Establecer IA
Utiliza un modelo de IA basado en LLM para generar una respuesta basada en el mensaje dado.
El bloque de acción Establecer IA se utiliza para generar una respuesta a la solicitud que se le proporciona.
Al utilizar el bloque Set AI, el usuario envía un mensaje, que luego es procesado por AI Studio o el modelo LLM para generar una respuesta. A continuación, esta respuesta se almacena en una variable
Proceso en el que trabaja el Set AI,
Se proporciona un mensaje
La IA genera la respuesta
La respuesta se almacena en una variable
Paso 1: Definir el mensaje/instrucción
Los modelos de LLM requieren orientación para poder generar una respuesta relevante y precisa. Hay algunas herramientas que puedes utilizar para guiar a tu IA; Son los siguientes:
Instrucciones/Aviso
Un prompt no es más que una instrucción que ayuda al LLM a saber qué recordar y seguir mientras genera una respuesta.
Cuanto más clara, concisa y breve sea su instrucción, más precisas serán sus respuestas de la IA.
Cosas para escribir en tu mensaje:
Objetivo - ¿Cuál es su objetivo?
Formato de salida: normalmente sería HTML/markdown.
Estilo de escritura: cómo deben escribirse las respuestas.
Lo que no se debe hacer: instrucciones claras sobre lo que se debe evitar.
Ejemplos: ejemplos de preguntas y respuestas.
Un ejemplo de mensaje podría ser:
Dada la 'pregunta del usuario': "[PREGUNTA]"
Y la información detallada proporcionada en 'trozos': "[CHUNKS]"
Determinar si se requiere una pregunta aclaratoria.
Instrucciones:
1. Analizar los 'chunks' y la 'pregunta del usuario' para identificar la especificidad de la consulta y el alcance de la información en 'chunks'.
2. Si la consulta es amplia y los 'chunks' tienen múltiples categorías o tipos, genere '#' y guíe al chatbot para que solicite una aclaración.
3. Si la consulta se alinea bien con una parte específica de los 'fragmentos' que proporciona una respuesta completa, genere '~'.
Formato de salida: [Decisión: '~' o '#', (si '#') entonces se requiere una aclaración. Si es '#' también, 'especifique el tipo de información o categoría que ayudaría a responder mejor a su pregunta. Esto debe basarse en 'trozos'.
Importante: si es probable que la pregunta del usuario tenga una respuesta específica del dispositivo, debe solicitar más información.
Si el usuario ha dado un dispositivo, entonces no necesitamos aclararlo.
Paso 2: Almacenar la respuesta en una variable
La IA procesaría la instrucción/mensaje y generaría una respuesta. Para obtener una respuesta ideal, asegúrese de incluir en las instrucciones qué tipo de respuesta desea recibir.
Elija la variable en la que desea almacenar la respuesta. Más información sobre las variables.
Por ejemplo, si quieres comprobar si el usuario ha pedido una pregunta de seguimiento, puedes escribir la instrucción como:
Examine la última expresión del usuario:
"[ÚLTIMA ENTRADA]"
Determine si el usuario ha hecho una pregunta de seguimiento buscando:
- Palabras interrogativas (quién, qué, dónde, cuándo, por qué, cómo, etcétera).
- Frases que indiquen un deseo de información adicional (p. ej., "Me gustaría saber", "¿Puede contarme sobre?", "Estoy interesado en", "¿Podría explicarlo?")
- Frases de continuación o conjunciones que introducen nuevos temas o preguntas (p. ej., "pero", "sin embargo", "también", "además")
- Salida '1' si alguno de estos indicadores sugiere que hay una pregunta de seguimiento.
- Salida '0' si no se detecta ninguna pregunta de seguimiento.
[Nota: Solo se obtiene '1' o '0' en función de este análisis.]
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