En el ámbito de la inteligencia artificial, la comunicación eficaz es clave, especialmente al interactuar con grandes modelos de lenguaje (LLM) como los chatbots. Inspirados por el perspicaz informe técnico de 68 páginas de Lee Boonstra sobre ingeniería de indicaciones, hemos recopilado valiosos consejos que los usuarios pueden aprovechar para mejorar sus diálogos con los chatbots de IA. A continuación, presentamos cinco estrategias eficaces para crear mejores indicaciones que generen respuestas de IA más completas y precisas.
1. Priorizar la simplicidad y la claridad
Aunque una conversación informal con LLM pueda parecer atractiva, la claridad siempre debe ser la prioridad. Una consigna cargada de palabras innecesarias o frases intrincadas puede confundir fácilmente a la IA, lo que reduce la calidad de su trabajo. Adaptar las consignas para que sean concisas y concisas puede mejorar significativamente la comprensión y generar mejores resultados.
En lugar de proporcionar una larga historia de fondo, concéntrese directamente en su consulta. Considere las diferencias:
Mala sugerencia: Voy a Tokio el mes que viene por cinco días y me encantaría ver templos históricos. También me encantan las galerías de arte moderno, pero suelo sentirme abrumado en lugares concurridos.
Buena sugerencia: Actúa como asesor de viajes a Tokio. Sugiere cinco templos históricos y tres galerías de arte moderno cerca de Shinjuku que estén menos concurridos.
2. Asignar un rol específico a la IA
Asignar un rol claro a la IA antes de formular la solicitud puede mejorar significativamente el enfoque de su respuesta. Al especificar un personaje, ya sea un asesor de viajes o un profesor de idiomas, se guía el tono, el vocabulario y el contexto de la IA, manteniendo sus respuestas relevantes y acertadas.
Así es como la especificación de roles puede cambiar el resultado:
Mal mensaje: crear un plan de lección sobre la fotosíntesis.
Buena sugerencia: Eres maestra de kínder. Desarrolla un plan de clase de 30 minutos sobre la fotosíntesis que incluya una historia cautivadora, una actividad práctica y tres preguntas sencillas de repaso.
3. Proporcione ejemplos claros
Proporcionar ejemplos puede ser decisivo. Cuanto más contexto proporciones, mejor preparada estará la IA para ofrecer respuestas personalizadas. Las indicaciones puntuales (un solo ejemplo) y las indicaciones con pocos ejemplos (varios ejemplos) pueden ayudarte a articular con precisión lo que esperas de la IA. Idealmente, ofrece de tres a cinco ejemplos bien definidos para una interacción óptima.
Esta práctica es especialmente beneficiosa al definir la estructura o el formato deseados. Por ejemplo, si necesita que la IA clasifique las reseñas según el sentimiento, incluya ejemplos de cómo distinguir entre reseñas negativas, neutrales y positivas.
4. Implementar la indicación de retroceso
La incitación por pasos es un enfoque único de dos pasos que implica primero plantear una pregunta fundamental antes de profundizar. Esta técnica anima a la IA a aprovechar su conocimiento más amplio antes de abordar la solicitud específica, lo que resulta en respuestas más perspicaces.
Este método no solo es estratégico, sino que también fomenta el pensamiento crítico de la IA. Así es como funciona en la práctica:
Primer mensaje: ¿Cuáles son los elementos esenciales de una descripción de producto eficaz?
Después de recibir la respuesta, puedes continuar con el segundo mensaje para profundizar en los detalles:
Segunda instrucción: utilizando estos elementos, elabore una descripción del producto para un nuevo reloj inteligente, que incluya las siguientes especificaciones (proporcione especificaciones).
5. Enfatizar las instrucciones positivas
Los LLM son más eficaces cuando se les dan instrucciones claras para realizar una acción en lugar de indicarles qué evitar. Una indicación que indique a la IA qué incluir no solo fomentará la creatividad, sino que también generará una interacción más productiva. En lugar de detallar restricciones, destaque los resultados esperados.
Si bien el uso de restricciones a veces puede ser necesario, centrarse en instrucciones constructivas suele ser más efectivo. Por ejemplo:
Mala sugerencia: Describe nuestra nueva botella ecológica. No uses superlativos ni menciones el precio.
Buena sugerencia: Escribe una descripción de producto de dos oraciones para nuestra botella ecológica que destaque su capacidad de aislamiento de 48 horas y su diseño de acero 100 % reciclado. Usa un lenguaje claro y centrado en los beneficios, sin mencionar el precio.
Implementar estos consejos puede mejorar significativamente la calidad de sus interacciones con la IA. Además de crear mejores indicaciones, considere personalizar las interacciones con la IA para mejorar aún más la interacción.
Preguntas frecuentes
1.¿Qué es la ingeniería rápida para los chatbots de IA?
La ingeniería de indicaciones implica el arte de crear indicaciones efectivas para obtener las mejores respuestas de los chatbots de IA. Requiere una comprensión clara de las capacidades de la IA y de cómo comunicar solicitudes específicas para obtener resultados precisos.
2.¿Por qué es beneficioso mantener las indicaciones simples?
La simplicidad de las indicaciones minimiza la confusión y reduce la probabilidad de malinterpretación por parte de la IA. Las instrucciones claras y concisas garantizan que la IA comprenda exactamente lo que se le pide, lo que resulta en respuestas más relevantes y útiles.
3.¿Cómo puedo hacer que mis indicaciones sean más efectivas?
Para mejorar sus indicaciones, proporcione ejemplos claros, asigne roles específicos a la IA, utilice técnicas de recordatorio gradual y concéntrese en instrucciones positivas en lugar de restricciones. Este enfoque guiará a la IA para generar respuestas mejores y más alineadas con sus solicitudes.
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