IA Prompt Engineering Pro: Aprende a crear y optimizar las indicaciones de IA.

1. INTRODUCCIÓN: Hola a todos. Bienvenido a la clase Prompt Engineering Pro. Y esta es una clase integral diseñada para llevarte de nivel principiante a avanzado en el arte de la ciencia de la comunicación de manera efectiva con inteligencia artificial o IA. Entonces, ya sea si eres estudiante, profesional, emprendedor, educador, creador de contenido, comercializador, desarrollador o líder empresarial, esta clase te ayudará a desbloquear todo el potencial de las herramientas modernas de IA como ChatGPT, Claude, Gemini Copilot y otros modelos de lenguaje grande Entonces esta es la clase. A partir de aquí, serás experto en cómo escribir prompt para IA y cómo funciona este algoritmo prompt. Entonces, ¿dónde está este trabajo de clase? Esta clase es ideal para cualquier persona que quiera obtener una respuesta más precisa, confiable y útil del sistema de IA. Y esta clase está diseñada desde el nivel principiante hasta el nivel avanzado. Entonces, si no tienes experiencia, entonces no tienes que preocuparte porque esta clase comienza con el concepto fundacional y gradualmente procesa para avanzar en la técnica de incitación utilizada por los profesionales de la EI y los usuarios avanzados Entonces echemos un vistazo a lo que aprenderás de esta clase. En esta clase, aprenderás sobre la anatomía rápida, Zero-Shot vs Pow-Shot Prompting, la cadena de incitación al pensamiento, el árbol del pensamiento, el estímulo de roles, el encadenamiento rápido, la evolución y la Zero-Shot vs Pow-Shot Prompting, la cadena de incitación al pensamiento, el árbol del pensamiento, el estímulo de roles, el encadenamiento rápido, la evolución y la iteración. Y echemos un vistazo después de completar esta clase, lo que podrás escribir indicaciones claras, estructuradas y efectivas, generar una respuesta de IA de mayor calidad de manera consistente, usar técnica de incitación avanzada para tareas complejas, aplicar la IA de manera efectiva en educación empresarial, marketing y creación de contenido, marketing y creación de contenido, diseñar un flujo de trabajo rápido que automatice y optimice el trabajo procesar, evaluar y optimizar el prompt para un mejor rendimiento y crear contenido profesional asistido por IA para más rápido y eficiente. Bien. Y esta es una clase basada en proyectos. Entonces tendrás proyecto de clase, y este proyecto de clase te ayudará a practicar mientras estás aprendiendo. Y tendrás todo el recurso de apoyo para esta clase. Y esta clase ya tiene el archivo JonborSource, y te ayudará a hacer más fácil la clase para el aprendizaje Entonces, lo que estás esperando, estamos deseando aprender juntos sobre Prompt Engineering, y te ayudará a desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial 2. Prompt Anatomy: Hola a todos. Llegaremos a la primera lección de aprendizaje, clase profesional de ingeniería rápida. En esta lección, vamos a aprender sobre la anatomía pronta. Al principio, necesitas saber cuál es el prompt y luego podrás entender sobre la anatomía pronta. Entonces así como una oración tiene un sujeto, verbo y objeto, se construye un prompt altamente efectivo a partir de un componente estructural específico. Entonces, comprender esta anatomía es la diferencia entre obtener respuesta genérica de IA poco útil y un nivel de resultados precisos de expertos Entonces, si ya estás familiarizado con Jamini ChatGPT, Cloud y todas las demás plataformas de IA, sabes cómo usar estas Y si eres totalmente desconocido sobre la IA, entonces no tienes que preocuparte por que vamos a aprender desde el principio. Entonces, si tienes los conocimientos básicos sobre el comando dar en JATGPT o en Gemini, o en Cloud o en copiloto, entonces lo que estás escribiendo en la caja, eso se llama el Prompt Pero puedes escribir un prompt y obtendrás el resultado del motor de IA. Pero el tiempo máximo, no conseguirás las cosas exactas de lo que estás buscando. Entonces, si necesitas algún resultado preciso, en ese caso, necesitas conocer la ingeniería rápida, y esto es lo que vamos a aprender en esta clase. Entonces la anatomía pronta tiene un total de cuatro pilares, ¿verdad? Entonces, si consideras acerca de la anatomía rápida, tienes que enfocarte en las instrucciones, el contexto, los ejemplos y el formato de salida. Entonces, los cuatro pilares son la característica central de la anatomía del baile de graduación. Entonces ahora vamos a echar un vistazo prácticamente. Y se puede ver en mi pantalla, abrí un par de pestañas en mi navegador, y toda la pestaña es sobre el sitio web de IA o la plataforma de IA. Entonces, al principio, te voy a mostrar la plataforma de IA más popular y de tendencia en mi pantalla, eso se llama ChatGPT Y es de OpenAI. Y en segundo lugar, te voy a mostrar sobre el Gemini es uno de los más populares así como ChatGPT Y este Gemini es una plataforma de IA de Google. Entonces puedes echar un vistazo a esto se llama Copiloto, y este copiloto es un producto de Microsoft, luego echar un vistazo sobre el coágulo Esto es de lo antrópico, y esta nube es ampliamente utilizada para la programación Y puedes ver otra plataforma EI más popular de G Rock, y esta T Rock es un activo de Elon Mask, y este sitio web hoy en día es ampliamente utilizado para la generación de imágenes y videos Y ahora les voy a mostrar sobre una plataforma EI china que llamó Deep Sig Esto también está funcionando muy bien. Y si se compara con otros, es tener muy barato en precio. Y para la investigación, esta perplejidad está utilizando hoy en día ampliamente, Entonces estas son las plataformas EI más populares en este momento. Pero si consideras acerca de los usos, todos tienen un tipo de usos casi similar, pero también tienen algún patrón diferente para proporcionarte la salida. Entonces en Chan GPT, puedes escribir, puedes pedir cualquier cosa por los conocimientos, así como ahora, puedes crear algunas imágenes Entonces, para crear imagen o para pedir cualquier cosa o para generar un artículo para escribir, puedes usar este ChatGPT, Y para Gemini, sí tienen una función casi similar a la de ChatGPT, y ChatGPT hoy en día tiene la parte de programación que se llama Entonces con ChatGPT, puedes escribir, puedes generar la imagen y también puedes escribir el código Y como lo mismo este Géminis, sí tienen las mismas cosas. Pero Gemini, tienen alguna característica específica o avanzada como para crear los videos. En ese caso, hay que usar el estudio Gemini. Pero con esta opción de búsqueda básica o con esta landing page básica de Gemini, podrás generar el artículo, generar el o puedes hacer cualquier tipo de pregunta. Puedes obtener las respuestas así como podrás crear imágenes, crear música, crear videos y muchos más. Entonces como Gemini y ChatGPT, tienen todas las características similares, pero si consideras actualmente, ChatGPT no está creando los videos, Pero Géminis también ahora es capaz de codificar también. Ahora, centrémonos en Copiloto. Entonces este es el producto de Microsoft. El copiloto tiene salidas muy mínimas y limpias. Si consideras la salida con el ChatGPT y GMNE, Jin puede generar un artículo largo con una versión ponderada así como Están proporcionando la explicación amplia y elaboradamente detallada Pero si consideras al Copiloto, Copiloto es una de las buenas plataformas de IA para proporcionar u obtener la salida mínima y limpia Básicamente te proporcionarán las respuestas cortas con la información perfecta, ¿verdad? Y una cosa más quiero decirles que este copiloto también está disponible para la generación de imágenes así como para la codificación. Entonces en ese caso, hay que considerar al Copiloto Github, si lo considera, para una mejor salida, en ese caso, hay que usar el Copiloto Github para la plataforma de codificación Ahora centrémonos en la nube. Y como decía esa nube es producto de lo antrópico Hoy en día, Claude es ampliamente utilizado para fines de codificación, en realidad, y tienen la última versión, y están actualizando siempre para suavizar la experiencia de codificación. Clod es básicamente ampliamente utilizado para codificación, así como el coágulo es bueno para escribir, y hoy en día, Cloud también implementó la parte de diseño Entonces, si necesitas diseñar un sitio web, si consideras diseñar el front-end, en ese caso, podrás usar tanto el clod como el back end Así que lo último en desarrollo web o desarrollo de software con el eIX podrás usar clod para el desarrollo web o cualquier tipo de aplicación o desarrollo SAS ¿Correcto? Entonces enfoquemos ese Joc Este es el producto de Elon Musk, como decía, y este Elon Musk Grock ahora es ampliamente utilizado para las redes sociales en realidad. Esta roca también es muy buena para responder y escribir, pero básicamente se usan ampliamente para las redes sociales. Este Grock es muy bueno generar las imágenes así como los videos Y las únicas cosas que quiero decirte que hoy en día generación de imágenes y la generación de video no es gratis con Grock Pero si estás usando la versión paga, te voy a mostrar más adelante sobre la diferencia entre la versión gratuita y la de pago y cómo está funcionando el sistema de tokens. Te voy a mostrar un poco más tarde. Pero con la versión paga, podrás crear bonitos rieles, videos para redes sociales, así como las bonitas imágenes para cualquier tipo de usuario, ¿verdad? Ahora consideremos sobre el Sik Profundo. Esta es una plataforma de IA china, y si consideras entre los precios, este dip Sik proporciona un costo API muy barato, y sí tienen lo bueno para escribir, buenos para pensar Pero para usos comerciales, puedes considerar el Dip Sik por precios muy baratos Y finalmente la perplejidad, esta perplejidad es muy útil para Entonces, si estuviste asociado con alguna investigación o si necesitas algún conocimiento profundo, en ese caso, podrás usar la perplejidad, y obtendrá muy buena salida para el propósito de investigación, Ahora, echemos un vistazo a la diferencia entre la versión gratuita y la de pago. Entonces, consideremos sobre el ChatGPT Gemini y Claude. Estas tres cosas, te voy a mostrar por la diferencia entre la versión gratuita y la de pago. Entonces este ChatGPT, es una versión gratuita. Puedes ver que esta es la versión gratuita y tendrás alguna limitación. Pero si consideras sobre el Gemini, ya puedes ver, estoy usando aquí esta versión pro de Gemini. Y esta versión pro no es gratuita. Es media suscripción mensual. Y Gemini, tendrán una oferta gratuita de un mes de prueba para la versión pro. Y una vez finalizado el periodo de prueba, en ese caso, podrán usar un no podrás usar una vez que te paguen. Si estás satisfecho