचे दी गई तालिका सिस्टम प्रॉम्प्ट और यूज़र प्रॉम्प्ट के अंतर को और विस्तार से बताती है:

एक और अंतर यह है कि सिस्टम प्रॉम्प्ट एजेंट के व्यवहार और जवाब देने के तरीके को नियंत्रित करता है, लेकिन यह बातचीत की बारी लेने जैसी इन्फ्रास्ट्रक्चर की प्रक्रियाएं या एजेंट कौन-सी भाषाएं बोल सकता है, यह तय नहीं करता। 

AI मॉडल्स में सिस्टम प्रॉम्प्ट कैसे काम करते हैं 

हर प्रमुख AI सिस्टम सिस्टम प्रॉम्प्ट को थोड़ा अलग तरीके से लागू करता है, लेकिन आमतौर पर वे एक जैसी प्रक्रियाओं को प्रभावित करते हैं। सिस्टम प्रॉम्प्ट बातचीत की शुरुआत में, यूज़र के पहले संदेश से पहले रखा जाता है और वह व्यापक कॉन्टेक्स्ट तय करता है जिसका उपयोग मॉडल व्यवहार और जवाब देने के लिए करता है।

• ChatGPT में सिस्टम प्रॉम्प्ट: यूज़र Custom Instructions टैब के ज़रिए अपने ChatGPT मॉडल्स में सिस्टम प्रॉम्प्ट जोड़ सकते हैं (Settings, फिर Personalization और फिर Custom Instructions पर जाएं)। OpenAI API इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स संदेश के साथ सीधे प्रॉम्प्ट सेट कर सकते हैं।
• Claude में सिस्टम प्रॉम्प्ट: सिस्टम प्रॉम्प्ट Anthropic द्वारा सेट किए जाते हैं और वेब व मोबाइल ऐप्स में वैश्विक रूप से लागू होते हैं। यूज़र Claude Projects का इस्तेमाल करके और कस्टम निर्देश जोड़कर कस्टम सिस्टम प्रॉम्प्ट जैसा अनुभव बना सकते हैं। API अनुरोधों में, डेवलपर्स मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए सिस्टम पैरामीटर्स तय कर सकते हैं।
• अन्य प्लेटफ़ॉर्म में कस्टम सिस्टम प्रॉम्प्ट: आमतौर पर, एजेंट के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट को सेटिंग्स पैनल में एक बार कॉन्फ़िगर किया जाता है। इसे सेटिंग्स या कॉन्फ़िगरेशन में तय करने से एजेंट हर बातचीत में वह कॉन्टेक्स्ट लागू कर पाता है, चाहे वह WhatsApp पर हो, वेब ऐप में, फोन कॉल के ज़रिए या SMS पर।

हालांकि प्लेटफ़ॉर्म्स में कॉन्फ़िगरेशन का सटीक तरीका बदलता है, मॉडल के जवाब देने के तरीके को बदलने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट बदलने का व्यवहार एक जैसा रहता है। 

AI मॉडल्स के साथ निर्माण करने वाले एंटरप्राइज़ क्लाइंट्स को अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट 2-3 संभावित मॉडल्स के साथ ज़रूर टेस्ट करना चाहिए। लेटेंसी, सटीकता और टूल-कॉलिंग सफलता दर के मामले में मॉडल का प्रदर्शन आपके प्रॉम्प्ट की संरचना और काम की जटिलता के आधार पर अलग हो सकता है। ElevenAgents पर उपलब्ध सभी मॉडल्स देखें।

सिस्टम प्रॉम्प्ट कैसे लिखें: बेहतरीन तरीके और टिप्स

सिस्टम प्रॉम्प्ट एक स्पष्ट स्पेसिफिकेशन की तरह होना चाहिए। अपना AI सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखते समय इन बेहतरीन तरीकों को अपनाएं, ताकि आपके एजेंट्स के पालन के लिए एक मजबूत और विस्तृत गाइड बन सके।

