Un buon suggerimento definisce l'attività, il contesto, i limiti e il formato della revisione

Richieste brevi come "fare un piano" lasciano le decisioni importanti al modello. Un'istruzione utile descrive il lavoro e il materiale autorizzati, mostra cosa non dovrebbe essere inventato e specifica come sollevare domande.

Utilizza una struttura semplice

Includi: attività (cosa fare), contesto (per cosa verrà utilizzato), fonti (cosa puoi considerare), limiti (cosa non concludere o rivelare), formato (come organizzare la risposta) e controllo (cosa contrassegnare per la revisione umana).

Esempio: "Riassumi le note di seguito in un massimo di cinque punti elenco per un team di supporto. Utilizza solo le note; non inventare date o cause. Separare i fatti dalle domande e contrassegnare i passaggi ambigui per la revisione. Conservare eventuali informazioni identificabili? Non sostituire i nomi con le funzioni. " Adatta l'ultimo limite alla policy sui dati della tua organizzazione.

Iterare con esempi e criteri

Testare il prompt su input comuni e difficili. Confrontare la risposta con criteri definiti: completezza, chiarezza, fedeltà alla fonte e gestione dell'incertezza. Quando fallisce, modifica le istruzioni o il flusso e salva gli esempi di regressione.

Evitare di inserire credenziali o dati personali senza una base adeguata. Un prompt ben scritto riduce l'ambiguità, ma l'output potrebbe comunque contenere errori o informazioni inventate; convalidare affermazioni importanti prima dell'uso.

Domande frequenti

I prompt lunghi sono sempre migliori?

No. Includi il contesto che modifica la risposta e rimuovi le istruzioni ripetute. Verifica se ogni dettaglio migliora i risultati reali.

Posso chiedere che l'intelligenza artificiale non commetta mai errori?

No. Chiedi loro di indicare incertezze e limiti e di verificare i fatti rilevanti da una fonte appropriata.

Devo salvare i miei prompt?

Salva versioni utili insieme ad esempi di input, criteri e data di revisione, senza includere dati sensibili.

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