con la versión de prueba, entonces puedes realizar el pago, y luego puedes tomar la versión de suscripción para el mes o por los años. Pero ahora vamos a echar un vistazo cuál es la diferencia. Entonces con la versión gratuita, podrás usar toda la función. Al igual que, puedes crear una imagen aquí. Se puede crear imagen en Gemini así como ChatGPT. Pero con ChatGPT, podrás obtener muy pocos resultados con la versión gratuita Puedes obtener la versión de T Biz para junto con una versión gratuita, pero no podrás generar un par del montón de imagen a partir del JatGBT con la versión gratuita, así como Gemini two Por lo que la versión gratuita tiene alguna limitación. También, la versión paga, sí tienen la limitación también. Ahora, déjame mostrarte la limitación de la versión paga. Entonces esta es mi versión gratuita de ChatGPT, y esta es mi versión paga de Y en otro navegador, he abierto la nube, y esta nube también una versión de pago. Pero si echas un vistazo dentro de la configuración, obtendrás la opción del usuario dentro del coágulo Entonces lo que estás obteniendo, puedes ver aquí, tengo algún límite de sesión, tengo algún límite semanal, y puedes ver aquí está la bolsa de datos del usuario. ¿Correcto? Sí. Entonces en Cloud, puedes tomar tienen algún límite de sesión. Como si estás usando la versión paga, entonces no podrás usar pagada todo el tiempo, o la versión paga porque tienen algún límite de sesión actual, y cada sesión es de aproximadamente cuatro a 5 horas. Entonces cada cuatro a 5 horas, si estás usando para los usos pesados, en ese caso, llegará al límite. Y una vez que llegue al límite, entonces no podrás usar la sesión actual. Entonces hay que esperar el reinicio de la sesión, entonces podrás usar la siguiente sesión. Y después de usar la sesión actual, tienen el límite semanal. Entonces, si eres un usuario pesado, como lo estabas haciendo estabas desarrollando algunas SAS, en ese caso, tienes que usar un quad pesado para el propósito de programación, pero sí tienen un límite semanal. Por lo que no podrás usar ilimitado con la versión pro. Por lo tanto, hay que ir por la suscripción superior. Entonces así es como está usando el plan. Al igual que esta versión Cloud, esta es mi versión pro paga, y esta es mi versión GME Pro y esta es mi versión gratuita de ChatGPT Entonces con el ChatGPT, puedes crear alrededor de cuatro a cinco imágenes a la vez, luego te limitarán los usos Entonces hay que esperar alrededor de cuatro a 5 horas o 6 horas. En ocasiones podría tomar alrededor de 8 horas. Entonces hay que esperar hasta que se restablezca el límite, ¿verdad? Por lo que la versión gratuita tiene límite muy inferior para usos. Entonces la versión pro, tienen el límite superior. Y si necesitas más que la versión pro, en ese caso, tienes que ir por la versión plus, como Google van a tener una versión plus así como este Claude, ¿verdad? Por lo que los gratuitos tienen menores usos y los pagos tienen los mayores usos. Y esta es la diferencia entre la versión gratuita y la de pago. 3. de Instrucciones, ejemplos de contexto: formato de salida: Hola a todos. Bienvenido de nuevo una vez más. En esta lección, vamos a aprender sobre la instrucción, el contexto, el ejemplo y el formato de salida sobre la anatomía del prompt. Entonces, centrémonos en la instrucción. Entonces, ¿qué es la instrucción para pronta? Será instrucción que le diga a la IA que lo que tiene que hacer la IA. Es muy sencillo, y esta es la tarea principal o reglas. Para que puedas ver en mi pantalla, abrí ChatGPT y Jamin E, así que estoy usando la versión gratuita de ChatGPT y la versión Gemini Por lo que esta versión dos te ayudará a entender cómo se está ejecutando la versión gratuita con la instrucción así como la versión de pago. Entonces echemos un vistazo al verdadero ejemplo de instrucción. Entonces solo le vas a decir a la IA que lo que tiene que hacer la IA. Entonces estoy escribiendo aquí, escribir una publicación en Facebook sobre herramientas de IA para estudiantes. Estoy escribiendo aquí. Bien, entonces he escrito, escribo una publicación en Facebook sobre IA para estudiantes. En realidad, esta es la instrucción, y he estado presionando el botón enter, y puedes ver que ChatGPT se inicia generando el resultado y aquí está el resultado y puedes ver que ChatGPT creó Esta es la manera muy sencilla de entender la instrucción. Y si quieres conocer más detalles, en ese caso, puedes escribir esa puedes escribir esa publicación en Facebook explicando cinco herramientas de IA que estudiante puede usar para ahorrar tiempo de estudio y usar un lenguaje sencillo y mantenerlo atractivo. Esto es solo una instrucción simple. Pero cuando pondrás más detalles para la instrucción, entonces cómo se verá. Así que echa un vistazo a la salida. Aquí está nuestra salida, y ahora voy a poner un detalle más para la instrucción. Y por lo tanto, voy a escribir aquí, escribir una publicación en Facebook explicando cinco herramientas de IA, los estudiantes pueden usar para ahorrar tiempo de estudio. Y quiero escribir aquí por usar el lenguaje sencillo y por mantenerlo atractivo. Por eso voy a escribir aquí, usa un lenguaje sencillo. Y mantenlo atractivo. Bien. Entonces la primera es instrucción, y ahora ésta también es instrucción. Pero aquí dentro, he escrito algunas instrucciones detalladas. Este es este aviso se trata de crear la publicación de Facebook, y aquí, también se trata de crear la publicación de Facebook. Pero si consideras entre dos comandos o dos instrucciones, esta es solo una instrucción simple. Y aquí dentro, he escrito instrucciones detalladas. Así que identifiquemos la diferencia entre la instrucción de símbolo y la instrucción de detalle. Aquí, he mencionado esa herramienta de cinco IA. Pero aquí dentro, no he escrito sobre ningún número ni ninguna herramienta. Y aquí, he escrito las cinco herramientas de IA, ¿de acuerdo? Y por lo que van a utilizar para ahorrar su tiempo de estudio, aquí dentro, he mencionado por salvar los tiempos de las estrellas. Entonces, esta es una instrucción rápida única o una sola instrucción rápida, y aquí está la instrucción rápida detallada. Entonces déjame presionar el botón de entrada, y luego obtendremos el resultado de ChatGPT Así que puedes ver aquí aquí está la salida para instrucción simple, y aquí, es la salida detallada. Así se puede ver ChatGPT ya dado cinco herramientas nombre. Entonces esta es también una publicación de Facebook, y esta también es una publicación de Facebook. Espero que tengas la idea de cómo está funcionando la instrucción. Ahora centrémonos en el contexto. Entonces, cuál es el contexto, hay que entender que el contexto da información de fondo para que la IA pueda entender la situación. Entonces ahora déjame decirte con contexto y sin contexto. Entonces como ejemplo, sin contexto, escribir sobre un freelance Entonces estoy escribiendo aquí, escribir sobre freelancing. Y yo 'presiono el botón de introducción y aquí está la salida. Para que veas que ChatGPT comenzó a generar la salida por solo freelancing Y ahora centrémonos en el contexto. Entonces esto es este prompts sin contexto. Y con contexto, lo que voy a escribir, mi audiencia es estudiante de la Universidad de Bangladesh de 18 a 25 años que quiere oportunidades de ingresos en línea pero que quiere oportunidades de ingresos en línea pero tiene poco conocimiento técnico Entonces déjame escribir aquí. Entonces entenderás prácticamente sobre el contexto, y estoy escribiendo aquí mis alumnos o público son estudiantes Universidad de Bangladesh 18 a 25 años, que quieren ingresos en línea, que quieren ingresos en línea Pero tienen poco conocimiento técnico. Bien. Ahora vamos a centrarnos en los dos contextos. El primero, esto es sin contexto. Y en la segunda, es contexto. Y ahora con este aviso, ahora, A Sé quién es el público, nivel de habilidad, situación, y el tono de dirección. Y el contexto suele responder quién, por qué, para quién, y cuál es la situación. Entonces así es como está funcionando Context. Ahora déjame presionar el botón de introducción. Entonces obtendrá la salida sobre el prompt con contexto. ¿Correcto? Entonces puedes ver aquí está la salida, y aquí está la salida. Éste es sin contexto, y éste es con contexto. Y puedes ver aquí, se indica el nombre curuntry y quiénes son puedes ver, quiénes son el público objetivo que los universitarios Entonces, en última instancia, quién es el público, nivel de habilidad, situación y tono de dirección ya se declara dentro del resultado. Entonces, por lo tanto, si quieres, si quieres obtener la salida adecuada con el contexto, entonces tienes que mencionar quién es el público, nivel de habilidad, situación y tono de dirección. De nuevo, te lo digo, el contexto suele responder quién, por qué, para quién y cuál es la situación. Bien, entonces ya cubrimos dos partes. El primero es instrucción, y nuevamente, estoy repitiendo instrucción, solo dígale a la IA qué hacer. Y en contexto, hay que declarar quién por qué, para quién y cuál es la situación. Bien, genial. Ahora, centrémonos los ejemplos en ingeniería rápida. Al principio, necesitas saber cuál es el ejemplo. En ingeniería rápida, un ejemplo es una demostración de cómo se debe realizar una tarea. Generalmente se muestra como un par de entrada y salida dentro del prompt. En lugar de solo decirle a la IA qué hacer, vamos a mostrarte cómo hacerlo en prontitud, y esto se llama el ejemplo, y hay que tener en cuenta que por qué el ejemplo importa. Ejemplo ayudar al modelo a entender la tarea con mayor precisión, seguir un formato de salida específico, emparejar un desierto o estilo de escritura, reducir la inconsistencia o la respuesta incorrecta Ahora, déjeme mostrarle prácticamente cómo está funcionando el ejemplo. Al principio, quiero fui a escribir algún prompt sin ejemplo. Y ya ya preparé algún prompt para mostrarte porque va a ahorrar tiempo. Y te voy a dar te voy a dar todo el archivo prompt necesario junto con estas clases. Entonces solo tienes que descargarla y luego puedes hacer práctica junto conmigo y no tienes que escribir una y otra vez el prompt. ¿Bien? Entonces en mi bloc de notas, he escrito un prompt, y este prompt es sobre sin ejemplo Y lo que he escrito aquí, resuma el siguiente texto en una sola frase La inteligencia artificial está transformando industrias automatizando tareas y mejorando la toma de decisiones, ¿verdad? Entonces esto es en realidad sin ejemplo, y estoy copiando este prompt de este bloc de notas y estoy pegando aquí Y estoy presionando el botón Enter. Y este modelo describe el estilo y la estructura por sí solo. Bien. Entonces, lo que obtuvimos el resultado, inteligencia artificial