General
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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
15 de julio de 2024
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Uso efectivo de Claude de Anthropic El modelo de lenguaje depende del dominio de la ingeniería de indicaciones. Este proceso implica diseñar, probar y refinar indicaciones para obtener un rendimiento óptimo de la IA. La ingeniería de indicaciones para Claude requiere comprender las capacidades, limitaciones y características únicas del modelo. Anthropic proporciona herramientas especializadas para agilizar el proceso de creación y optimización de indicaciones, lo que permite a los usuarios lograr mejores resultados de manera más eficiente. Las indicaciones bien diseñadas pueden mejorar significativamente el rendimiento de Claude en todos los ámbitos. varias aplicaciones, desde la creación de contenido hasta la resolución de problemas complejos. Este artículo profundiza en las complejidades de la ingeniería de indicaciones específicamente para Claude, ofreciendo información sobre las mejores prácticas y técnicas. También exploraremos ejemplos del mundo real que demuestran el impacto tangible de las indicaciones diseñadas por expertos en los resultados impulsados por IA.
Puntos clave: Ingeniería rápida con Anthropic Claude El proceso implica diseñar, probar y refinar indicaciones para optimizar el rendimiento de la IA, lo que da como resultado experiencias precisas, relevantes y atractivas. La consola Anthropic ofrece herramientas como el generador de indicaciones y la pestaña Evaluar para agilizar este proceso. Las indicaciones de roles mejoran la conciencia contextual y la precisión de Claude en dominios específicos. Las técnicas efectivas incluyen establecer criterios de éxito claros, experimentar con roles y usar formatos estructurados como etiquetas XML. Las aplicaciones del mundo real, como el desarrollo RAG de ZoomInfo, muestran el potencial transformador de las indicaciones bien diseñadas para impulsar la innovación y el valor comercial.
En esencia, la ingeniería de indicaciones es el proceso meticuloso de crear indicaciones que guíen a los modelos de lenguaje como Claude ai para generar los resultados deseados con gran precisión, relevancia y coherencia. Implica estructurar cuidadosamente el texto de entrada, establecer el contexto apropiado y brindar instrucciones claras para dirigir el modelo hacia el objetivo previsto. La ingeniería de indicaciones eficaz es una habilidad fundamental para los desarrolladores y las empresas que buscan crear aplicaciones de IA sofisticadas que aporten valor a sus usuarios.
La ingeniería rápida no consiste únicamente en conseguir Claude.ai para proporcionar respuestas precisas; también se trata de dar forma al tono, el estilo y el comportamiento del modelo para que se alineen con casos de uso específicos. Al ajustar las indicaciones, los desarrolladores pueden transformar a Claude de un asistente de IA genérico en un experto virtual en campos como el análisis legal, la planificación financiera o la escritura creativa. Esta adaptabilidad hace que la ingeniería de indicaciones sea una herramienta poderosa para crear Experiencias de IA que no sólo sean informativos sino también atractivos y adaptados a las necesidades del usuario.
Reconociendo la importancia de la ingeniería de indicaciones, Anthropic ha introducido un conjunto de herramientas dentro de su consola de desarrollador para simplificar y acelerar el proceso. El generador de indicaciones es una característica destacada que aprovecha las capacidades propias de Claude para crear indicaciones completas basadas en descripciones de tareas concisas. Al automatizar la creación inicial de indicaciones, esta herramienta reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para comenzar con la ingeniería de indicaciones, lo que la hace particularmente valiosa para los recién llegados al campo.
Otra incorporación notable a Anthropic Console es la pestaña Evaluar, un entorno sandbox para probar y refinar indicaciones. Los desarrolladores pueden completar la pestaña con ejemplos del mundo real o generar diversos casos de prueba utilizando el propio Claude. La interfaz permite la comparación en paralelo de diferentes indicaciones, lo que permite a los desarrolladores evaluar su rendimiento relativo e identificar áreas de mejora. La capacidad de calificar las respuestas de muestra en una escala de cinco puntos agrega una capa de retroalimentación cuantitativa, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos en la optimización de indicaciones.
La pestaña Evaluar destaca por su capacidad de revelar información que, de otro modo, podría pasar desapercibida. Por ejemplo, un desarrollador puede descubrir que su mensaje genera constantemente respuestas demasiado breves. Al modificar el mensaje para fomentar respuestas más largas y aplicar el cambio en todos los casos de prueba, el desarrollador puede iterar y mejorar rápidamente el resultado del modelo. Este flujo de trabajo optimizado permite a los desarrolladores abordar los desafíos de ingeniería de mensajes con mayor eficiencia y confianza.
