Dê instruções claras e específicas

Dar instruções ao modelo sobre o que fazer é uma maneira eficaz e eficiente de personalizar o comportamento dele. Forneça instruções claras, concisas e diretas, dando o contexto necessário e descrevendo o resultado desejado. As instruções podem ser tão simples quanto uma lista de instruções detalhadas ou complexas, como mapear a experiência e a mentalidade de um usuário.

Como escrever instruções eficazes

Instruções eficazes aplicam os seguintes princípios:

  • Informe ao modelo o que fazer.
  • Escreva com clareza e de forma específica.
  • Especifique restrições ou requisitos de formatação para a saída.

Exemplo

Por exemplo, suponha que você tenha uma hamburgueria e queira usar um modelo para saber quais itens do cardápio são os mais populares. Você quer que o modelo formate transcrições de pedidos dos clientes em JSON para identificar rapidamente os itens do cardápio. As tabelas a seguir demonstram as diferentes respostas que o modelo fornece quando recebe instruções genéricas e específicas que seguem os princípios de instrução:

Instruções genéricas 
  Extract the transcript in JSON.
  Transcript:
  Speaker 1 (Customer): Hi, can I get a cheeseburger and large fries, please?
  Speaker 2 (Restaurant employee): Coming right up! Anything else you'd like to add to your order?
  Speaker 1: Hmmm, maybe a small orange juice. And could I get the fries with ketchup on the side?
  Speaker 2: No problem, one cheeseburger, one large fries with ketchup on the side, and a small
  orange juice. That'll be $5.87. Drive through to the next window please.
    
      {
        "speakers": [
          {
            "speaker": "Customer",
            "utterances": [
              "Hi, can I get a cheeseburger and large fries, please?"
            ]
          },
          {
            "speaker": "Restaurant Employee",
            "utterances": [
              "Coming right up! Anything else you'd like to add to your order?"
            ]
          },
          {
            "speaker": "Customer",
            "utterances": [
              "Hmm, maybe a small orange juice. And could I get the fries with ketchup on the
              side?"
            ]
          },
          {
            "speaker": "Restaurant Employee",
            "utterances": [
              "No problem, one cheeseburger, one large fries with ketchup on the side, and a small orange juice. That'll be $5.87. Drive through to the next window please."
            ]
          }
        ]
      }
No exemplo, a instrução genérica leva a uma resposta com mais campos JSON do que você precisa para identificar os itens do cardápio que os clientes estão pedindo. Melhore as instruções fazendo restrições de saída mais específicas, conforme demonstrado na tabela a seguir:
Instruções específicas 
  Extract the items from this transcript in JSON and separate drinks from food.
  Transcript:
  Speaker 1 (Customer): Hi, can I get a cheeseburger and large fries, please?
  Speaker 2 (Restaurant employee): Coming right up! Anything else you'd like to add to your order?
  Speaker 1: Hmmm, maybe a small orange juice. And could I get the fries with ketchup on the side?
  Speaker 2: No problem, one cheeseburger, one large fries with ketchup on the side, and a small
  orange juice. That'll be $5.87. Drive through to the next window please.
    
      {
        "drinks": [
          "orange juice"
        ],
        "food": [
          "cheeseburger",
          "large fries"
        ]
      }

Ao aplicar os princípios de instrução, este exemplo foi de uma resposta que continha dados demais para um que continha exatamente os dados necessários para esse caso de uso. As instruções que usam os princípios de instrução podem ajudar a orientar o modelo para que gere a resposta mais útil para seu caso de uso.

A seguir