Divide las tareas complejas en peticiones más sencillas

En el caso de las tareas complejas que requieren varias instrucciones o pasos, puedes mejorar las respuestas del modelo dividiendo tus peticiones en subtareas. Las peticiones más cortas pueden ayudarte a mejorar el control, la depuración y la precisión.

Hay dos formas de desglosar las peticiones complejas e introducirlas en un modelo:

• Encadenar peticiones: divide una tarea en subtareas y ejecútalas de forma secuencial.
• Respuestas agregadas: divide una tarea en subtareas y ejecuta las subtareas en paralelo.

Encadenar peticiones

En el caso de las tareas complejas que impliquen varios pasos secuenciales, convierte cada paso en una petición y encadena las peticiones en una secuencia. En esta cadena secuencial de peticiones, el resultado de una petición de la secuencia se convierte en la entrada de la siguiente petición. El resultado de la última petición de la secuencia es el resultado final.

Ejemplo

Por ejemplo, supongamos que tienes una empresa de telecomunicaciones y quieres usar un modelo para analizar los comentarios de los clientes, identificar los problemas habituales, clasificar los problemas en categorías y generar soluciones para cada categoría.

Tarea 1: Identificar los problemas de los clientes

La primera tarea que quieres que complete el modelo es extraer datos significativos de las opiniones de los clientes sin procesar. Una petición que cumpla este objetivo podría ser similar a la siguiente, donde CUSTOMER_FEEDBACK es un archivo que contiene las opiniones de los clientes:

      Extract the main issues and sentiments from the customer feedback on our telecom services.
      Focus on comments related to service disruptions, billing issues, and customer support interactions.
      Please format the output into a list with each issue/sentiment in a sentence, separated by semicolon.

      Input: CUSTOMER_FEEDBACK
    

Esperamos que la respuesta del modelo contenga una lista de los problemas y el sentimiento extraídos de los comentarios de los clientes.

Tarea 2: clasificar los problemas en categorías

A continuación, debes pedirle al modelo que clasifique los datos en categorías para que puedas entender los tipos de problemas a los que se enfrentan los clientes. Para ello, utiliza la respuesta de la tarea anterior. Una petición que cumpla esta tarea podría ser similar a la siguiente, donde TASK_1_RESPONSE es la respuesta de la tarea anterior:

        Classify the extracted issues into categories such as service reliability, pricing concerns, customer support quality, and others.
        Please organize the output into JSON format with each issue as the key, and category as the value.

        Input: TASK_1_RESPONSE
      

Esperamos que la respuesta del modelo contenga problemas categorizados.

Tarea 3: Generar soluciones

Ahora, quieres pedirle al modelo que genere recomendaciones prácticas basadas en los problemas categorizados para mejorar la satisfacción de los clientes. Para ello, utiliza la respuesta de la tarea anterior. Una petición que consiga esto podría ser similar a la siguiente, donde TASK_2_RESPONSE es la respuesta de la tarea anterior:

        Generate detailed recommendations for each category of issues identified from the feedback.
        Suggest specific actions to address service reliability, improving customer support, and adjusting pricing models, if necessary.
        Please organize the output into a JSON format with each category as the key, and recommendation as the value.

        Input: TASK_2_RESPONSE
      

Esperamos que la respuesta del modelo contenga recomendaciones para cada categoría, cuyo objetivo sea mejorar la experiencia del cliente y la calidad del servicio, lo que satisface nuestro objetivo general.

Agregar respuestas

En los casos en los que tengas tareas complejas, pero no necesites realizarlas en un orden específico, puedes ejecutar peticiones paralelas y agregar las respuestas del modelo.

Ejemplo

Por ejemplo, supongamos que tienes una tienda de discos y quieres usar un modelo que te ayude a decidir qué discos almacenar en función de las tendencias de streaming de música y los datos de ventas de tu tienda.

Tarea 1: analizar datos

Lo primero que debes hacer es analizar los dos conjuntos de datos: los datos de streaming y los datos de ventas. Puedes ejecutar las peticiones para completar estas tareas en paralelo. Las peticiones que consiguen estas tareas pueden ser similares a las siguientes, donde STORE_SALES_DATA es un archivo que contiene los datos de ventas y STREAMING_DATA es un archivo que contiene los datos de streaming:

      Analyze the sales data to identify the number of sales of each record.
      Please organize the output into a JSON format with each record as the key, and sales as the value.

      Input: STORE_SALES_DATA
    

Esperamos que la salida contenga el número de ventas de cada registro, con formato JSON.

        Analyze the streaming data to provide a the number of streams for each album.
        Please organize the output into a JSON format with each album as the key, and streams as the value.

        Input: STREAMING_DATA
      

Esperamos que la salida contenga el número de reproducciones de cada álbum, con formato JSON.

Tarea 2: Agrega datos

Ahora puede agregar los datos de ambos conjuntos para tomar decisiones de compra. Para agregar los datos, incluye la salida de ambas tareas como entrada. Una petición que consiga esto podría ser similar a la siguiente, donde TASK_1A_RESPONSE y TASK_1B_RESPONSE son las respuestas de las tareas anteriores:

        Recommend a stocklist of about 20 records based on the most sold and most streamed records.
        Roughly three quarters of the stock list should be based on record sales, and the rest on streaming.


      Input: TASK_1A_RESPONSE and TASK_1B_RESPONSE
      

Esperamos que el resultado contenga una lista de stock sugerida de unos 20 registros, basada en las ventas y las reproducciones de los registros, y que se dé más importancia a los registros con un historial de ventas probado que a los que tengan más popularidad en streaming.

Siguientes pasos

• Consulta ejemplos de peticiones en la galería de peticiones.