está cambiando las industrias al automatizar el trabajo y ayudar a las personas a tomar mejores decisiones Entonces, lo que hemos escrito, inteligencia artificial está transformando industrias automatizando tareas y mejorando la toma de decisiones Entonces este fue nuestro rápido, y este es nuestro resultado. Entonces, si echas un vistazo profundamente entre prompt y output, no hay nada más cambios, solo unos pocos, ¿verdad? Así se puede ver que la inteligencia artificial se está transformando y en lugar de transformarse aquí está escrito cambiando. Y luego se escriben industrias automatizando la tarea. Y puedes ver aquí, industrias automatizando el trabajo Entonces, en lugar de tarea, es trabajo escrito. Y luego está escrito aquí, mejorando la toma de decisiones. Y en salidas escritas ayudando a las personas a tomar mejores decisiones. No hay tantos cambios aquí, porque no aplicamos el ejemplo. Pero cuando apliquemos el ejemplo, entonces ChatGPT o AI seguirán la entrada, y de acuerdo con nuestra entrada, te proporcionarán la Ahora vamos a echar un vistazo con ejemplo, y por lo tanto ya escribí algún ejemplo prompt en node pad, así que tengo que copiar desde el node pad. Y esto es con el ejemplo. Este prompt es con el ejemplo. Y por eso voy a copiar desde node pad y estoy pegando y los estoy golpeando en un botón Bien, ahora echa un vistazo a lo que obtuvimos la salida. Entonces, como ejemplo, hemos escrito el ejemplo de que la inteligencia artificial de texto está cambiando la forma en que operan los negocios. Y el resumen, la IA está remodelando operación del negocio a través automatización y la decisión más inteligente Entonces ya le di a AI sobre ejemplos, cuál será el texto y cuál será el resumen y cómo se verá. Entonces esto es lo que ya le di el insumo, y le dije cuál será la salida. Entonces esta es la entrada, y esta es la salida. Y entonces ya le di una nueva tarea a la IA que este es mi texto y ahora me dan la salida como resumen. Y aquí está nuestro resultado. que puedas ver de acuerdo a nuestra instrucción, la forma en que hemos dado el ejemplo, la forma en que sacamos la salida Entonces así es como básicamente está funcionando el ejemplo. Y el modelo claramente nos está ayudando a entender sobre la longitud de salida, estructura de la oración y el nivel de detalles, ¿verdad? Entonces espero que tengas la idea de cómo está funcionando el ejemplo con el prompt de IA. Ahora vamos a centrarnos en la última palabra de pronta anatómica que es formato de salida Prompt Engineering Entonces, el formateo de salida en ingeniería rápida, significa definir explícitamente cómo se debe estructurar, organizar y presentar la respuesta de IA . Entonces, en última instancia, no solo le estás diciendo al modelo qué generar, sino también cómo debe verse la respuesta final así es lo que también le estás diciendo, eso se llama formato de salida. Y sabes por qué es importante el formato de salida porque te ayudará a usar el párrafo cuando quieras usar viñetas. Te ayudará a mezclar la explicación con la respuesta. Te ayudará a cambiar la estructura a través de la respuesta. Así que con el formateo de salida, podrás asegurar consistencia, legibilidad, fácil copiar o pegar o automatización Y esta es también la salida amigable con la máquina como tablas JSON, list, etcétera Ahora vamos a centrarnos en prácticamente cómo está funcionando básicamente el formato de salida. Y se puede ver en mi pantalla, abrí otra pestaña en mi navegador, y aquí, se escribe el método común de formateo de salida. Así que les acabo de decir anteriormente se incluye el formato de salida común o el formato de salida Prompt Engineering sobre el punto de viñeta, forma de número, el formato de tabla, encabezado fijo, el carácter y los datos estructurados. Entonces puedes ver el ejemplo que se da aquí. Explicar el formato de salida de computación en la nube. Puedes ver el formato de viñeta que se da aquí. Y en el segundo en forma numérica, explique cómo crear un formato de salida de sitio web. Es una forma numérica. Aquí está la forma numérica y aquí está la forma de viñeta. ¿Bien? Ahora, espero que tengan la idea de cómo funciona el formato de salida, pero queremos aplicar el prompt real para incluir el formato de salida, y queremos escribir el prompt de formato de salida real para obtener el formato de salida real. Por eso, de nuevo, estamos volviendo a nuestra pestaña principal de ChatGPT, y aquí, te voy a mostrar el verdadero ejemplo rápido de formato de salida Y por lo tanto, ya agregué un prompt para el formateo de salida y ese prompt se agrega a nuestro bloc Y se puede ver en mi bloc de notas, he agregado otro prompt, y este es el ejemplo de formateo de salida Entonces voy a copiar el prompt desde aquí y lo voy a pegar. Ahora, echemos un vistazo a cómo están funcionando las cosas. Entonces he dado una tarea, y el nombre de la tarea se resume el siguiente artículo Y aquí está el artículo, y puedes ver aquí está el artículo se da aquí, esta parte del artículo. Y en formato de salida, he mencionado título Max seis palabras, tres viñetas, cada viñeta con un máximo de 15 palabras, sin explicación adicional. Entonces esta es mi estructura clave principal del formato de salida. Entonces ya declaré aquí que el título estará dentro de seis palabras, y habrá tres viñetas y cada viñeta tendrá un máximo de 15 palabras y ninguna explicación extra. Bien, entonces este es el artículo, y tenemos que resumir estas cosas con este formato de salida Ahora, puedes hacer clic en esta opción SendPmpt o puedes presionar el botón entro desde Entonces estoy dando click aquí al botón SendPmpt, y ahora ChatGPT te dará Fresco. Entonces, lo que hemos escrito, tenemos nuestra idea, y la tarea está a punto de resumir el artículo, y aquí tenemos la idea Así podrás ver si consideras el formato de salida con el comentario o con el prompt y con el output. Así titulado What I We Got titulado Máximo de seis palabras. Y aquí dentro, el título está dentro de seis palabras. Y luego lo que tenemos tres viñetas, y aquí tenemos las tres viñetas. Y cada viñeta máximo 15 palabras. Y cada uno de aquí es el punto de viñeta, y se puede ver que no se ha superado más de 15 palabras, y las palabras entre medias quiero decir, menos de 15. Bien. Y ninguna explicación extra. Y se puede ver que aquí no se da ninguna explicación extra. Ahora, quiero mostrarles, quiero mostrarles un poco más sobre el formateo de salida. Por lo tanto, quiero hacer algunos cambios, ¿no? Entonces aquí, en lugar de estas cosas, en lugar de 15 palabras, quiero escribir, cada viñeta max 50 palabras. Entonces en vez de 15, he escrito aquí 50 palabras, y en vez de ninguna explicación extra, voy a escribir una explicación detallada, ¿verdad? Y voy a copiar todo este prompt una vez más, y ahora voy a pegar aquí y voy a hacer clic en el botón Sen pron Ahora echemos un vistazo a cómo están funcionando las cosas. Derecha. Entonces aquí está la salida. Por lo que ahora puede obtener la visión clara de cómo está funcionando el formato de salida. Entonces en nuestro prompt anterior, lo que hemos escrito tres viñetas y cada viñeta con un máximo de 15 palabras. Pero esta vez, he escrito max 50 word, y aquí está la salida. puede ver aquí, Se puede ver aquí, tenía menos de 15 palabras, y ahora es tener un máximo de 50 palabras. Y se puede ver que la primera salida fue con una sola línea, y aquí dentro, tenemos la línea doble. Bien. Y aquí dentro, está escrito ninguna explicación extra, pero aquí, he escrito una explicación detallada, y tenemos una explicación detallada. Por eso nos dieron las dos líneas. Y con las dos líneas también contenidas dentro de las 50 palabras. Entonces espero que tengas la idea cómo está funcionando el formato de salida. Y nuevamente, hay que recordar que el formato de salida es muy importante cuando va a que recordar que el formato de salida es muy utilizar la IA para fines de escritura, ya que si quieres ir por la versión impresa o por escribir algún artículo 0R para noticias, en ese caso, tienes que enfocarte en el formato de salida Debido a que es realmente importante y cómo escribirás en formato de salida, IA te dará la dirección exacta medida que escribes en formato de salida. Bien. Entonces llegamos al final de nuestra lección, y hemos aprendido sobre el contexto de instrucción, ejemplo y formato de salida para ingeniería rápida. Entonces una cosa más quiero decirles, estas cuatro cosas es el pilar o la característica clave para crear el prompt en la ingeniería pronta. Entonces, por lo tanto, hay que hacer algo de práctica, entonces tendrá la idea de cómo estas cuatro cosas están funcionando para una ingeniería rápida. Entonces espero que disfrutes esta lección, y espero que te tengas en nuestra siguiente lección hasta allá Cuídate y adiós a todos. 4. Cero vs. pocas fotos: Hola, todos bienvenidos de nuevo una vez más. Y en esta lección, vamos a aprender sobre tiro cero versus fuhot en ingeniería rápida Al principio, necesitas saber cuál es la diferencia entre tiro cero y los pocos disparos. Así que me pronuncia la ingeniería, ayuda a que el modelo de IA genere una mejor respuesta dando instrucciones claras y ejemplo. Y por lo tanto, hay dos técnicas comunes que están disponibles en ingeniería rápida. El primero es ingeniería rápida de tiro cero, y el segundo es ingeniería rápida de pocos disparos. ¿Bien? Entonces echemos un vistazo a la diferencia entre tiro cero y un disparo de pocos. Entonces tiro cero significa dar a la IA única instrucción sin ningún ejemplo, ¿verdad? Entonces es muy sencillo. No hace falta que pongas la instrucción amplia soy tiro cero en tiro cero, solo tienes que dar una instrucción muy sencilla sin ningún ejemplo. Y ¿sabes cuándo usar cero corto? Y básicamente se usa cuando la tarea es muy simple y clara y quieres una respuesta rápida, y la IA también entenderá el tema, y no necesitas poner el estilo de salida estricto y otros, ¿verdad? Entonces echemos un vistazo al ejemplo práctico de tiro cero. Entonces por ejemplo práctico, estoy usando ChatGPT y para entender el tiro de héroe, voy a escribir aquí eso, ¿Cómo estás hoy? Y luego estoy escribiendo traducir esto en francés. Bien, entonces estoy presionando el botón de introducción. Entonces puedes ver aquí es la salida simple, ¿verdad? He escrito un comentario muy sencillo pero ¿cómo estás hoy traducido al idioma francés?, y aquí está la salida. Y aquí está la salida. Entonces esta es una forma muy sencilla. Y si vas a buscar otro ejemplo, te ayudará para una mejor comprensión. Por lo tanto, voy a escribir otro prompt que escriba una breve cita motivacional sobre el éxito Escríbelo breve, motivacional. Código sobre el