Com optimitzar l'enginyeria de suggeriments: tècniques pràctiques per millorar la interacció amb la IA

Amb els avenços en la tecnologia de la intel·ligència artificial, l'enginyeria de suggeriments (Prompt Engineering) s'ha convertit en un dels temes més populars entre desenvolupadors i usuaris d'IA. No només pot millorar la qualitat de sortida dels models d'IA, sinó que també pot augmentar significativament l'eficiència laboral. Aquest article explorarà com optimitzar l'enginyeria de suggeriments, oferint tècniques pràctiques i millors pràctiques per ajudar-te a interactuar millor amb la IA i aconseguir una major eficiència laboral.

I. Conceptes bàsics de l'enginyeria de suggeriments

L'enginyeria de suggeriments es refereix al disseny de suggeriments de text optimitzats per millorar la qualitat i la rellevància de la sortida dels models d'IA (com GPT-3, Claude, etc.). Un bon suggeriment no només pot guiar la IA a generar resultats més alineats amb les necessitats de l'usuari, sinó que també pot ajudar l'usuari a utilitzar les eines d'IA de manera més eficient.

1. Plantejament del problema

Abans de començar a explorar tècniques concretes, primer hem de clarificar una pregunta: què esperes que la IA pugui fer? Per exemple:

• Generar textos creatius
• Escriure codi
• Realitzar anàlisis de dades

Un cop tinguis clar l'objectiu, podràs triar el procés de suggeriments adequat.

2. Per què és tan important l'enginyeria de suggeriments?

La raó fonamental és que la sortida dels models d'IA depèn en gran mesura dels suggeriments d'entrada. La investigació de Google ha demostrat que repetir preguntes (com "pregunta dues vegades") pot millorar significativament els resultats, com s'ha demostrat en 70 proves de referència. A més, l'enginyeria de suggeriments no només es limita a redactar suggeriments efectius, sinó que també inclou l'optimització del context (Context Engineering) per assegurar que la IA operi en un bon entorn.

II. Principis d'una bona enginyeria de suggeriments

Segons l'experiència d'alguns dels millors enginyers de suggeriments, aquí hi ha vuit principis que poden ajudar-te a millorar significativament la qualitat de la interacció amb la IA:

1. Clarifica l'objectiu: Abans de fer un suggeriment, pensa bé en el propòsit.
2. Assignació de rols: Dona a la IA un rol concret, com ara "com a analista de mercat".
3. Pocs exemples: Proporciona alguns bons exemples per guiar la IA a entendre les teves expectatives.
4. Cadenes de pensament: Guia la IA a pensar en profunditat, en comptes de respondre simplement.
5. Sortida estructurada: Demana que la sortida es presenti en un format específic (com llistes, taules).
6. Suggeriments basats en restriccions: Estableix condicions que limitin, per tal de fer que la IA generi contingut més precís.
7. Millora iterativa: Optimitza constantment els suggeriments, ajustant-los segons els comentaris.
8. Optimització del context: Crea un entorn sense distraccions perquè la IA pensi en un context lògic i coherent.

III. Mètodes concrets per a l'optimització de suggeriments

1. Utilitzar exemples base

Proporcionar alguns exemples excel·lents pot ajudar la IA a entendre el contingut que esperes generar. Per exemple:

Si us plau, explica les tendències actuals del mercat com a "analista de mercat" i proporciona tres punts de suport amb dades.

Aquesta suggerència pot guiar la IA a proporcionar una anàlisi més profunda.

2. Meta-suggeriments (Meta-prompting)

Els meta-suggeriments es refereixen a repetir o transformar la manera de fer suggeriments existents. Per exemple, si el suggeriment original és "resumeix el següent text en tres punts", pots ajustar-lo a "si us plau, resumeix-ho de manera concisa i destaca la informació important." Aquesta variació ajuda la IA a pensar des de diferents perspectives.

3. Configuració del context

Assegura't que la informació del context que rep la IA sigui suficient i concisa. Abans de fer preguntes, afegeix una mica d'explicació de fons per ajudar la IA a entendre millor el problema. Per exemple:

En parlar de les prediccions del sector tecnològic per al 2023, si us plau, explica les tendències i els possibles impactes dels següents continguts.

4. Realitzar diàlegs en múltiples rondes

Els diàlegs en múltiples rondes ajuden a detallar les demandes. Per exemple:

Primer, si us plau, proporciona les tres grans tendències del sector tecnològic per al 2023. A continuació, faré preguntes addicionals sobre l'impacte de cada tendència.

Aquesta manera fa que la interacció entre la IA i l'usuari sigui més fluida i pot generar coneixements més profunds.

IV. Casos pràctics

Pots provar de testejant aquests mètodes en diferents entorns. Per exemple, quan utilitzis ChatGPT per redactar textos de producte, pots seguir els següents passos:

1. Primer pas: Clarifica les característiques del producte i el client objectiu.
2. Segon pas: Construeix un suggeriment, per exemple:

   Si us plau, escriu un text sobre el nostre nou rellotge intel·ligent, centrant-te en les seves funcions de monitoratge de la salut i dirigint-te als consumidors joves.
   

3. Tercer pas: Ajusta constantment el suggeriment basant-te en els comentaris de la sortida, ajustant el context o afegint detalls.

5. Errors comuns i maneres d'evitar-los

• Suggeriments poc clars: Per exemple, "escriu alguna cosa". Canvia-ho a "si us plau, escriu un article sobre el futur de la IA" per ser més específic.
• Falta d'informació de context: Assegura't que hi hagi un bon fons abans de fer un suggeriment.
• No utilitzar comentaris: Utilitza la sortida proporcionada per la IA per fer millores iteratives.

V. Resum i perspectives

L'enginyeria de suggeriments juga un paper crucial en la interacció amb la IA; mitjançant l'optimització dels suggeriments i del context, es pot augmentar significativament l'eficiència i l'efectivitat. En el futur, veurem la combinació de l'enginyeria de suggeriments amb nous conceptes emergents com l'enginyeria de context, que portarà a una experiència d'interacció amb la IA més intel·ligent.

No tinguis por de provar diferents mètodes; només mitjançant la pràctica constant podràs trobar la manera de suggerir que millor s'adapti a tu. Tant si és per a negocis, creació o desenvolupament, dominar les tècniques efectives d'enginyeria de suggeriments obrirà noves possibilitats laborals per a tu. Esperem que les tècniques pràctiques proporcionades en aquest article t'ajudin a navegar pel món de la IA amb facilitat.