AI indica ese trabajo: dominar la ingeniería rápida (con ejemplos)

TLDR

Maestro El arte de AI Ingeniería rápida para mejores resultados con los resultados idea fuerte y bien definida. Cuanto más fuerte y única sea la idea, mejor será la salida. Esta es la magia humana necesaria para utilizar realmente la IA con su máximo potencial.

• Creativity : Starting with a strong, well-defined idea. The stronger and more unique the idea, the better the output. This is the human magic needed to really utilize AI to its fullest potential.
• Contexto: Proporcionando información de fondo relevante: explique por qué con tanto detalle como pueda.
• Restricciones : Establecer límites y requisitos claros. ¿Cómo debería la información de la superficie LLM?
• Claridad: Uso de un lenguaje inequívoco preciso e instrucciones específicas sobre el formato en el que desea que esté la respuesta y cómo está estructurada.

Cuando el chatgpt lanzó por primera vez y se volvió viral, algunos de los sentimientos comunes alrededor de la herramienta fueron un trabajo corto para hacer un trabajo real. Cualquiera podría escribir algunas oraciones y recuperar el mensaje de texto que podría usar para cualquier cosa bajo el sol. De hecho, ChatGPT llegó a los 100 millones de usuarios solo dos meses después del lanzamiento, la tasa de adopción más rápida de cualquier aplicación del consumidor en la historia, con los usuarios que generan más de 10 mil millones de indicaciones por día a mediados de 2024.

A medida que ChatGPT y otros LLMS han evolucionado, ciertamente han creado accesorios, pero una cosa que todo lo que aprendemos es una forma de arte en sí misma. La salida que obtienes no es perfecta ... a veces ni siquiera se puede usar. Todos hemos experimentado la frustración de escribir algo como "Give Me Blog Ideas" solo para recibir sugerencias genéricas, mientras que ver a otros obtener contenido brillante y personalizado con indicaciones aparentemente mágicas.

Hemos aprendido que hay buenas maneras y malas formas de chatear con estas herramientas. Hay usuarios pesados ​​que obtienen una producción valiosa de LLM con un chasquido de los dedos y otros que parecen luchar para ahorrar tiempo. Está claro que la ingeniería rápida de IA es un Habilidad que debe desarrollarse.

Antes de explorar más, ¿qué quiero decir con indicar?

¿Qué es la intención de IA?

AI La indicación es el arte de elaborar instrucciones claras y específicas que se comunican efectivamente con los sistemas de IA para producir los resultados deseados. Implica la combinación estratégica de la creatividad, el contexto, las limitaciones y la claridad para guiar a la IA hacia la generación de las respuestas más útiles, relevantes y de alta calidad.

anecdóticamente, las personas con las que he hablado que reciben respuestas débiles de LLMS tienden a entregar pistas pobres. Pedirán un informe sobre una compañía en particular, pero solo escriba "Dame un informe sobre Boeing" en su interfaz de chat. Al igual que muchos de nosotros hemos crecido aprendiendo cómo "hablar" del motor de búsqueda, las indicaciones de IA requieren que piense en Cómo Usted hace una cierta pregunta para generar la mejor respuesta.

LLMS son mucho mejores en el lenguaje natural, pero aún necesita poder pensar adecuadamente a través de algunas cosas cuando se les indica que las respuestas mágicas verdaderas. Esto es lo que he encontrado que son las cuatro claves para las indicaciones efectivas de IA.

Las 4 C: AI provocando mejores prácticas

1. Creatividad : Comenzando con una idea fuerte y bien definida. Cuanto más fuerte y única sea la idea, mejor será la salida. Esta es la magia humana necesaria para utilizar realmente la IA con su máximo potencial.
2. Contexto : Proporcionar información de fondo relevante: explique por qué con tanto detalle como puede.
3. Restricciones : Establecer límites y requisitos claros. ¿Cómo debería la información de la superficie de LLM?
4. Claridad : Usando un lenguaje preciso e inequívoco e instrucciones específicas sobre el formato en el que desea que esté la respuesta y cómo está estructurada.

Si está buscando convertir de métrico a imperial, ¿necesita obtener esto? Por supuesto que no. Pero para obtener más información de servicio pesado, agregar este nivel de detalle es un gran separador.

Aquí hay un mensaje de ejemplo con cada una de las 4 C resaltadas:

El enfoque de cuatro C obtendrá muchas más respuestas útiles a sus consultas y se adapta el enfoque de sus necesidades precisas.

Buen Vs. Bad ARD: Traits y Ejemplos

Let’s take a deeper look at how no para solicitar y algunos malos hábitos debe apuntar a romper si desea obtener la mayor cantidad de LLM. detallada

Example transformation

Bad Prompt: “Tell me how to use Instagram Reels.”

Good Prompt Using the 4 Marco de C:

Creatividad: Cree una guía procesable sobre el uso de carretes de Instagram para aumentar la participación de pequeñas empresas de comercio electrónico que venden productos hechos a mano. La guía debe centrarse en las estrategias de crecimiento orgánico en lugar de la publicidad paga.

Contexto: Esta es para una comunidad de artesanos que tienen conocimiento básico de las redes sociales pero presupuestos limitados de tiempo y marketing. La mayoría tiene menos de 1,000 seguidores y vende productos en el rango de $ 30-100. Están compitiendo contra artículos producidos en masa y necesitan mostrar su artesanía de manera efectiva.

restricciones:

• Estrategias de mantenimiento factibles para alguien que pase 3-5 horas por semana en las redes sociales
• enfoque solo en InstaGram, no otras plataformas o características de las plataformas
• Evite las estrategias que requieren un equipo costoso más allá de los equipos costosos más allá de los equipos costosos más allá de los equipos costosos. Las tácticas que han demostrado ser efectivas desde las actualizaciones del algoritmo 2023 de Instagram
• Include only tactics that have proven effective since Instagram’s 2023 algorithm updates
• deben ser apropiadas para las empresas en varios nichos creativos (joyas, cerámicas, textiles, etc.)