La ingeniería de indicaciones es el arte de diseñar, probar y refinar indicaciones para obtener un rendimiento óptimo de los modelos de IA como Claude.ai. Esto implica crear indicaciones que guíen al modelo para generar resultados precisos, relevantes y coherentes. Las técnicas clave incluyen proporcionar instrucciones claras, usar ejemplos, incorporar formatos estructurados como etiquetas XML y dividir tareas complejas en una serie de indicaciones interconectadas. La ingeniería de indicaciones eficaz requiere una combinación de habilidad técnica, creatividad y experimentación iterativa. Al dominar estas técnicas, los desarrolladores pueden crear experiencias de IA personalizadas y de alta calidad que satisfagan las necesidades específicas de sus aplicaciones.
Si bien es comprensible el atractivo de lanzarse de cabeza a la ingeniería de indicaciones, es fundamental dar un paso atrás para definir criterios de éxito claros. Antes de elaborar una única indicación, los desarrolladores deben articular lo que pretenden lograr con su aplicación de IA. Esta introspección ayuda a establecer puntos de referencia mensurables con los que evaluar la eficacia de las indicaciones.
Para definir los criterios de éxito, es necesario tener en cuenta factores como la precisión deseada de las respuestas, la relevancia del contenido generado para las consultas de los usuarios, la coherencia y fluidez del lenguaje del modelo y la alineación del comportamiento del modelo con el propósito previsto de la aplicación. Al establecer estos objetivos de antemano, los desarrolladores crean una hoja de ruta para realizar esfuerzos de ingeniería rápidos, lo que garantiza que cada iteración los acerque a la experiencia de IA que imaginaron.
Una de las técnicas más transformadoras en la ingeniería de indicaciones es la asignación de roles: asignar a Claude una personalidad o un rol específico para guiar su comportamiento y sus resultados. Al aprovechar el parámetro del sistema en la API de mensajes, los desarrolladores pueden dotar a Claude del conocimiento, las habilidades y la disposición de un experto en la materia. Este enfoque permite alcanzar un nuevo nivel de precisión, matices y conocimiento contextual en las respuestas del modelo.
Consideremos una aplicación de análisis de contratos legales. Al poner a Claude en el papel de un asesor general experimentado, los desarrolladores pueden aprovechar la comprensión latente del modelo de los principios legales, las estructuras contractuales y los riesgos potenciales. Claude, como asesor general, analiza los acuerdos de licencia de software con la perspicacia de un profesional legal, identificando problemas críticos y ofreciendo recomendaciones estratégicas. Esta experiencia específica eleva la propuesta de valor de la aplicación, brindando a los usuarios información que podría eludir a un asistente de IA genérico.
De manera similar, en el ámbito del análisis financiero, asignarle a Claude el rol de director financiero (CFO) le permite acceder a una gran cantidad de conocimientos específicos de la materia. Claude, como director financiero, maneja con destreza los balances, los estados de resultados y las proyecciones de flujo de caja, y ofrece comentarios incisivos sobre la salud financiera de una empresa. Al adoptar la perspectiva de un líder financiero estratégico, Claude genera análisis que no solo son matemáticamente sólidos, sino que también están en sintonía con el contexto empresarial más amplio.
La estimulación de roles es una técnica versátil que se puede aplicar en una amplia gama de dominios. Experimentar con diferentes roles, desde representante de atención al cliente hasta escritor creativo o asistente de investigación, permite a los desarrolladores explorar todo el espectro de capacidades de Claude. Al diseñar cuidadosamente los roles y brindar un contexto relevante, los ingenieros de estimulación pueden crear experiencias de IA que no solo sean informativas, sino también atractivas y fáciles de relacionar para los usuarios.
Si bien la indicación de roles es una herramienta poderosa, es solo una de las muchas técnicas que tiene a su disposición el ingeniero de indicaciones. Otras estrategias para optimizar las indicaciones incluyen:
Una ingeniería rápida y eficaz es fundamental para maximizar el potencial de Claude AI. Combina habilidad técnica, creatividad y experimentación iterativa. A continuación, se ofrecen algunas prácticas y consejos clave para orientarlo.
Una técnica fundamental es utilizar el parámetro del sistema para establecer el rol de Claude, mientras que las instrucciones específicas de la tarea se dan en el turno del usuario. Este enfoque mantiene una estructura clara y simplifica las modificaciones rápidas. Por ejemplo, puede establecer el parámetro del sistema como "Usted es un asesor general experimentado" y luego especificar en el turno del usuario "Revise este acuerdo de licencia de software para detectar posibles problemas legales". Esta separación garantiza claridad y eficiencia.
Asignarle diferentes roles a Claude ayuda a descubrir puntos fuertes y perspectivas únicas, lo que revela nuevas oportunidades de mejora. Experimente con roles como "Director financiero", "Representante de atención al cliente" y "Redactor creativo" para ver cómo se desempeña Claude en distintos contextos. Esta exploración puede generar mejoras significativas en la forma en que Claude responde a diferentes tareas.