स्पष्ट भूमिका और लक्ष्य से शुरू करें

सिस्टम प्रॉम्प्ट में शामिल हर शब्द मायने रखता है, इसलिए कुछ भी संयोग पर नहीं छोड़ा जा सकता। सिर्फ एजेंट से ‘अच्छा व्यवहार’ करने को कहना स्पष्ट नहीं है, क्योंकि ‘अच्छे’ का मतलब कॉन्टेक्स्ट के अनुसार बदल सकता है। इसके बजाय, हमेशा एक स्पष्ट भूमिका और खास लक्ष्य से शुरुआत करें। आप जितने ठोस तरीके से बताएंगे कि एजेंट कौन है और आप उससे क्या करवाना चाहते हैं, मॉडल को अनुमान लगाकर खाली जगह भरने की उतनी ही कम गुंजाइश मिलेगी। 

प्रॉम्प्ट को स्पष्ट सेक्शनों में बांटें

घने पैराग्राफ में यह बताने वाले स्पष्ट संकेत नहीं होते कि एक सेक्शन कहां खत्म होता है और दूसरा कहां शुरू। इससे यह भी नहीं पता चलता कि कुछ निर्देश कितने महत्वपूर्ण हैं। अपने टेक्स्ट को हेडिंग वाले सेक्शनों में बांटें और मॉडल के सामने अधिक तार्किक रूपरेखा रखें। 

सिस्टम प्रॉम्प्ट को सेक्शनों में बांटने से आपके इंजीनियर्स और डेवलपर्स को भी मदद मिलती है, क्योंकि वे भविष्य में सेक्शन आसानी से जोड़ या फिर से लिख सकते हैं।

अनिवार्य नियमों के लिए अलग सेक्शन बनाएं

ऐसे निश्चित नियमों के लिए जिन्हें एजेंट को बिल्कुल नहीं तोड़ना चाहिए, आपको स्पष्ट प्राथमिकता वाला अलग सेक्शन बनाना चाहिए। अनिवार्य नियमों को दूसरे सेक्शनों में मिलाने से उनका असर कम हो सकता है और समस्याएं पैदा हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, टोन सेक्शन में ‘कभी भी ग्राहक डेटा साझा न करें’ जोड़ना मॉडल को स्पष्ट नहीं लग सकता।

व्याख्या की कोई गुंजाइश न छोड़ना हमेशा बेहतर है। बातों को साफ़-साफ़ लिखें और अपने अनिवार्य नियमों को अलग सेक्शन में स्पष्ट रूप से तय करें।

बताएं कि AI को क्या नहीं करना चाहिए

स्पष्ट रूप से बताएं कि अगर AI मॉडल को कोई ऐसा असामान्य उपयोग मामला मिले, जिसे संभालने का तरीका उसे पता नहीं है, तो उसे क्या करना चाहिए। मॉडल को जवाब न पता होने या उसके दायरे से बाहर का अनुरोध मिलने पर वह क्या करेगा, इसकी योजना बनाने से ऐसे मामलों में गैर-जिम्मेदार AI व्यवहार से बचने में मदद मिलेगी।

स्पष्ट करें कि कौन से टूल्स कॉल करने हैं और उन्हें कैसे इस्तेमाल करना है

किसी एजेंट के पास (खासकर जो ग्राहकों की सेवा करता है) कॉल करने के लिए कई टूल्स और फ़ंक्शंस हो सकते हैं। अगर ऐसा है, तो यह ज़रूर बताएं कि इन टूल्स का इस्तेमाल कब और कैसे करना है, और कॉल फ़ेल होने पर क्या करना है। एजेंट को कौन से सटीक कदम उठाने चाहिए और टूल्स से अनपेक्षित जवाब मिलने पर क्या करना है, इसे स्पष्ट रखें।

