Explicación
La creación de prompts efectivos para una inteligencia artificial (IA) es fundamental para obtener respuestas precisas y de alta calidad. Al formular preguntas a un modelo de lenguaje, es esencial tener en cuenta que las respuestas provienen de los datos con los que ha sido entrenado. Por lo tanto, las preguntas deben estar diseñadas de tal manera que la IA pueda comprenderlas y proporcionar información útil basada en su base de conocimientos.
Primero, es importante ser claro y específico en la redacción de la pregunta. Un ejemplo de una pregunta poco clara sería: «¿Cuál es la solución a mi problema?». La IA tendría dificultades para identificar el problema específico y, por lo tanto, proporcionaría una respuesta inexacta o irrelevante. Una pregunta más clara y específica sería: «¿Cuánto tiempo debe cocinar un filete de salmón en un horno a 350 grados Fahrenheit?». Esta pregunta específica permite que la IA utilice su base de datos para dar una respuesta informativa y precisa.
En segundo lugar, considere dividir preguntas complejas en partes más pequeñas. Al hacer esto, la IA puede responder a cada parte por separado, lo que facilita una comprensión más profunda y precisa del tema. Por ejemplo, en lugar de preguntar: «¿Cuál es la historia del arte, sus movimientos y artistas más importantes?», puedes dividir la pregunta en partes más pequeñas, como «¿Cuál es la historia del arte?», «¿Cuáles son algunos de los movimientos artísticos más importantes?» y «¿Quiénes son algunos de los artistas más influyentes en la historia del arte?».
En tercer lugar, se debe considerar el contexto y el tipo de información que se busca. Si la pregunta requiere un enfoque histórico, es útil enmarcarla con un contexto temporal: «¿Cómo funcionaban las máquinas de vapor durante la Revolución Industrial?». De manera similar, si se busca información técnica, es fundamental ser preciso en la terminología utilizada: «¿Cuál es la diferencia entre un motor de cuatro tiempos y uno de dos tiempos?».
Por último, es fundamental tener en cuenta que las respuestas de la IA están limitadas por su base de datos y entrenamiento. Si bien las IAs avanzadas tienen una amplia gama de conocimientos, es posible que no sean completamente precisas o actualizadas en todos los temas. Por lo tanto, es crucial evaluar la información recibida con un espíritu crítico y, cuando sea necesario, realizar investigaciones adicionales para corroborar o complementar las respuestas proporcionadas por la IA.Ejemplo de prompt
Prompt: ¿Cómo puedo mejorar la calidad de mis preguntas al utilizar modelos de IA basados en lenguaje natural para obtener respuestas más precisas?
Respuesta de la IA: Para mejorar la calidad de tus preguntas al utilizar modelos de IA basados en lenguaje natural, sigue estos consejos:
1. Se específico: Trata de ser claro y preciso en tu pregunta, evitando ambigüedad o generalizaciones.
2. Incluye contexto: Proporciona información relevante que ayude a la IA a comprender mejor el tema.
3. Evita preguntas de opinión: La IA se basa en datos y es menos eficaz al responder preguntas subjetivas.
4. Usa un lenguaje claro: Escribir gramaticalmente correcto y utilizar términos comunes facilitará la comprensión de la IA.
5. Reformula preguntas si es necesario: Si no obtienes la respuesta que esperabas, intenta hacer la pregunta de otra manera.
Explicación: La IA ha proporcionado una lista de consejos útiles para formular preguntas de manera efectiva al interactuar con modelos basados en lenguaje natural. Estos consejos pueden ayudar a obtener respuestas más precisas y mejorar la calidad de las interacciones con la IA.
Consejos
1. Ten en cuenta el contexto y la especificidad: formule preguntas y respuestas que sean claras y concisas para guiar a la IA hacia la información relevante.
2. Evite preguntas demasiado abiertas o ambiguas: si es necesario, proporcione información adicional y limitaciones para ayudar a la IA a comprender mejor lo que se desea.
