Consideraciones para los mensajes de Copilot
La calidad de las respuestas de los copilotos no solo depende del modelo de lenguaje utilizado, sino de los tipos de mensajes que proporcionan los usuarios. Los mensajes son formas en las que se indica a una aplicación lo que queremos que haga. Puede obtener las respuestas más útiles si es explícito sobre el tipo de respuesta que desea. Tome este ejemplo: "Resume las consideraciones clave para adoptar Copilot que se describen en este documento para un ejecutivo corporativo. El resumen debe tener un formato de no más de seis puntos de viñeta y un tono profesional". Puede lograr mejores resultados si envía mensajes claros y específicos.
Tenga en cuenta las siguientes maneras de mejorar la respuesta que proporciona un copiloto:
- Comience con un objetivo específico de lo que quiere que haga el copiloto
- Proporcione un origen para establecer la respuesta en un ámbito de información específico
- Agregue contexto para maximizar la idoneidad y relevancia de la respuesta
- Establezca expectativas claras para la respuesta
- Itere en función de mensajes y respuestas anteriores para refinar el resultado
En la mayoría de los casos, un copiloto no envía simplemente el mensaje tal como está al modelo de lenguaje. Normalmente, el mensaje se aumenta con lo siguiente:
- Un mensaje del sistema que establece las condiciones y restricciones para el comportamiento del modelo de lenguaje. Por ejemplo, "Eres un asistente útil que responde de forma alegre y amable". Estos mensajes del sistema determinan las restricciones y los estilos de las respuestas del modelo.
- El historial de conversaciones de la sesión actual, incluidos los mensajes y las respuestas anteriores. El historial le permite refinar la respuesta de forma iterativa mientras mantiene el contexto de la conversación.
- El mensaje actual, potencialmente optimizado por el copiloto a fin de reformularlo adecuadamente para el modelo o para agregar más datos de base para definir el ámbito de la respuesta.
El término ingeniería de mensajes describe el proceso de mejora de los mensajes. Tanto los desarrolladores que diseñan las aplicaciones como los consumidores que usan esas aplicaciones pueden mejorar la calidad de las respuestas de la inteligencia artificial generativa teniendo en cuenta la ingeniería de mensajes.