Saltar al contenido

Estos son los 5 pilares del prompting

Incorporación de ejemplos


Para mejorar la incorporación de ejemplos en sus indicaciones, es importante seleccionar ejemplos relevantes que representen las situaciones que el sistema de IA pueda encontrar en el mundo real. También es importante considerar la cantidad y variedad de ejemplos para que el modelo de IA pueda generalizar y aprender patrones útiles. Además, es importante actualizar continuamente los ejemplos para reflejar los cambios en el mundo real y evitar la obsolescencia del modelo.

Brindar dirección

Para brindar orientación efectiva, es necesario tener una comprensión clara de lo que se quiere lograr. Se deben proporcionar instrucciones claras y precisas para que el modelo de IA pueda generar la salida deseada. Además, es importante monitorear y ajustar continuamente las instrucciones para garantizar que el modelo de IA siga mostrando resultados precisos y relevantes.

Ajuste de parámetros

El ajuste de parámetros es un proceso importante para optimizar el rendimiento del modelo de IA. Es necesario seleccionar los párametros adecuados para el modelo y ajustarlos segun sea necesario para obtener los resultados deseados. Además, es importante tener en cuenta el equilibrio entre la precisión y la eficiencia computacional, ya que un modelo muy preciso puede requerir más recursos de computación.

Formato de salidas

Para el formato de salidas, es importante definir claramente el formato requerido para minimizar la necesidad de análisis manual y reducir el tiempo de procesamiento. También es importante asegurarse de que el formato de salida sea fácilmente comprensible para los usuarios finales y que esté en línea con las necesidades del negocio.

Encadenamiento de Inteligencia Artificial

El encadenamiento de IA es útil para realizar tareas más complejas que involucran múltiples pasos. Para ello, es necesario seleccionar cuidadosamente las respuestas de IA que se utilizarán en cada paso y definir claramente la secuencia de pasos necesarios para lograr el resultado deseado. También es importante tener en cuenta los posibles problemas de integración y asegurarse de que las respuestas de IA se integren de manera efectiva para lograr los mejores resultados.