3. Utilice ejemplos de preguntas y respuestas en su prompt: esto puede ayudar a la IA a comprender de manera más efectiva el enfoque y la estructura que se espera en las respuestas.
4. Considere el tiempo y la relevancia de los datos: la IA solo puede proporcionar información basada en los datos que ha sido entrenada. Si busca información actualizada o muy específica, puede que no tenga suficiente información.
5. Revise y ajuste su prompt según sea necesario: la IA puede tardar un poco en comprender la intención y responder de manera efectiva. No dudes en ajustar y modificar tu prompt hasta obtener los resultados deseados.
Casos de uso
1. Caso de uso 1: Análisis de sentimiento en redes sociales
Descripción: Un usuario de una red social desea saber qué tan positivo o negativo es un comentario específico hecho en una publicación, sin tener que interpretarlo personalmente o confiar en la opinión de otro usuario.
Solución: Utilizar IA entrenada en análisis de sentimiento para procesar el texto contenido en el comentario y proporcionar una puntuación entre -1 (negativo) y 1 (positivo) basada en este análisis.
Prompt: Analice el siguiente comentario y proporcione una puntuación de sentimiento.
Texto: «¡La nueva versión de la aplicación es fantástica! Me encanta cómo han rediseñado la interfaz de usuario.»
2. Caso de uso 2: Creación de resúmenes de noticias
Descripción: Un usuario desea recibir un resumen conciso y fácil de entender de las principales noticias diarias sin tener que leer o escuchar las noticias completas.
Solución: Utilizar IA entrenada en comprensión de lenguaje natural y generación de resúmenes para procesar los titulares y contenido de las noticias y generar breves resúmenes que cubran los aspectos clave de cada noticia.
Prompt: Proporciona un resumen conciso de la siguiente noticia.
Título: «Vacuna COVID-19 muestra resultados prometedores en ensayos clínicos.»
Contenido: «El fabricante de la vacuna anunció que en las últimas fases de los ensayos clínicos… [texto completo]»
3. Caso de uso 3: Asesoramiento financiero automatizado
Descripción: Un usuario busca recomendaciones sobre cómo invertir su dinero de manera segura y rentable, considerando diferentes opciones de inversión y factores de riesgo.
Solución: Utilizar IA entrenada en análisis financiero y toma de decisiones de inversión para evaluar las distintas opciones de inversión, teniendo en cuenta los perfiles de riesgo y rentabilidad, y proporcionar recomendaciones basadas en los datos analizados y las preferencias del usuario.
Prompt: Proporciona una recomendación de inversión para un usuario con un perfil de riesgo moderado y un horizonte de inversión de 5 años.
Opciones de inversión: Acciones, bonos, fondos mutuos, bienes raíces, criptomonedas.Ejercicios
Enunciados de propuestas de construcción de prompts:
1. Un prompt debe permitir a la IA identificar el contexto y responder adecuadamente, evitando preguntas ambiguas.
Prompt: «¿Cuál es la función de la fotosíntesis en las plantas?»
Explicación: El prompt es claro y proporciona contexto para abordar el tema de la fotosíntesis, permitiendo a la IA basarse en datos relevantes.
2. Un prompt debe estimular respuestas informativas de la IA y fomentar la curiosidad.
Prompt: «¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre un vehículo eléctrico y uno de combustión interna?»
Explicación: El prompt demanda una comparación entre dos tipos de vehículos, permitiendo a la IA proporcionar información basada en datos para satisfacer la curiosidad del usuario.
3. Un prompt debe evitar opiniones o inferencias y centrarse en hechos, de modo que la IA pueda proporcionar respuestas confiables.
Prompt: «Describa los eventos que llevaron al inicio de la Primera Guerra Mundial.»
Explicación: El prompt se centra en hechos históricos que pueden ser respaldados por datos, lo que permite a la IA proporcionar una respuesta precisa y fiable.