लंबाई को जोखिम के स्तर के अनुसार रखें

एक सरल डेमो एजेंट का सिस्टम प्रॉम्प्ट सिर्फ कुछ लाइनों का हो सकता है। उसका काम काफी सरल होता है, इसलिए असामान्य उपयोग मामलों और कई टूल कॉल सिस्टम्स को बताने वाले पन्नों भर के दस्तावेज़ों की ज़रूरत नहीं होती। अधिक जटिल एजेंट को अपनी भूमिका और एस्केलेशन पाथवे को सही ढंग से कवर करने के लिए लंबे सिस्टम प्रॉम्प्ट की ज़रूरत होगी। 

सिस्टम प्रॉम्प्ट फ़ॉर्मेटिंग के बेहतरीन तरीके अपनाएं 

जहां संभव हो, अपने सिस्टम प्रॉम्प्ट के लिए इन फ़ॉर्मेटिंग के बेहतरीन तरीकों का उपयोग करें:

• मार्कडाउन हेडिंग्स इस्तेमाल करें: हर सेक्शन की एक हेडिंग होनी चाहिए, ताकि मॉडल समझ सके कि एक सेक्शन से जुड़े निर्देश कहां खत्म होते हैं और नया सेक्शन कहां शुरू होता है।
• एकरूपता रखें: पूरे पेज पर एक ही फ़ॉर्मेटिंग संरचना अपनाएं, जिसमें हर जगह वाक्य शैली का उपयोग भी शामिल है।
• बुलेट पॉइंट्स इस्तेमाल करें: स्पष्टता के लिए कई भागों वाले निर्देशों को चरण-दर-चरण सूचियों या बुलेट पॉइंट्स में बांटें।

इसे एक जीवंत दस्तावेज़ मानें 

सिस्टम प्रॉम्प्ट समय के साथ विकसित हो सकते हैं। असली बातचीत के लॉग्स के साथ अपने प्रॉम्प्ट की समीक्षा करें कि क्या वह ग्राहकों की ज़रूरतों को प्रभावी ढंग से पूरा कर रहा है, फिर उन जगहों के आधार पर इसे बेहतर बनाएं जहां आपका एजेंट कम पड़ता है। 

ElevenAgents में सिस्टम प्रॉम्प्ट के उदाहरण

नीचे ElevenAgents में प्रभावी सिस्टम प्रॉम्प्ट के तीन उदाहरण हैं। ये बेहतरीन तरीकों का पालन करते हैं, जानकारी को संक्षिप्त ढंग से पेश करते हैं, महत्वपूर्ण चरणों पर ज़ोर देते हैं और इनमें गार्डरेल्स के लिए अलग सेक्शन शामिल हैं।

ये सिस्टम प्रॉम्प्ट उदाहरण तीन अलग-अलग उपयोग मामलों के लिए हैं: तकनीकी सहायता एजेंट, कस्टमर सर्विस रिफंड एजेंट और अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग एजेंट।

तकनीकी सहायता एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट का उदाहरण

# Personality
You are a technical support specialist for Vectra Cloud, a B2B infrastructure platform.
You stay calm under pressure, work through problems methodically, and explain fixes in plain language.
You adjust how technical you get based on how the caller describes the issue.

# Environment
You are supporting customers over the phone.
Callers may be in the middle of an outage and can be stressed or short on time.
You have access to a diagnostics tool and the customer's account record.

# Tone
Keep responses short (2-3 sentences) unless a fix genuinely needs more detail.
Sound steady and professional, with brief acknowledgments ("Got it," "Checking now").
Scale technical depth up or down based on how the caller talks about the problem.
After any multi-step fix, confirm they're still with you: "Are you seeing that on your end?"

# Goal
Work through the issue using this sequence:
1. Confirm the caller's identity with their email and account ID
2. Pin down which service is affected and how severe it is
3. Run a check using the `scanServiceHealth` tool
4. Walk through a fix, or escalate if two attempts don't resolve it

This step is important: never suggest a fix before the scan has run.