éxito. Bien. Y estoy presionando el botón de introducción. Y puedes ver aquí es una salida simple porque no brindamos ninguna instrucción amplia. Eso se llama el tiro cero, y aquí hay una salida simple. Y si comparas entre ventaja y limitación para tiro cero, es decir, es tener un par de ventaja, es muy rápido y simple guardar token y costo si estás usando la versión paga, y es bueno para tarea común, pero sí tiene alguna limitación como menor formato de consistencia y puede malinterpretar tarea compleja y puede malinterpretar tarea compleja calidad de salida puede Entonces esta es la limitación, y se trata de la ventaja. Entonces espero que entiendas sobre el tiro cero. Ahora, centrémonos en los pocos disparos. Entonces fushot significa que está dando algunos ejemplos a la IA antes de pedirle que realice la tarea Entonces, cuando tienes que usar Fust cuando necesitas un formato específico y la tarea es compleja, es tener algunas cuestiones de consistencia Quieres una mayor precisión y cuando necesito guía de patrones, ¿verdad? Entonces echemos un vistazo prácticamente a los pocos disparos. Así que en nuestro archivo de recursos, ya he preparado algún ejemplo para pocos disparos, y por lo tanto, estoy abriendo el archivo de recursos, y se puede ver aquí se da un prompt dentro del archivo de recursos. Entonces se puede ver convertir sentencia en Imoges, ¿verdad? Entonces aquí, ya se dan dos ejemplos, y ya pueden ver, estoy contento y aquí está el estilo Imoge Y para el segundo, yo la pizza. Y aquí el emoji como se verá el Imoge. Aquí se da el ejemplo. Y ahora para la tercera tarea, así que aquí en tercera tarea, acabo de dar la frase, pero hasta ahora, la emose no se coloca, y quiero quiero el emosee para la tercera oración, Y por eso voy a copiar este prompt del bloc de notas de recursos y lo voy a pegar aquí Voy a presionar el botón de introducción o hacer clic en el mensaje de envío. Y ya pueden ver, me dieron mis esperados emosi. Para que puedan ver aquí, yo he dado el ejemplo. ¿Cuál será el estilo de salida? Ya he dado el ejemplo, y el chat DPT es de la misma manera que le dije para chatear TPT Y aquí está nuestra salida para la sensación de sueño y yo estoy somnoliento, y esta es nuestra emosie Entonces ahora vamos a centrarnos en otro ejemplo para feshot. Entonces aquí, he dado otro ejemplo rápido para el futuro y lo que aquí está escrito, clasificado como sentimiento. Entonces, cuál es el texto la película fue increíble, y aquí el sentimiento se escribe como ejemplo, lo positivo Para el segundo, odiaba el final. Entonces el sentimiento es negativo. Entonces, para la tercera tarea, ¿cuál será el sentimiento Esto es lo que hay que pedirle al juez, pero usted con el ejemplo. Entonces ya dimos el ejemplo y la forma o el patrón JAGPT seguirá y te dará la salida exacta de acuerdo a tu ejemplo ¿Bien? Entonces el producto está bien. Entonces, ¿cuál será el sentimiento? Entonces echemos un vistazo a cómo están funcionando las cosas. Y por lo tanto, voy a copiar este texto o prompt, y lo voy a pegar en ChatGPT Y ahora echemos un vistazo a la salida. Entonces, ¿cuál será el producto? ¿Cuál será el sentimiento para el tercero? El producto está bien. Entonces la sección de sentimiento era la vacía y estábamos buscando el sentimiento, y ChatGPT nos dio el Entonces espero que tengas la idea de cómo básicamente están funcionando los pocos disparos y el tiro cero. Entonces ahora echemos un vistazo a la comparación entre la ventaja y la desventaja y sobre algunos otros pasos, y voy a mostrarles otra imagen. Y con esa imagen , te será útil para entender estas cosas. Para que puedas ver en mi pantalla, he abierto una imagen, y también he dado estas cosas dentro de la carpeta de recursos. Entonces la diferencia entre tiro cero y fus shot, se puede ver ejemplo incluido en tiro cero, no hay ejemplo, pero en pocas tomas hay ejemplo se da, lo tanto, la respuesta es sí en pocas tomas Entonces velocidad, puedes ver en tiro cero, obtendrás el resultado más rápido, y en pocos disparos, tendrás la velocidad más lenta o el resultado más lento. En precisión, el tiro cero es moderado y la precisión en fusiot es mayor porque ya diste la instrucción adecuada con los ejemplos Y el tiro cero se basa para tarea simple y el disparo pocos se basa para tarea compleja y patrón. Y si comparas los usos del token, en ese caso, tiro cero tiene usos bajos de token, y pocos disparos tienen mayores usos de token. Y si echas un vistazo, hay reglas generales rápidas, usa tiro cero cuando la tarea es sencilla y usa pocas tomas cuando necesites una salida estructurada, precisa o consistente, ¿verdad? Entonces espero que tengas la idea cómo está funcionando realmente el tiro cero y los pocos disparos. Entonces espero que hayan disfrutado de esta lección, y voy a saltar a nuestra siguiente lección hasta allí Cuídate y adiós a todos. 5. Chain of Thought Prompting: Hola a todos. Bienvenido de nuevo una vez más. Y en esta lección, vamos a aprender sobre la cadena de pensamiento que llamé en Ingeniería Prompt, COT. Y esto significa cadena de pensamiento. Entonces, al principio, necesitas saber cuál es la cadena de pensamiento o COT en la pronta ingeniería. Entonces, la incitación de COT es técnica de Ingeniería Prompt donde se anima a la IA a rezonificar paso a paso antes de dar la respuesta final Entonces, básicamente, este COT se usa ampliamente con fines matemáticos, y en lugar de saltar directamente a la salida, el modelo explica el proceso de pensamiento intermedio, ¿verdad? Entonces la cadena de pensamiento que incita a guiar a la IE para desglosar el problema, analizar cada palabra, razonar lógicamente y producir una respuesta final Y es básicamente útil para problemas matemáticos, rezonificación lógica, análisis de múltiples pasos, tarea de toma de decisiones y problemas complejos de codificación Entonces aquí está la explicación, y ahora vamos a echar un vistazo prácticamente a la cadena de pensamiento o COT incitando con chattib Así se puede ver en mi pantalla que he abierto el ChatGPT, y aquí voy a escribir una estructura básica o unos prompts estándar, y más adelante, vamos a escribir sobre la cadena del prompt de pensamiento Entonces estoy escribiendo el prompt estándar o la estructura básica. Eso es lo que es 25 por 12, ¿verdad? Solo estoy escrito con fines matemáticos, y estoy presionando el botón de entrada. Y puedes ver aquí está la respuesta. Por lo que sólo se le dan 300. Entonces estaba multiplicando 12 por 25, y esto es lo que acabamos de obtener la respuesta básica Ahora, consideremos acerca la diferencia entre la estructura básica del cebador estándar con la cadena de pensamiento prom. Entonces aquí adentro para aplicar esa cadena de pensamiento rápido, estoy escribiendo lo que es 25 multiplicando por 12, estoy poniendo el signo de interrogación, y en segundo párrafo, estoy escribiendo, piense paso a paso. Bien. Entonces lo que he escrito, lo que es 25 multiplicar con 12. Y aquí pongo el signo de interrogación. Y luego en segunda línea, he escrito las cosas paso a paso. Entonces, si no estabas familiarizado con cómo pondrás la segunda línea, en ese caso, tienes que presionar botón Shift y Enter para meterte en segunda línea Y ahora voy a voy a hacer clic en el mensaje de envío, o vas a presionar el botón de introducción Y ahora obtendrás la diferencia entre el prompt estándar y la cadena del prompt de pensamiento. Entonces aquí, obtuvimos respuesta directa con el prompt estándar. Y con la cadena de pensamiento rápido, lo que tenemos para calcular 25 por 12, romper 12 en diez más dos, y aquí está la salida. Se puede ver. Al principio, se multiplica con 25 por diez, y aquí está el resultado 250. Y entonces 25 por dos es igual a 50. Ahora agréguelas a 50 más 50 igual a 300. Entonces 25 por 12 es igual a 300. Entonces en última instancia, aquí, el resultado viene cómo estas cosas funcionando con los pasos de pensamiento. Así que conseguimos cada paso cómo estaba pensando la IA para obtener los 300, ¿verdad? Entonces esta es la diferencia entre prompt estándar y el prompt de la cadena del pensamiento. Bien. Ahora les voy a mostrar otros dos ejemplos para la incitación de COT con dos estilos diferentes como la rezonificación matemática y la rezonificación lógica Y por eso he dado algún prompt dentro de la carpeta de recursos, y con ese prompt, te ayudará a entender de mejor manera. Entonces abramos la carpeta de recursos, y aquí está la carpeta de recursos. Y he dado dos prontas. primera es la rezonificación matemática, y la segunda es el razonamiento lógico Y estos básicamente están usando para COT. Para que puedan ver, he escrito un aviso de que una tienda vendió 15 libros el lunes y 27 libro el martes. Cada libro cuesta $1. ¿Cuánto dinero ganó la tienda en total? Piensa paso a paso. Entonces se trata de la rezonificación de metanfetamina, y este es el aviso y echemos un vistazo a cómo funciona la salida, Entonces voy a copiar este prompt desde el bloc de notas de recursos, y lo voy a pegar en ChatGPT, y estoy dando clic en el botón de enviar prompt Y ya pueden ver, aquí hemos escrito las cosas paso a paso. Y aquí, toda la salida se da con paso a paso. Por lo que se puede ver en lunes, vendió 15 libros el martes, vendió 27 libros. Por lo que el total de libros vendidos 15 más 27 es igual a 42. Entonces cada libro cuesta $8, por lo que multiplicar 42 con ocho es igual a $336 Por lo que la tienda ganó en 336 dólares en total. ¿Correcto? Entonces este es el COT simple para el razonamiento matemático. Y ahora vamos a centrarnos en el razonamiento lógico. Y por eso he dado otro prompt aquí y básicamente es ayudarte a entender el razonamiento lógico. Y aquí dentro, lo que hemos escrito, John es más alto que Mike. Mike es más alto que Sam. Entonces, ¿quién es el más alto? Explicar paso a paso. Entonces voy a copiar este prompt, y lo voy a pegar aquí y estoy presionando el botón entro. Para que puedas ver al final hemos escrito explicar paso a paso. Entonces se le da la explicación. Al igual que, comparemos el paso a paso. John es más alto que Mike, y puedes ver aquí, John es más alto que Mike. Mike es más alto que Sam. Entonces aquí está Mike es más alto que Sam. Entonces el pedido de más alto a más bajo es John que Mike que Sam Entonces, por lo tanto, John es el más alto. Entonces así es como el COT se usa ampliamente para el razonamiento matemático y el razonamiento lógico. Entonces tienes la idea cómo está funcionando este razonamiento matemático y aquí cómo está funcionando el razonamiento lógico, ¿verdad? Entonces esta es la explicación para usar COT en la ingeniería rápida. 