Claridad: Estructura La guía con una introducción que explica los bosques es valioso para artesans, seguido por 5-7 estrategias específicas con paso a paso. Para cada estrategia, incluya un ejemplo específico, inversión de tiempo estimada y resultados esperados. Concluya con una plantilla semanal de planificación de contenido e ideas de contenido 3-5 adaptadas a empresas hechas a mano. Use un lenguaje sencillo, puntos de bala para pasos procesables y resalte cualquier término técnico que los principiantes puedan no entender.

No tenga miedo de pedirle ayuda a AI para solicitar

Uno de los recursos más pasados ​​por alto para mejorar sus habilidades de solicitación está justo frente a usted: la propia AI. Piense en ello como pedirle a un local instrucciones en una nueva ciudad: conocen el terreno mejor que cualquier mapa.

Cuando comencé a usar herramientas de IA, pasaría horas elaborando el mensaje "perfecto", solo para recibir resultados mediocres. Luego tuve una revelación: ¿por qué no solo preguntarle a la IA cómo prefiere ser solicitado? Es como preguntarle a un chef cómo les gustaría que los ingredientes preparados antes de cocinarlos los.

“How would you recommend I prompt you about website redesign strategies so you can provide me with a 3-page action plan?”

La IA a menudo proporcionará sugerencias de formato, elementos clave para incluir e incluso las indicaciones de ejemplo que puede modificar para sus necesidades específicas.

La cadena de margaritas indica a través de los modelos

Diferentes modelos de IA tienen diferentes fortalezas, piense en ellos como especialistas en un hospital. Google Gemini podría sobresalir en tareas de investigación en una tonelada de sitios web, recopilando información integral sobre un tema. Luego puede tomar esa investigación y alimentarla para Chatgpt o Claude para sintetizarlo y estructurarlo en ideas procesables.

Este enfoque es como una carrera de relevo, donde cada corredor (IA) maneja la pierna en la que son mejor. Recientemente usé esto para analizar algunos datos en un archivo CSV grande. Claude manejó el análisis pesado y ChatGPT realizó un informe de investigación profundo para agregar un contexto más amplio a los hallazgos. El resultado fue una obra maestra del análisis de datos y el impacto/contexto que rodea el análisis.

Sube tus propios datos para la precisión

Las indicaciones genéricas producen resultados genéricos (si te quitas un consejo de este artículo, deja que sea este). Proporcionar sus propios datos es como darle a la IA un mapa personalizado en lugar de direcciones generales.

LLMS puede procesar una gran variedad de tipos de archivos hoy en día, además de poder leer URL específicas en muchos casos. Muchas veces, cuando solicitamos, estamos haciendo referencia a algo específico, y simplemente agregando que el archivo o la información funcionan de maravilla.

Compatibilidad de carga de archivo para LLMS populares

Trate las conversaciones de IA como diálogos continuos

La indicación más poderosa no es un esfuerzo de un solo estado, es un proceso iterativo, como el clay esculpiendo. Su primer intento puede darle una forma aproximada, pero cada refinamiento posterior lo acerca a su visión.

He encontrado esto especialmente valioso al hacer una lluvia de ideas creativas. En lugar de esperar la perfección de inmediato, veo cada respuesta de IA como un trampolín. "Eso es interesante, pero ¿podemos explorar el segundo punto más profundamente?" Este enfoque de conversación permite que la IA se base en un contexto anterior en lugar de comenzar fresco cada vez.

Una de mis aplicaciones favoritas es usar Claude como compañero de lectura para libros de no ficción. Después de terminar un capítulo sobre economía del comportamiento, discutiré conceptos clave con la IA como si estuviéramos en un pequeño club de lectura. "¿Qué pensó sobre la perspectiva del autor sobre la aversión a las pérdidas? Me pareció interesante cómo contradecía ..." La IA ayuda a resaltar las conexiones que podría haber perdido y sugerir conceptos relacionados para explorar, todo porque mantenemos una conversación continua continua en lugar de intercambiar un comando aislado. Herramientas cada vez más sofisticadas.

By approaching AI prompting as a collaborative, iterative process rather than a one-time command, you’ll unlock much richer possibilities from these increasingly sophisticated tools.

Ingeniería rápida ya no es solo una habilidad técnica: se está convirtiendo en una alfabetización esencial en nuestro mundo con IA. Al dominar el marco de 4 C (creatividad, contexto, limitaciones y claridad, puede transformar sus interacciones AI de intercambios frustrantes en asociaciones productivas. La diferencia entre alguien que lucha con las herramientas de IA y alguien que los aprovecha de manera efectiva a menudo se reduce a cuán cuidadosamente elaboran sus indicaciones.

Recuerde que la mejor solicitud de IA no se trata de encontrar una fórmula perfecta o palabras mágicas: se trata de una comunicación clara, detalles específicos y un enfoque iterativo. Comience con ideas fuertes, proporcione un contexto rico, establezca límites apropiados y sea preciso en sus instrucciones. A medida que practique estos principios, desarrollará un sentido intuitivo para lo que funciona, haciendo que cada interacción sea más valiosa que la anterior. La herramienta de IA más poderosa a su disposición no es el último modelo o característica: es su capacidad para hacer las preguntas correctas de la manera correcta.

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