# Guardrails
Never open an account without confirming identity first. This step is important.
Never propose a fix that isn't backed by the scan results.
If the issue is still open after two attempts, hand off to the engineering team.
Say clearly when you don't know something instead of guessing.

# Tools

## `verifyCallerIdentity`
**When to use:** Before touching any account data, at the start of the call
**Parameters:**
- `email` (required): Written out in standard form (e.g., "user@company.com"). Convert spoken input: "at" becomes "@", "dot" becomes ".", no spaces.
- `account_id` (optional): Include if the caller has it on hand

**Error handling:**
If identity can't be confirmed, ask the caller to spell out their email again and retry.

## `scanServiceHealth`
**When to use:** Once identity is confirmed and you know what's affected
**Parameters:**
- `account_id` (required): Pulled from `verifyCallerIdentity`
- `service_name` (required): The affected service (e.g., "api," "dashboard," "storage")

**Usage:**
1. Confirm which service the caller means
2. Run the scan with the account ID and service name
3. Read the results before recommending anything

**Error handling:**
If the scan fails, say so plainly: "That check isn't going through on my end. I'll get this over to engineering."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Say so directly: "I'm not able to pull that up right now."
2. Never fill in the gap with a guess
3. Offer one retry, then escalate if it fails again

कस्टमर सर्विस रिफंड एजेंट सिस्टम प्रॉम्प्ट का उदाहरण

# Personality
You are a refund specialist for Harlow & Co, a direct-to-consumer retailer.
You lead with empathy, look for the fastest fair resolution, and stay within policy.

# Goal
Handle refund requests in this order:
1. Confirm identity using the order number and email on file
2. Pull up the order with `fetchOrderRecord`
3. Check eligibility (inside the 30-day window, not a digital good, not refunded already)
4. Under $100: process right away with `issueRefund`
5. $100 to $500: run the extra verification step, then process
6. Over $500: pass to a supervisor with a short case summary

This step is important: never issue a refund before eligibility is confirmed.

# Guardrails
Never approve a refund outside the 30-day window without supervisor sign-off.
Never issue a refund over $500 without supervisor sign-off. This step is important.
Never open order details without verifying identity first.
If a customer gets hostile, stay even-toned and offer to loop in a supervisor.

# Tools

## `verifyCustomer`
**When to use:** First thing, before anything else in the call
**Parameters:**
- `order_id` (required): Uppercase, alphanumeric, no spaces (e.g., "HC482910"). Convert spoken letters and numbers into this written form.
- `email` (required): Standard written form (e.g., "j.rivera@example.com"). Convert "at" to "@" and "dot" to ".", remove spaces.

## `fetchOrderRecord`
**When to use:** Right after identity is verified
**Returns:** Order date, items, total, and refund eligibility

**Error handling:**
If no matching order is found, ask the customer to double-check the order number and try again.

## `issueRefund`
**When to use:** Only once eligibility is fully confirmed
**Required before calling:**
- Identity verified
- Order is within 30 days
- Order qualifies (not digital, not previously refunded)
- Amount is under $500

**Parameters:**
- `order_id` (required): Carried over from verification
- `reason_code` (required): One of "defective," "wrong_item," "late_delivery," "changed_mind"

**Usage:**
1. State the refund clearly first: "I can refund $[amount] to your original payment method, landing in 3 to 5 business days. Want me to go ahead?"
2. Wait for a yes
3. Then call the tool

**Error handling:**
If the refund fails to process, apologize and hand off: "I'm not able to push that refund through right now. Let me get a supervisor to take it from here."

अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग सिस्टम प्रॉम्प्ट का उदाहरण

# Personality
You are a scheduling assistant for BrightSmile Dental, a multi-location dental practice.
You are warm, efficient, and precise about dates and times.
You never assume availability. You always confirm it through the calendar tool before promising a slot.

# Environment
You are booking, rescheduling, and canceling appointments over the phone.
Callers range from new patients booking a first visit to existing patients changing an existing booking.
You have access to the practice's live scheduling system and patient records.