6. Tree of Thoughts Prompting: Hola a todos. Bienvenido de nuevo en segundo lugar. Y en esta lección, vamos a aprender sobre árbol de pensamientos o TOT en ingeniería rápida En nuestra última lección, aprendimos sobre COT que era la cadena de pensamiento, pero esta vez, vamos a aprender sobre el árbol del pensamiento, eso es TOT Entonces, en última instancia, COT y TOT tienen mucha diferencia, y también es importante para aprender TOT para ingeniería rápida Entonces, el árbol de pensamientos o indicador TOT es una técnica avanzada de ingeniería rápida donde la IA explora múltiples caminos de rezonificación en lugar de seguir solo una cadena lineal En lugar de pensar paso a paso en una sola dirección, el modelo genera múltiples ideas o soluciones posibles, evalúa cada camino, elige la mejor opción y continúa rezonificando desde el Y funciona como un árbol de decisiones para la rezonificación. Para que puedan ver en mi pantalla, abrí una imagen, y aquí está escrita. ¿Cuál es el árbol del pensamiento o la incitación del TOT? Entonces, básicamente, el pensamiento tradicional en cadena está siguiendo esta dirección. Se puede ver inicio paso uno, paso dos, y la respuesta final. Este es el procedimiento básico o estándar para la indicación básica para la cadena Pero cuando compararás el TOT o t del pensamiento, es expandir el razonamiento en ramas Así que puedes ver aquí está la estructura. Al principio, es un comienzo y va generar tres o múltiples ideas para TOT, ¿verdad? Para que veas, después de iniciarlo genera idea, A idea, B, e idea, C. Después de eso, la IA evolucionará con la Idea A, idea B y la idea C. Y después de evaluar cada idea, entonces te dará el mejor camino de razonamiento. Entonces, en última instancia, después de explorar muchas alternativas, te dará el camino de razonamiento final y el mejor. Y así está funcionando el árbol del pensamiento. Entonces es permitir que la IA explore alternativas, como decía. Te ayudará a retroceder si es necesario, comparar estrategias y te ayudará a resolver el problema más difícil. Entonces ahora echemos un vistazo al ejemplo práctico de TOT. Entonces, para el aprendizaje práctico sobre el TOT, he preparado algunos prontos para entender el Tote Entonces ya sabes cómo está funcionando el baile de graduación general y estándar, pero necesitas ver la diferencia entre el prompt general y el Tot Entonces ya has visto el prompt general, cómo están funcionando estas cosas. Y ahora les voy a mostrar cómo está funcionando el TOT. Y por lo tanto, he dado el Prompt en nuestro archivo de recursos, y pueden ver, he creado dos estrategias. ¿Bien? El primero es la estrategia de negocios, y esta es la incitación del TOT y otra es la resolución de acertijos, y aquí está el prompt Entonces, enfoquemos primero la estrategia de negocio. Entonces he escrito una pequeña cafetería, quiero aumentar las ganancias, explorar múltiples estrategias paso a paso, evaluar cada una, luego elegir el mejor enfoque. Por lo que hace unos momentos, les he mostrado una imagen donde las ideas estaban mostrando esa idea una idea dos e idea tres. Después de compilar toda la idea, se le da la estructura principal, y ese fue el árbol Y esto es lo que en realidad hemos escrito dentro del prompt. Entonces lo que he escrito una pequeña cafetería, quiero aumentar las ganancias, explorar múltiples estrategias paso a paso. Entonces aquí, ni una sola estrategia será identificada por la IA, explorará múltiples estrategias, y luego la IA evolucionará cada una Entonces a partir de múltiples estrategias, te dará el mejor enfoque, ¿verdad? Entonces copiemos este prompt desde aquí y lo voy a pegar en ChatGpt, y luego estoy dando clic en el botón SendPmpt Y ahora se puede ver que se le da el mejor resultado. ¿Bien? Entonces como hemos mencionado, exploro múltiples estrategias, y por lo tanto, aquí está la estrategia uno, estrategia dos, estrategia tres, cuatro, cinco. ¿Bien? Entonces la salida se describe de múltiples maneras. Al principio, en el paso uno, es identificar las posibles estrategias. En el paso dos, evaluar cada estrategia, y en el paso tres, es comparar todas las estrategias, y en el paso cuatro, se le da el enfoque final y el mejor. Y en el paso cinco, se le da el plan de acción. Derecha. Entonces espero que tengas la idea de cómo están funcionando estas cosas. Se puede ver que hemos dado un prompt muy corto, pero obtuvimos una salida detallada. Entonces esta es la magia de TOT. ¿Bien? Entonces, centrémonos o describamos los pasos de acuerdo a nuestro prompt. Entonces en un principio, hemos escrito aquí que las múltiples estrategias para paso a paso. Entonces aquí en la estrategia uno, está escrito aumento de los precios para rentabilizar la cafetería. Y se puede ver que se le da algún ejemplo que el café fríe de 4 a 450 dólares Entonces en la estrategia dos, se describe aumentar el tráfico de clientes. Y por lo tanto, se le da alguna estación sobre el marketing en redes sociales, descuento de tarjetas de fidelización y la asociación local. En la Estrategia tres, se menciona que reducen costos, menores gastos operativos como el desperdicio de ingredientes, usos de electricidad y el exceso de personal En la estrategia cuatro, se menciona vender un artículo de mayor beneficio como pasteles, bebidas especiales y comidas combinadas En Estrategia cinco, se sugiere sobre la mejor experiencia del cliente para encuestas más rápidas, mejor configuración, Wi Fi gratis y ambiente amigable. Así que aquí se describe elaboradamente la estrategia múltiple. Entonces centrémonos en las estrategias del evaluador. Entonces se le dan cinco estrategias. Ahora, es el momento de evaluar estrategias. Entonces está evaluando el aumento de precios. Ya se le ha dado la ventaja y el riesgo. Y aquí, está escrito para aumento de precios, aumento inmediato de ganancias, fácil de implementar, pero tiene algún riesgo como el cliente puede dejar de comprar, competidor puede ver más barato Y la evaluación es buena para la ganancia a corto plazo, pero arriesgada si el precio sube demasiado. Por lo que se le da una evaluación para la estrategia uno. Y para la estrategia dos, se puede ver la ventaja que se menciona sobre el aumento del tráfico de clientes y tiene alguna ventaja como riesgo. Entonces, en ventaja, dice más volumen de ventas, construye crecimiento a largo plazo, expande, conciencia de marca, y se menciona sobre el riesgo que el marketing cuesta dinero, resulta cuando toma tiempo. Y en evaluación, está bien hacer la evolución que sea muy poderosa si el marketing es efectivo Entonces para la tercera estrategia, se menciona sobre el costo reducido, y en ventaja, se menciona la mejora de las ganancias sin subir los precios, la operación eficiente, ayudar a la sustentabilidad, y se menciona sobre algunas plataformas que cortar demasiado puede reducir la calidad Cosas morales pueden sufrir y en evaluación útil, pero el ahorro puede ser limitado. Para el número cuatro, aquí hay diez venta mayor ítem de beneficio. Ventaja aumentar el valor promedio del pedido. Los clientes suelen comprar complementos impulsivamente, pero también tienen cierto riesgo, y aquí está el riesgo de que el Smart requerido no diseñe, es posible algunos artículos no se vendan también Y en evaluación, estrategia fuerte con riesgo relativamente menor. Y la evaluación final o la quinta se mejora la experiencia del cliente y la ventaja, se menciona que incentivar a los clientes repetidos, crear críticas positivas y boca a boca y es mayor riesgo puede requerir inversión y mejora llevar tiempo. La evaluación es una excelente estrategia a largo plazo. Ahora es comparar los tres estudios. Puedes ver aquí está la parte de comparar aquí está la parte de evaluar, y aquí está la parte de estrategias. Por lo que hemos mencionado estas tres cosas muy claramente dentro de nuestro prompt. Explora múltiples estrategias. Aquí están las múltiples estrategias. Evaluar cada uno. Entonces puedes ver aquí está la parte de la evolución. Esta es la parte de la evolución, y en definitiva, luego elige el mejor enfoque. Ahora, a partir de aquí, vamos a comparar la estrategia, y después de comparar, obtendremos el mejor enfoque. Para que veas que se da la comparación de estrategia. Y aquí, se da el nivel de riesgo potencial de beneficio, la velocidad y el valor a largo plazo para aumentar el precio, potencial de ganancia es medio, nivel de riesgo es medio alto, velocidad es rápida y el valor a largo plazo es medio. Entonces para el segundo, aumento del tráfico, potencial de ganancias es alto, nivel de riesgo es medio, velocidad, medio, valor a largo plazo es alto. Para reducir costos, potencial de ganancia es medio, el nivel de riesgo es bajo medio, velocidad es rápida y el valor a largo plazo es medio. Y para el cuarto es vender artículo de alto beneficio, potencial de ganancia alto, nivel de riesgo bajo, velocidad rápida, y el valor a largo plazo es alto. Y para el quinto, mejorar experiencia de que el potencial de ganancia es alto, nivel de riesgo bajo, velocidad, lento valor a medio y largo plazo es muy alto. ¿Bien? Ahora bien, si te enfocas en la Etapa Cuatro, elige el mejor enfoque. Bien. Entonces, en última instancia, se menciona aquí el enfoque basado recomendado, etapa primaria, vender artículo de mayor beneficio además de mejorar la experiencia del cliente, y se da por qué crecimiento sustentable de bajo riesgo fomenta la repetición de negocios, aumenta el gasto por clientes. Y después de obtener el mejor enfoque, también se le da el plan de acción. Se puede ver cómo se ejecutará el plan de acción. Ya se menciona con la fase uno, fase dos, fase tres, y para la recomendación final, ya se le ha dado alguna recomendación final. Entonces, cuál era nuestra principal prioridad a partir de aquí, tuvimos que elegir el mejor enfoque, y aquí está nuestro resultado. Puedes ver aquí es elegir el mejor enfoque. Entonces, lo que se menciona aquí, vender un artículo de mayor beneficio, bien, y mejorar la experiencia del cliente. Entonces después de evaluar cinco estrategias. Número cuatro, puedes ver aquí está el número cuatro y se elige el número cinco para el mejor enfoque, ¿verdad? Puedes ver vender artículo más alto y mejorar la experiencia del cliente. Aquí está el número cuatro vender artículo más alto y mejorar la experiencia del cliente. Entonces espero que tengas la idea ahora de cómo está funcionando este TOT. Entonces es muy sencillo. Se puede ver que es muy simple en prontitud, pero obtendrá una explicación detallada con la elaboración adecuada y los detalles adecuados. Ahora tengo otro ejemplo de TOT. ¿Bien? Entonces puedes ver que este prompt fue sobre la estrategia de negocio, y ahora vamos a centrarnos en algunas cosas diferentes que