La inteligencia artificial antrópica proporciona varias técnicas para mejorar la ingeniería de indicaciones, como la definición de roles, el razonamiento en cadena de pensamiento y el uso de etiquetas XML para indicaciones estructuradas. Por ejemplo, puede establecer el rol como "Usted es un analista financiero experimentado", fomentar el razonamiento en cadena de pensamiento pidiéndole a Claude que "explique la salud financiera de esta empresa paso a paso" y usar etiquetas XML como " Proporcionar un análisis financiero detallado de la empresa. "Estas prácticas mejoran la calidad y confiabilidad de los resultados de Claude.
El uso de plantillas de indicaciones es una forma eficaz de evaluar el rendimiento de su aplicación en distintos escenarios. Este método ayuda a identificar casos extremos y mejorar la solidez. Cree indicaciones estandarizadas para distintos tipos de consultas de los usuarios y observe cómo responde Claude. La evaluación sistemática garantiza un rendimiento uniforme en distintos contextos.
El generador de indicaciones de inteligencia artificial que ofrece Anthropic ai se basa en las mejores prácticas. Al estudiar y aplicar ingeniería inversa a estas indicaciones, los desarrolladores pueden obtener conocimientos profundos sobre la ingeniería de indicaciones eficaz. Examine la estructura y los componentes de las indicaciones generadas y aplique estrategias similares a sus indicaciones personalizadas. Este análisis mejora su capacidad para crear indicaciones de alta calidad adaptadas a necesidades específicas.
Si sigue estas prácticas y consejos, podrá mejorar sus esfuerzos de ingeniería rápida y crear aplicaciones de IA con Claude que sean precisas, relevantes y atractivas. Combinar la experiencia técnica con la creatividad y la experimentación iterativa es clave para dominar el arte y la ciencia de la ingeniería rápida.
Integración perfecta de Latenode Claude de Anthropic ofrece a los usuarios una herramienta robusta para aprovechar el potencial de la IA conversacional sin la complejidad de implementar el modelo en su propia infraestructura. El editor visual intuitivo de la plataforma simplifica el proceso de integración de Claude con otros sistemas a través de API, lo que permite a las empresas incorporar sin esfuerzo las sofisticadas capacidades de comprensión y generación de lenguaje de la IA en sus procesos de automatización. Al usar Latenode, los usuarios pueden acceder cómodamente a las funciones de Claude, incluidas sus potentes capacidades de visión de IA, automatización de tareas, asistencia en la investigación, análisis de datos y más. La integración también permite a los usuarios cambiar sin problemas entre las diferentes versiones de Claude, según sus necesidades específicas y su presupuesto. Por ejemplo, crear un script simple para un chatbot de Telegram que genere respuestas a preguntas es sencillo.
Así es como se ve el script:
Y aquí está el resultado de este escenario, donde un chatbot ya creado usando Latenode nos responde a una pregunta dada:
Puede obtener más información sobre este script y la integración con Latenode en este artículo. La integración con Latenode ofrece algunos beneficios clave:
Y aquí está el resultado de este escenario, donde un chatbot ya creado usando Latenode nos responde a una pregunta dada:
Si necesitas ayuda o asesoramiento sobre cómo crear tu propio script o si quieres replicar éste, contacta con nuestra comunidad de discordia, donde se encuentran los expertos en automatización Low-code.
Puedes usar Claude en Latenode en todos los casos en que haya utilizado ChatGPT antes, por ejemplo o crea el tuyo propio:
- Soporte de IA por correo electrónico
- Asistente de IA para su sitio
Para aquellos que deseen embarcarse en su viaje de ingeniería de avisos, Anthropic ai ofrece un taller integral en línea diseñado para impartir el conocimiento y las habilidades necesarias para crear avisos altamente efectivos. Los participantes pueden esperar experiencia práctica, ejercicios prácticos y acceso a un rico repositorio de recursos seleccionados por expertos en el campo.
El programa del taller cubre una amplia gama de temas, desde los fundamentos de la ingeniería de indicaciones hasta técnicas avanzadas para optimizar el rendimiento. Los asistentes aprenderán a definir criterios de éxito claros, desarrollar conjuntos de pruebas sólidos e iterar sobre indicaciones en función de la retroalimentación empírica. Al final del taller, los participantes estarán bien equipados para abordar los desafíos de la ingeniería de indicaciones del mundo real e impulsar la innovación dentro de sus organizaciones.