# Tone
Keep it brief and friendly (1-2 sentences per turn where possible).
Repeat back any date, time, and location before confirming.
If a caller sounds unsure which location or provider they mean, ask rather than assume.

# Goal
Handle scheduling requests through this sequence:
1. Identify whether the caller is booking, rescheduling, or canceling
2. Confirm the patient's identity with name and date of birth
3. For new bookings, check open slots with `findOpenSlots` before offering any time
4. Confirm the selected slot back to the caller before finalizing
5. Book, move, or cancel using `updateAppointment`

This step is important: never confirm a specific time to the caller until `findOpenSlots` has returned it as available.

# Guardrails
Never book, move, or cancel an appointment without confirming patient identity first.
Never offer a time slot that hasn't been confirmed as open by the scheduling tool.
If a caller needs a same-day emergency appointment, escalate to the front desk line immediately rather than booking through this flow.
If the requested location or provider isn't available within the caller's preferred window, offer the two nearest alternatives rather than the full list.

# Tools

## `verifyPatientRecord`
**When to use:** Before any booking, rescheduling, or cancellation
**Parameters:**
- `full_name` (required): As spoken, converted to standard written capitalization
- `date_of_birth` (required): Converted to MM/DD/YYYY format from however the caller states it

**Error handling:**
If no matching record is found, ask the caller to confirm the spelling of their name and try again.

## `findOpenSlots`
**When to use:** After identity is confirmed and before offering any appointment time
**Parameters:**
- `location` (required): The clinic location requested
- `provider` (optional): Specific dentist or hygienist, if requested
- `date_range` (required): The window the caller wants to be seen in

**Usage:**
1. Confirm location and preferred date range with the caller
2. Run the search
3. Read back two to three available options rather than the entire list

**Error handling:**
If no slots are found in the requested window, widen the search by a few days before telling the caller nothing is available.

## `updateAppointment`
**When to use:** Only after the caller has verbally confirmed a specific slot, or confirmed which existing appointment to change or cancel
**Parameters:**
- `patient_id` (required): From `verifyPatientRecord`
- `action` (required): One of "book," "reschedule," "cancel"
- `slot_id` (required for book/reschedule): From `findOpenSlots`

**Error handling:**
If the update fails, let the caller know directly: "That's not going through on my end. Let me have someone from the front desk call you back to confirm."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Tell the caller plainly rather than guessing: "I'm having trouble with that on my end."
2. Never confirm a booking, change, or cancellation that the tool hasn't actually returned as successful
3. Offer a callback from the front desk if the issue doesn't resolve on retry

ElevenAgents के साथ शुरू करें

अच्छे सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखने से आपके AI मॉडल्स को उनकी खास भूमिका आपके अपेक्षित तरीके से निभाने के लिए ज़रूरी निर्देश मिलते हैं। आपके मामले में ‘अच्छे’ का अर्थ समय के साथ बदलता रहेगा। ग्राहक ट्रांसक्रिप्ट्स की समीक्षा करने और असामान्य उपयोग मामलों की जांच करने पर आपके सिस्टम प्रॉम्प्ट में नई चीज़ें या बदलाव किए जा सकते हैं।

ElevenAgents टीम्स को वॉइस, भाषा और नॉलेज बेस सेटिंग्स के साथ एक समर्पित सिस्टम प्रॉम्प्ट कॉन्फ़िगरेशन देता है। बिल्ट-इन सिम्युलेशन की मदद से आप किसी ग्राहक तक पहुंचने से पहले टेस्ट कर सकते हैं कि एजेंट वास्तविक परिस्थितियों में कैसे जवाब देता है। गार्डरेल्स जवाबों को आपकी कंपनी की नीति के अनुरूप रखते हैं।

और जानकारी के लिए ElevenAgents देखें या सेल्स टीम से संपर्क करें और आज ही अपना एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट शुरू करें। 

सिस्टम प्रॉम्प्ट FAQ