resuelve el rompecabezas. Entonces, lo que aquí está escrito, hay que cruzar un río con olf, cabra y col Explore diferentes movimientos posibles y determine la solución segura, ¿verdad? Entonces para resolver acertijos, voy a copiar este prompt, y luego lo voy a pegar en ChatGPT y estoy golpeando el fondo de entrada Entonces básicamente hat hibit me está dando dos tipos de respuesta Y en primera respuesta, se centra en entender las reglas, y en la segunda respuesta se trata de la configuración del problema. ¿Bien? Entonces puedes ver que han dado dos tipos de resultado, y desde aquí, puedes elegir cualquier preferencia de aquí. Por lo que este tipo de situación puede enfrentar en varias ocasiones mientras usa el ChatGPT u otra plataforma Pero para resolver este tipo de complicaciones, tienes que enfocarte en acerca de tu pronta. Entonces, lo que realmente está buscando el prompt. Para que pueda ver nuestro resultado final que estamos esperando que determine la solución segura. Entonces en respuesta uno, se menciona sobre entender las reglas. En la respuesta dos, se trata de la configuración del problema. Entonces estamos buscando resolver el problema, y por lo tanto, voy a usar esta respuesta porque se trata de la configuración del problema. Entonces, si conoces el problema configurado, entonces tendrás la solución segura. Entonces por eso voy a elegir esta configuración del problema. ¿Bien? Entonces voy a usar esto. Prefiero esta respuesta, entonces se abrirá en tu ChatGPT Así que vamos a desplazarnos un poco hacia arriba. Y ahora vamos a centrarnos en la respuesta cómo se realiza ChatGPT de acuerdo a tu prompt Entonces aquí, la configuración del problema, debes transportar un olf, una cabra, una col La regla es que el barco puede llevar solo tú y un artículo. Si se deja solo, el lobo se come la cabra y la cabra se come la col. Entonces el objetivo es mover todo de manera segura a través del río. Por lo que también dio algunas puñaladas para explorar el posible primer movimiento Así que en la opción A, tomar todo el primero y lado izquierdo después de mover cabra y col. El problema es que la cabra puede comerse la col. En la opción B, tomar primero la col, lado del labio después de la mudanza, el lobo y la cabra. El problema es que el lobo se come la cabra. ¿Bien? Entonces la opción C, toma primero la cabra. Labio lateral tras movimiento, lobo y col. Esto es seguro porque lobo no come col, repollo no daña lbs, ¿verdad? Por lo que ya se le han dado algunas estrategias múltiples aquí en el paso uno, y ahora en el paso dos, continúan forman el paso seguro así en lado derecho, quien queda cabra y en lado izquierdo, quien sigue siendo olf y col Ahora, regresa Alan de derecha a izquierda. Después en el paso tres, explora el siguiente movimiento. ¿Bien? Entonces hay que elegir entre tomar el lobo y llevarse la col. Ahora, intenta llevarte al lobo. En lado derecho, tomar se puede ver aquí la toma olf a través en lado derecho olf y cabra El problema es que el lobo se comerá la cabra a menos que le devolvamos la cabra. Así que deja lobo y trae de vuelta a la cabra. Ahora, en lado lp, que queda cabra y col y en lado derecho, que siguen siendo Lobo. Bien. Entonces, en última instancia, estas cosas son seguras, pero ahora es el momento de llevar la col a través. En Estancia cuatro, se da, lleva la col a través. Entonces Lobo y col, permanecen en lado derecho y lado izquierdo, que sigue siendo bueno. Entonces en última instancia, entonces hay que devolver a Alon en movimiento final. Entonces, en movimiento final, lleva lo bueno a través del segundo. Y luego del lado izquierdo, tendrás todo en el lado derecho. Entonces aquí dentro, se menciona Lobo, bueno y col. Bien. Y la respuesta final es el éxito. Entonces aquí adentro, en resumen, tienen la solución completa. Para que puedas ver cómo se realizarán las cosas. Aquí, la solución se da paso a paso. Así que lleva el bien al otro lado, regresa solo, lleva a Wolf a través, trae el bien de vuelta, lleva la col a través, devuelve a Alon y luego lleva bien al otro lado. ¿Por qué este trabajo? Nunca dejes a Lobo solo con cabra porque Lobo se comerá a la cabra, nunca dejará a la cabra sola con col cabra se comerá la col. Para que puedas ver cómo están funcionando estas cosas para la resolución de acertijos. Entonces este TOT realmente está trabajando mágicamente para resolver acertijos y con fines comerciales, Entonces ahora echemos un vistazo a la ventaja y limitación de TOT Entonces, por ventaja, es tener una mejor resolución de problemas, explorar alternativas, manejar la incertidumbre también, y mejorar la creatividad, reducir la darance del razonamiento Y sí tiene alguna limitación como una respuesta más lenta, mayores usos de tokens, indicaciones más complejas pueden generar demasiadas ramas Entonces, al usar estas cosas, hay que considerar acerca de la ventaja y limitación, y después de comparar la ventaja y la limitación, entonces puedes usar estas cosas correctamente. Entonces espero que tengan la idea de cómo este TOT está funcionando ampliamente en ingeniería rápida 7. Indicaciones: Hola a todos. Bienvenido de nuevo en segundo lugar. En esta lección, vamos a aprender sobre roles en la ingeniería rápida solicitud de roles es una técnica de ingeniería rápida cuando asigna la IA para un rol específico, persona, profesión o nivel de experiencia antes de dar la tarea En lugar de preguntar directamente hasta la IA, ¿de quién debería actuar? Este rol que impulsa este modelo es básicamente ayudar a responder en un estilo especializado utilizando el conocimiento específico del dominio principal, usando tonos de coincidencia para experiencia y producir respuestas más enfocadas Básicamente hay un montón de reglas que están disponibles si se considera el rol profesional, entonces la IA puede actuar como médico o como abogado, como profesor, ingeniero, contador, diseñador Y si consideras sobre los roles creativos, en ese caso, la IA puede actuar como escritor de cuentos, poeta, diseñador de juegos, guionista Y si te estás enfocando los roles de comunicación, en ese caso, esa IA puede enfocarse o IA puede actuar como un rol de coach motivacional, entrevistador, planificador de debates, agente de soporte personalizado, Entonces así es como está funcionando el prompting de roles. Ahora, te voy a mostrar una imagen. Entonces aquí está la imagen y se puede ver cuál es el papel que incita, y aquí están los ejemplos dados Actuar como experto en ciberseguridad. Explica cómo funciona el ataque de pihing. Entonces, cuál es el papel que se define aquí, ese es el experto en ciberseguridad Este es el papel, ¿verdad? Y aquí está la región. Ahora, la IA responde desde la perspectiva del profesional de la ciberseguridad Y se puede ver por qué el trabajo de incitación de reglas, modelo de lenguaje grande están capacitados en muchos estilos de escritura y dominio profesional Una regla de asignación ayuda a la IA activar el patrón de conocimiento relevante, ajustar el vocabulario y el tono, seguir el estilo de razonamiento profesional y producir respuesta de hora de contexto Entonces quiero, quiero mencionar una cosas que el papel que incita tiene algunas ventajas y limitaciones Entonces, centrémonos en las ventajas. Que son respuestas más realistas, mejor experto en dominio, mejorar la consistencia del tono, más a la medida. Salidas y razonamiento contextual más fuerte. Y si te enfocas en las limitaciones cómo el rol mal definido puede confundir al modelo Las personas demasiado complejas pueden reducir la claridad. La IA aún puede producir consejos de expertos incorrectos. Por lo que hay que tener en cuenta que el papel que incita tiene alguna ventaja y alguna limitación también Entonces ahora vamos a enfocarnos en la implementación práctica de los prompting de roles con Chachi Bit Entonces, para implementar un prompt práctico para roll prompting, tenemos que abrir nuestro bloc de notas desde el archivo de recursos, y he preparado algunas indicaciones para comprender la Entonces voy a abrir el bloc de notas desde el archivo resource. Y pueden ver, he mencionado aquí el rol de entrevistador y he dado un prompt que se menciona aquí actuar como entrevistador técnico para una empresa de ingeniero de software Hazme cinco preguntas de entrevista de script Java desde principiante hasta avanzado. Entonces, ¿cuál será el papel? El rol será entrevistador técnico. Entonces como este aviso es para entrevistador, y hemos mencionado al entrevistador técnico para una empresa de ingeniería de software Entonces aquí dentro, hemos mencionado cuál será el papel. Entonces papel será entrevistador técnico, y cuál será su tarea para tomar entrevista y estoy buscando cinco preguntas de entrevista en JavaScript. ¿Bien? Entonces voy a copiar este prompt, y estoy pegando a ChatGPT, y estoy presionando el botón entro para obtener el resultado ¿Bien? Para que veas que el ChatGPT está dando la respuesta, y aquí la respuesta, genial, voy a actuar como entrevistador técnico Entonces estábamos buscando a ChatGPT para que actuara como entrevista y ahora ChatGPT está actuando como Y hemos pedido cinco preguntas de entrevista de JavaScript de plataformas para principiantes. Para que puedas ver funciones principiante, intermedio, y esto es lo que estábamos buscando. Aquí está la opción para principiantes, opciones de principiante a intermedio, y aquí están las opciones avanzadas. ¿Bien? Entonces aquí está la pregunta. Para que puedas ver cuál es la diferencia entre Var let y const en JavaScript. Entonces estábamos buscando la pregunta de cinco Javascript. Aquí está la pregunta. Y el primero es para el principiante. segundo es para el principiante y el intermedio, y se trata de la función. Entonces está escrito cuál es la diferencia entre función regular y la función de flecha. Después en tercer lugar, se menciona sobre el tipo intermedio para un script Java de sincronización. Explica la diferencia entre promesa de devolución de llamada y una sincronización o un peso Y para el nivel avanzado, ¿cuál es el cierre en JavaScript? ¿O puede explicar la salida de este código? Entonces aquí se da el código. Entonces, como entrevistador, qué es exactamente lo que estábamos buscando, esto es lo que obtuvimos Entonces puedes ver que solo dimos dos líneas de prompt, pero obtuvimos una salida grande detallada de acuerdo con nuestro prompt. Entonces así es como está funcionando el Prompting de roles. Entonces aquí, mencionamos sobre entrevistador técnico, y ahora ChatGPT está trabajando como entrevistador Ahora vamos a centrarnos en otro ejemplo. Y esta vez, ChatGPT actuará como experto en marketing. Entonces en experto en marketing, hemos mencionado