Más allá del taller, la comunidad de ingeniería rápida es un espacio vibrante y colaborativo donde los profesionales comparten conocimientos, intercambian ideas y amplían los límites de lo posible con modelos de lenguaje como ClaudeInteractuar con esta comunidad a través de foros, conferencias y proyectos de código abierto puede acelerar el crecimiento de uno como ingeniero rápido y brindar inspiración constante para crear aplicaciones de inteligencia artificial innovadoras.
A medida que el campo de la IA generativa continúa evolucionando a un ritmo vertiginoso, la ingeniería de indicaciones ha surgido como un conjunto de habilidades fundamentales para liberar todo el potencial de los modelos de lenguaje como Claude de Anthropic. Al dominar el arte y la ciencia de crear indicaciones efectivas, los desarrolladores y las empresas pueden crear experiencias de IA que no solo sean informativas, sino también atractivas, personalizadas y alineadas con las necesidades del usuario.
Las herramientas y técnicas que ofrece Anthropic, desde el generador de indicaciones de IA hasta la pestaña Evaluar, permiten a los ingenieros de indicaciones optimizar sus flujos de trabajo, probar sus creaciones e iterar con confianza. A medida que más organizaciones reconozcan el potencial transformador de las indicaciones bien diseñadas, la demanda de ingenieros de indicaciones capacitados seguirá creciendo.
Ya sea que sea un desarrollador experimentado que busca ampliar su conjunto de habilidades o un líder empresarial que busca aprovechar el poder de la IA generativa, invertir en ingeniería rápida es un imperativo estratégico. Al combinar la experiencia técnica con la creatividad y un profundo conocimiento de las necesidades de los usuarios, los ingenieros rápidos están preparados para dar forma al futuro de la innovación impulsada por la IA en todas las industrias.
Entonces, si estás listo para embarcarte en un viaje de descubrimiento, innovación e impacto, sumérgete en el mundo de la ingeniería de propuestas con Claude de Anthropic. Las herramientas están a tu alcance, la comunidad está ansiosa por colaborar y las posibilidades están limitadas solo por tu imaginación. ¡Feliz propuesta!
La ingeniería de indicaciones es fundamental para liberar todo el potencial de los modelos de IA generativos como Claude de Anthropic. Al diseñar, probar y refinar cuidadosamente las indicaciones, los desarrolladores pueden guiar estos modelos para generar resultados altamente precisos, relevantes y coherentes adaptados a casos de uso específicos. La ingeniería de indicaciones eficaz permite la creación de experiencias de IA atractivas y valiosas en una amplia gama de aplicaciones.
La consola antrópica ofrece un conjunto de herramientas para optimizar y mejorar el flujo de trabajo de ingeniería de indicaciones. El generador de indicaciones de IA crea automáticamente indicaciones completas basadas en descripciones de tareas concisas, lo que ahorra tiempo y esfuerzo tanto a los ingenieros de indicaciones nuevos como a los experimentados. La pestaña Evaluar proporciona un entorno de pruebas para probar y refinar las indicaciones, lo que permite a los desarrolladores comparar el rendimiento de diferentes indicaciones e iterar en función de los comentarios cuantitativos.
La indicación de roles es una técnica en la que los desarrolladores asignan una persona o rol específico a Claude mediante el parámetro del sistema en la API de mensajes. Al asignarle a Claude el rol de un experto en la materia, como un asesor general para el análisis legal o un director financiero para la planificación financiera, los desarrolladores pueden aprovechar el conocimiento y las habilidades latentes del modelo en esos dominios. La indicación de roles mejora la precisión, los matices y la conciencia contextual de las respuestas de Claude, lo que permite la creación de aplicaciones de IA más sofisticadas y específicas.
La ingeniería rápida con Claude ya ha mostrado resultados prometedores en aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, ZoomInfo aprovechó las herramientas y técnicas de Anthropic para acelerar el desarrollo de su aplicación Retrieval-Augmented Generation (RAG), reduciendo significativamente el tiempo de obtención del MVP y mejorando la calidad del resultado. La ingeniería rápida tiene el potencial de impulsar la innovación en diversas industrias, desde la atención médica y las finanzas hasta la educación y el entretenimiento.
Para comenzar su recorrido de ingeniería de indicaciones con Claude, considere inscribirse en el taller integral en línea de Anthropic. El taller ofrece experiencia práctica, ejercicios prácticos y acceso a una gran cantidad de recursos seleccionados por expertos. Aprenderá a definir criterios de éxito, desarrollar conjuntos de pruebas e iterar indicaciones en función de los comentarios empíricos. Además, interactuar con la vibrante comunidad de ingeniería de indicaciones a través de foros, conferencias y proyectos de código abierto puede brindar oportunidades de aprendizaje continuo e inspiración para crear aplicaciones de IA innovadoras.
Aplicación uno + Aplicación dos