en Prompt que actúan como estratega de marketing digital, escriben un anuncio de Facebook para una cafetería dirigida a estudiantes Bien, entonces voy a copiar este prompt y estoy pegando a ChatGPT, y estoy presionando el botón tro desde mi teclado, y aquí está Así que estábamos buscando un anuncio a través del ChatGPT y el anuncio será para cafetería y nuestro público objetivo es estudiante Se puede ver que se le da una copia muy fácil de usar resultado. Para que veas que tenemos la opción de copiar desde aquí. Entonces, si usas esta opción de copia, entonces solo puedes pegarla en cualquier lugar. Por lo que se puede ver estudio H Zips asesinato. Necesita un lugar de estudio perfecto, tome su café favorito, Wi Fi gratis y ambiente de couse en Brew corner Cafe ChatGPT ya se le dio un nombre de cafetería también, pero si quieres modificar el contenido de la salida en ese caso, tienes que mencionar estas cosas A modo de ejemplo, el ChatGPT dio café Brew Corner. Este es el nombre del café. Pero en lugar de este nombre, si quieres cambiar estas cosas o si tienes algún nombre preciso de la empresa o nombre de la tienda, en ese caso, tienes que mencionar dentro del prompt. ¿Bien? Entonces, cómo se inicia el resultado proporcionando aquí, aquí hay un enfoque estudiantil, anuncio de Facebook diseñado para llamar la atención, crear urgencia y aumentar los walk ins. Entonces ahora, ChatGPT está actuando como una estrategia de marketing digital, y estábamos buscando anuncios de Facebook para cafetería, y esta es la salida ¿Bien? Entonces espero que tengas la idea de cómo está funcionando el prompting de roles Entonces puedes usar múltiples roles, como dije antes, cuántos tipos de roles hay disponibles. Entonces solo hay que hacer el prompt, cómo actuará el ChatGPT y qué rol se desempeñará Esto es lo que tienes que describir en tu pronta. Bien, entonces espero que tengas la idea sobre la pronta ingeniería. Y ahora voy a pedirle que haga alguna práctica. Al igual que voy a pedirte que actúes como médico y des y necesitas obtener la salida para el tratamiento de primeros auxilios por lesión menor. Así que crea el prompt. De acuerdo a actuar como médico y darme la salida para el resultado de una lesión menor. Y esto es que puedes considerar como tu tarea. Bien. Entonces espero que hayas disfrutado de esta lección, y voy a esperar que te tengas en nuestra siguiente lección hasta allí. Cuídate, y adiós a todos. 8. Prompt Chaining: Hola a todos. Volveremos en segundo lugar y en esta lección, vamos a aprender sobre el encadenamiento rápido en ingeniería rápida Al principio, necesitas saber cuál es el encadenamiento rápido. Encadenamiento rápido en la técnica de ingeniería rápida donde una tarea grande o compleja se divide en un prompt secuencial más pequeño Entonces, en lugar de pedirle a la IA que haga todo a la vez, divide el trabajo en pasos donde cada prompt resuelve una palabra del problema y la salida de un paso se convierte en la entrada para el siguiente paso. Y esto crea un flujo de trabajo de indicaciones. ¿Bien? Entonces te voy a mostrar una imagen. Esto te ayudará a entender cómo básicamente funciona la ingeniería rápida. Para que puedas ver en mi pantalla apareció una imagen, y aquí, se explica claramente ¿qué es el cambio rápido? Y este es algún tipo general de aviso. Entonces puedes ver, en lugar de usar un prompt gigante, escribir un plan de negocios, estrategia de marketing, análisis financiero y una campaña en redes sociales para una cafetería. En lugar de esto vamos a dividir toda la tarea en tareas más pequeñas, ¿verdad? Entonces, en este aviso general, hemos escrito correctamente un plan de negocios, estrategia de marketing, un análisis financiero y una campaña en redes sociales para una cafetería. Este es un prompt general, pero dividimos estas cosas en múltiples tareas más pequeñas, como dividimos las cosas ingresadas en cinco pasos. Entonces en el paso uno, generar la idea de negocio. Paso dos, crear público objetivo. Paso tres, construir estrategia de marketing. Paso cuatro, estimar las finanzas y Paso cinco, crear campaña en redes sociales. Entonces este es el encadenamiento del baile de graduación. ¿Bien? Entonces este es el general, y este es el encadenamiento del baile de graduación Y cada paso mejora el enfoque y la calidad. Entonces ahora déjame decirte una cosa que es el límite de sesión y sobre la calidad y sobre la alucinación Cuando le darás este tipo de aviso general a la IA, entonces no podrá garantizar la calidad porque en un solo prompt aseguraste muchas cosas como plan de negocios, estrategia de marketing, análisis financiero, campaña en redes sociales. Por lo que se generarán varias cosas en un solo prompt. Por lo tanto, la calidad no será asegurada. Y una cosa más es que si estás usando la versión gratuita, en ese caso, tendrás algún problema sobre el token o tendrás algún problema sobre los límites de usos. Y si quieres generar una explicación elaborada paso a paso para cada una de las estrategias individuales como el plan de negocios , estrategias de marketing, análisis financiero y campaña en redes sociales, entonces si divides estas cosas en cinco pasos diferentes, entonces tendrás el. Tendrás la calidad, y no enfrentarás problema con la limitación de usos o emisión de tokens. Por lo tanto, este encadenamiento rápido es muy útil para generar contenido de calidad así como la explicación detallada, ¿verdad? Ahora, es el momento de enfocarse en la implementación práctica del encadenamiento rápido Bien. Entonces, para entender el encadenamiento rápido, he preparado algún prompt para el encadenamiento rápido, y por lo tanto, tenemos que abrir nuestro bloc de notas en el archivo de recursos, y aquí está el Y he separado toda la tarea en diferentes pasos. Entonces puedes ver un ejemplo uno, este es el ejemplo uno. He mencionado aquí ese flujo de trabajo de redacción de blogs. Entonces voy a escribir un blog, y he dividido toda la tarea en tres pasos diferentes en lugar de uno En el paso uno, he mencionado sobre el generar ideas temáticas y el prompt es generar cinco ideas de post de blog sobre inteligencia artificial para principiantes. En el paso dos, mencioné sobre el esquema de crear. Y aquí he mencionado en prompt que crean un esquema detallado de cómo funciona el chatbot Y en el Paso tres, he mencionado el escribir el artículo completo, y en pronta, he escrito escribir un artículo amigable para principiantes usando este esquema. Bien, entonces no vamos a darle al hit todo este prompt atomos. Lo haremos de manera dividida. Por lo tanto, vamos a ejecutar este prompt paso a paso. Entonces, centrémonos en el paso uno. En el paso uno, voy a copiar solo prompt solamente. Y he mencionado una idea de generar cinco entradas de blog sobre inteligencia artificial para principiantes. Entonces este es el prompt, y en lugar de estas cosas enteras, hice el splitly y por lo tanto, voy a copiar esto solo incitado Entonces este es nuestro primer paso, y estoy presionando el botón entro. Bien, entonces aquí está el resultado, ¿de acuerdo? Entonces se realiza la ejecución del primer paso. Ahora enfócate en el Paso dos. En el paso dos, lo que se menciona, crear esquema. Y aquí hay un aviso, y voy a copiar estas cosas. Crea un esquema detallado de cómo funciona el chatbot. Y yo estoy siguiendo el encadenamiento. Aquí está el primer paso una salida. Y en encadenamiento, aquí está el apuntalamiento para el segundo paso y me presionan el botón enter Y una cosa más quiero asegurarle resultado, este resultado está asociado con el primer resultado porque esta es la salida del paso uno, y esta es la segunda salida del paso dos o la segunda salida. ¿Bien? Entonces estaba buscando un esquema detallado, y pueden ver aquí está el esquema. Se da un esquema detallado. Y ahora tiempo para el último o tercer paso. Y aquí palabras escritas, escribe un artículo amigable para principiantes usando este esquema. Bien, entonces voy a copiar estas cosas, y tengo el esquema aquí, y ahora voy a pegar la tercera salida, y ahora estoy golpeando el inter fondo. Y puedes verlo iniciado y te dará un gran artículo de explicación detallada porque este artículo se generará a partir de este esquema. Y este esquema, se puede ver el esquema del segundo paso es bastante grande. Y el artículo final generará a partir del segundo paso. Entonces este es el primer paso y desde el primer paso, hemos generado el segundo paso, y desde el segundo paso ahora estamos generando en el tercer paso. Entonces en última instancia, cada paso, lo hemos escupido, y ahora estamos generando el resultado y se puede ver aquí es la salida final Aquí está la conclusión. Y echemos un vistazo desde el principio. Bien, entonces este fue nuestro tercer paso, y ya pueden ver, hemos escrito que escribir un artículo amigable para principiantes usando este esquema. Entonces, según esquema, ahora tenemos un artículo amigable para principiantes, y puedes ver qué tan grande es el artículo. Se puede ver mucha información, se escribe mucho texto. Por chat TiBT y también se proporciona la conclusión. Entonces así es como trabajarás el encadenamiento rápido, y el encadenamiento rápido se usa básicamente para dividir una tarea en múltiples pasos Entonces este es el proceso muy simple para el encadenamiento rápido. 9. Evaluación e iteración: Hola a todos. Bienvenido de nuevo una vez más. En esta lección, vamos a aprender sobre la evolución y la iteración en la ingeniería rápida Al principio, hay que saber cuál es la evolución y la generación I En última instancia, es el proceso de probar, comparar y refinar rápido para mejorar la calidad de salida de IA. Entonces, en última instancia, unas buenas indicaciones rara vez son perfectas en el primer viaje Prompt Engineering prueba continuamente las indicaciones, analiza la salida e identifica la debilidad, así como el prompt refinado con repetir los procesos Por lo que este es confiable sistema de IA se construyen. Y cuando intentarás obtener la mejor salida, en ese caso, en un solo prompt puede que no sea posible obtener la mejor salida con un solo intento. Por lo tanto, probar las múltiples formas son el mejor proceso, y esta son la evolución y iteración es el proceso, ¿verdad? Así que enfoquemos la parte de la evolución de la ingeniería rápida. Entonces evolución significa medir qué tan bien se realiza un prompt. Por lo tanto, puede verificar si la salida de IA es precisa, clara, consistente, útil, segura, formateada correctamente y está totalmente estructurada. Entonces esta es la parte de la evolución. Y si te enfocas en la iteración, en ese caso, iteración significa mejorar el prompt paso a paso Entonces modificas la instrucción, ejemplos, los roles, las restricciones, formato de salida y la guía de razonamiento, luego vas a probar una y otra vez. Entonces así es como básicamente está funcionando la pronta evolución e iteración Entonces ahora vamos a aprender prácticamente cómo la evolución rápida básicamente está trabajando con la iteración. Por lo tanto, voy a abrir el bloc de notas desde nuestro archivo de recursos, y esta vez, no voy a usar ChatGPT Esta vez, voy a explicarte cómo básicamente están funcionando estas cosas . Bien, para que puedan ver, he creado un escenario dentro de nuestro bloc Para que puedas ver en escenario, quiero que esa IA escriba un correo profesional. Este es nuestro escenario. Por lo tanto, en el paso uno, he escrito escribir un correo electrónico a un cliente sobre el retraso del pedido. Entonces esta fue la pronta. Y la IA me ha dado la salida. Esta es solo la salida. Entonces cual fue la salida, Hola, tu pedido se retrasa. Perdón por las molestias. Entonces esta fue la salida, y esta fue mi pronta. Entonces según prompt, obtuve una salida muy débil. Por lo que se puede ver que el problema no se describe. Es demasiado corto. Es no tener el profesional lo suficiente, ninguna explicación, y ningún siguiente paso útil. Por lo tanto, tenemos que mejorar pronta, y por tanto en el paso dos, lo que hemos escrito, hemos cambiado el prompt porque hemos modificado. Y para mejorar el prompt, he cambiado el estilo prompt, y por lo tanto, aquí hemos escrito, escribir un email profesional y educado a un cliente cuyo pedido se haya retrasado tres días, incluya un ApolosYrason para el retraso, tranquilidad, fecha estimada de entrega, tono amistoso, y Y se puede ver esta vez, tenemos la mejor salida. Entonces anteriormente, no tenemos ningún tema, pero esta vez conseguimos un tema y cómo empezó. Estimado cliente, pedimos disculpas por el retraso en la entrega de su pedido. Debido a un problema de envío inesperado, su paquete llegará aproximadamente tres días después de lo esperado. Entendemos las molestias que esto puede ocasionar y agradecemos su paciencia Tu nueva fecha estimada de entrega es el 28 de mayo, gracias por tu comprensión y apoyo. El mejor equipo de atención al cliente rigored. Bien. Entonces, en última instancia, ahora obtuvimos el mejor resultado. Se ve bien, ¿verdad? Ahora, en el paso tres, ahora evalúe el resultado. Entonces, ¿qué mejora? Después de modificar el prompt, obtuvimos la mejor mejora, y aquí está cuál es la mejora que encontramos más profesional, explicación clara, mejor tono e información útil incluida. Ahora, enfoquemos lo que aún podría mejorar. Agrega personalización, incluye cupón de descuento, haz que el tono sea más cálido Por lo que anteriormente obtuvimos mejor salida de acuerdo a comparar con el primer paso uno. Y ahora queremos que sea más mejor de lo que recibimos en el paso dos. Por lo tanto, para mejorar más, vamos a agregar personalización, incluir cupón de descuento y hacer que el tóner sea más cálido Entonces para la salida final o para el prompt final, lo que hemos mencionado que escriban un cálido y profesional correo electrónico de atención al cliente a Sara sobre una orden de retraso. El pedido se retrasa tres días debido al mal tiempo incluyen sincera tranquilidad apolosía, actualizado, fecha de entrega, cupón de descuento del 10%, melodía empática y amable, melodía empática y amable, manténgalo Y ahora esta vez, vamos a copiar este prompt y aplicaremos en ChatGPT ¿Bien? Voy a copiar estas cosas, y voy a pegar aquí, y estoy presionando el botón entro Ahora tendrás la salida mucho mejor que antes. Ahora puedes ver lo que obtuvimos, aquí está el resultado de la actualización. Y esta vez, mencionamos el nombre de los clientes. Y lo que hemos mencionado aquí, Querida Sarah, le pido disculpas sinceramente por el retraso de su pedido debido a las severas condiciones climáticas. El envío se ha visto afectado y ahora se espera que su paquete llegue dentro de los próximos tres días. Entendemos lo frustrantes que pueden ser los retrasos, y realmente apreciamos su paciencia y comprensión Tenga la seguridad de que su pedido está en camino y estamos monitoreando de cerca el envío para asegurarnos de que llegue lo más rápido posible. Como pequeña muestra de agradecimiento, nos gustaría ofrecerle un cupón de descuento del 10% para su próxima compra. Gracias, diez. Este es el código de cupón. Gracias de nuevo por su amabilidad y apoyo. Si tiene alguna pregunta, no dude en comunicarse con el servicio de atención al cliente de Worm Rigors Así que ahora puedes sentir la diferencia entre la primera salida, segunda salida y la tercera salida. Entonces la tercera salida es mucho mejor que antes. Entonces, centrémonos en verificar o repetir cómo era la salida. Entonces esta es nuestra primera salida. Se puede ver la semana de salida de IA. Yo primer paso, acabamos de tener demoras de orden más altas. Perdón por las molestias, una sola línea. Y en segunda salida, conseguimos mucho mejor que antes. Aquí está la salida. Pero si consideras con la tercera salida lo que tenemos a través del ChatGPT aquí, esto es absoluto una salida de afinación fina del Entonces así es como se está desempeñando la evaluación y la iteración en la ingeniería rápida 10. Proyecto de clase: identifica indicaciones de funciones.: Hola a todos. Es tiempo para el proyecto de clase, y puedes considerar el proyecto de clase como una tarea. Entonces lo que has aprendido es tiempo para postularte en proyecto de clase. que puedas ver en mi pantalla, he abierto archivo perro y he dado este archivo perro dentro de la carpeta de recursos, así que tienes que descargar la carpeta de recursos y tendrás este archivo perro dentro la carpeta de recursos y he dado cada instrucción que es para proyecto de clase. Centrémonos en el proyecto de clase. Ese es el nombre del proyecto de clase es identificar rol en prompt. Aprendimos sobre el rol que incita y en este proyecto de clase, tienes que, tienes que identificar el rol del rol desde el prompt y puedes echar un vistazo en la descripción Aquí está escrito. Este proyecto ayuda al estudiante a comprender el concepto de impulso de roles, identidad, rol En ingeniería rápida, el estudiante aprenderá cómo asignar una identidad de regla específica a un modelo de IA influye en la calidad, tono, la experiencia y el estilo de la respuesta generada Al analizar el baile de graduación proporcionado, los estudiantes identificarán el rol asignado a la IA y entenderán por qué ese rol ayuda a producir contenido más profesional y dirigido. Este ejercicio demuestra cómo las indicaciones basadas en reglas pueden mejorar la efectividad de la salida generada por IA Entonces esta fue la descripción del proyecto de clase. Ahora, la parte principal. Eso es lo que tienes que hacer. Entonces hay que realizar tres P. Bien. Al principio, en el paso uno, hay que abrir el ChatGPT Entonces sigamos el mismo proceso. Bien, se puede ver en mi pantalla, he abierto el ChatGPT, y luego en el paso dos, hay que escribir el prompt, y ya he dado el prompt Entonces también puedes hacer la copia, o puedes escribirla manualmente, pero te estoy sugiriendo que copies este prompt desde aquí, y ahora tienes que pegarlo. ¿Bien? Tienes que pegarlo en ChatGPT y tienes que presionar el botón enviar prompt Entonces te dará el artículo. Bien. Ahora, aquí en el paso tres, lo que aquí está escrito, identificar rollo del baile de graduación. Entonces este es el prompt, y después de aplicar este prompt en ChatGPT, obtuvimos un bonito artículo Puedes ver aquí está el artículo. Y ahora la tarea principal es identificar el papel. Entonces tenemos que identificar el rol desde el prompt. Entonces esta es la salida, pero nuestra tarea principal es identificar el rol desde el prompt. Entonces este es nuestro aviso. Y aquí dentro, tenemos que averiguar cuál es el papel dentro del prompt. Para que veas, está escrito aquí. Eres un galardonado periodista tecnológico con 15 años de experiencia. Cubriendo inteligencia artificial, automatización y transformación digital. Escribe un artículo profesional atractivo e informativo para los líderes empresariales y los emprendedores sobre la inteligencia artificial que está transformando los negocios modernos. Utilice un ejemplo claro, conocimientos prácticos y perspectiva hacia el futuro. Entonces ya sabes cuál es el principal uso de la ingeniería rápida. En la última lección, aprendimos sobre el impulso de roles y ya sabes cuál es el impulso de roles. Entonces, si consideras el prompt desde aquí, se trata de su papel. Entonces, ¿cuál es el papel aquí? Es que está aquí. Eres una periodista de tecnología galardonada. Entonces este es el papel dentro del prompt, porque ya sabes cómo se está desempeñando el rol, ya lo hemos aprendido en nuestra última lección. Entonces aquí, el papel es el periodista de tecnología. Entonces, en lugar de periodista de tecnología, si está escrito aquí, como si fueras un fotógrafo galardonado. Entonces, ¿cuál podría ser el papel? Eso es un fotógrafo. Entonces así es como identificarás su papel. Bien, ahora tu tarea principal es que tengas que escribir un prompt. Se puede ver que he escrito un aviso aquí. Puedes tomar la idea de aquí. Ahora tu tarea principal es que tienes que escribir un prompt y después de escribir el prompt, tienes que mencionar cuál es el rol del prompt. Esta es su tarea. ¿Bien? Y después de escribir el aviso, ahora es el momento de donde enviarás. ¿Bien? Entonces puedes ver que hemos escrito aquí donde el estudiante presentará proyecto de clase. Puedes enviar tu proyecto de clase dentro de la sección de proyectos de clase y también puedes publicar en discusión de clase. Bien, entonces ahora tu tarea principal que tienes que escribir un prompt. Entonces a partir del prompt, hay que identificar cuál es la regla. Bien, entonces esta es una tarea muy sencilla. Entonces si necesitas cómo vas a enviar el prompt, en ese caso, te puedo ayudar que aquí está el prompt estoy copiando aquí, y estoy escribiendo aquí que este prompt, y puedes escribir de esta manera, prompt. Y en segunda línea, puedes escribir así Role IdentyFide Aquí, el papel es periodista de tecnología. Estoy escribiendo tecnología. Revistas. Este es el formato, cómo enviarás tu proyecto de clase. No voy a sugerirle que utilice el mismo prompt. Te sugeriré hagas tu propio prompt y a partir de ahí, tienes que identificar el rol. Entonces este es tu proyecto de clase y puedes considerar estas cosas como tu tarea. Te espero a ti participarás en este proyecto de clase y estoy esperando ansiosamente para echar un vistazo a cómo estás escribiendo tu prompt y cómo estabas identificando el rol desde el