Swiftron
Unlock Your Full Potential with AI.
Nuestro Optimizador de Prompts impulsado por IA aplica técnicas probadas para refinar los modelos GPT y obtener resultados más precisos. Cada técnica se destaca en un color distinto para facilitar su identificación.
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) dependen de la comprensión del texto para responder a tus prompts. Cada palabra activa palabras relacionadas que desbloquean diferentes dominios de conocimiento. Un prompt claro y preciso con una elección de palabras estratégica puede activar áreas de conocimiento poderosas, lo que lleva a mejores resultados.
El Patrón de Persona guía a la IA adoptando un tono, carácter o rol específico en las indicaciones, moldeando así las respuestas con una personalidad coherente y consistente. Esta técnica permite a los usuarios definir la perspectiva de la IA, asegurando que la salida se alinee con una postura o estilo particular. La Persona puede expresarse a través de una profesión, título, personaje ficticio o incluso una figura histórica. Este enfoque personaliza las interacciones, haciendo que las respuestas de la IA sean más relevantes y atractivas según la persona seleccionada.
El enfoque de Cadena de Pensamientos (CoT) se basa en una serie de indicaciones interconectadas para guiar las respuestas de la IA de manera coherente y contextual. Esta técnica fomenta interacciones matizadas y enfocadas al expandir gradualmente los temas relacionados. Cada indicación en la secuencia añade profundidad y claridad a la conversación, lo que lleva a resultados más detallados y estructurados. Al aplicar este patrón, es crucial asegurar que cada indicación siga lógicamente a la anterior, manteniendo una línea de pensamiento clara y progresiva.
El patrón Tree-of-Thought (ToT) es una técnica de prompt poderosa diseñada para lograr una exploración y comprensión exhaustiva de un tema complejo a través de contribuciones colaborativas. El proceso involucra a múltiples 'expertos', cada uno de los cuales aporta pasos secuenciales para construir sobre las ideas anteriores. Si un experto se da cuenta de un error en su contribución, se le elimina del proceso, asegurando que la comprensión final sea tanto precisa como profunda. Este patrón es especialmente efectivo en situaciones donde se requieren perspectivas diversas y un examen minucioso.
El Patrón de Receta es una técnica poderosa utilizada para generar una secuencia de pasos necesarios para alcanzar un objetivo específico, particularmente cuando el usuario tiene un entendimiento parcial de los pasos requeridos. El usuario proporciona pasos conocidos o 'ingredientes', y el patrón completa los pasos faltantes, los organiza en el orden correcto e identifica cualquier acción innecesaria. Este patrón aprovecha la experiencia del modelo para crear un proceso completo y eficiente, lo que lo hace ideal para escenarios complejos de planificación y resolución de problemas.
El Patrón de Plantilla asegura que la salida generada por el LLM (ChatGPT) siga una estructura o plantilla específica. Esto es particularmente útil cuando la salida necesita ajustarse a un formato predeterminado, como un artículo de blog, correo directo o cualquier documento estructurado. El LLM puede no saber inherentemente la estructura deseada, por lo que proporcionas instrucciones sobre cómo debe aparecer cada elemento dentro de la salida. Al definir marcadores de posición para diferentes secciones de contenido y solicitar al LLM que ajuste el contenido generado en estos marcadores, puedes asegurarte de que la salida se conforme a la plantilla requerida.
El Patrón de Interacción Invertida es una estrategia donde el modelo de lenguaje (LLM) hace al usuario una serie de preguntas para recopilar suficiente información y alcanzar un objetivo específico. Este enfoque es particularmente útil cuando el usuario tiene un objetivo definido, pero puede no conocer todos los detalles necesarios para formular un aviso óptimo. El modelo dirige la conversación haciendo preguntas específicas, lo que le permite recopilar la información necesaria y completar la tarea de manera efectiva. El usuario puede especificar cuántas preguntas se deben hacer a la vez, y la interacción continúa hasta que se cumple el objetivo o se satisfacen las condiciones.
El Patrón de Refinamiento de Preguntas integra las capacidades de un LLM (Modelo de Lenguaje) en el proceso de ingeniería de prompts, con el objetivo de sugerir continuamente preguntas potencialmente mejoradas o refinadas que un usuario podría hacer. Este patrón es particularmente valioso cuando el usuario puede no ser un experto en un campo particular y podría tener dificultades para formular la pregunta más efectiva. Al utilizar este patrón, el LLM ayuda al usuario a identificar las preguntas correctas para obtener respuestas precisas. El proceso a menudo implica declaraciones contextuales donde se instruye al LLM a sugerir mejores versiones de las preguntas del usuario o a incitar al usuario a utilizar estas versiones refinadas. Este patrón también puede extenderse pidiendo al LLM que genere preguntas de seguimiento, lo que permite reducir el enfoque de la consulta original y mejorar la calidad general de la interacción.
El Patrón de Creación de Lenguaje Meta permite al usuario definir un lenguaje o notación alternativa y personalizada para interactuar con un Modelo de Lenguaje Grande (LLM). Este patrón implica explicar la semántica de este nuevo lenguaje al LLM para que los futuros prompts que utilicen este lenguaje puedan ser comprendidos y procesados con precisión. La idea central es mapear símbolos, palabras o estructuras específicas en el nuevo lenguaje a conceptos o acciones en el LLM, asegurando que el modelo pueda interpretar y actuar sobre estos prompts personalizados de manera efectiva. Este enfoque es particularmente útil cuando los lenguajes convencionales como el inglés pueden no ofrecer la precisión o claridad necesarias para tareas específicas.
El Patrón de Automatización de Salida está diseñado para facilitar la generación de scripts u otros artefactos de automatización por un modelo de lenguaje (LLM). Este patrón permite que el LLM ejecute automáticamente los pasos recomendados que, de otro modo, pueden ser tediosos y propensos a errores cuando se realizan manualmente. Al especificar el contexto y el tipo de artefacto de automatización, como un script en Python, los usuarios pueden optimizar tareas repetitivas, mejorar la eficiencia y garantizar la ejecución precisa de las instrucciones.
El Patrón de Enfoques Alternativos tiene como objetivo alentar a los usuarios de modelos de lenguaje grandes (LLMs) a explorar diversos métodos para completar una tarea. Este patrón aborda los sesgos cognitivos que llevan a las personas a favorecer estrategias familiares, que no siempre pueden ser las más efectivas. Al presentar enfoques alternativos, fomenta una comprensión más amplia de la resolución de problemas y ayuda a los usuarios a evaluar sus opciones de manera crítica. Los componentes clave de este patrón incluyen declaraciones contextuales que incitan al LLM a enumerar alternativas, comparar sus pros y contras, y potencialmente incorporar el método original sugerido por el usuario.
El Patrón de Verificación Cognitiva está diseñado para mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al requerirles que descompongan una pregunta original en varias preguntas más pequeñas y relacionadas. Este enfoque ayuda a garantizar que la respuesta final sea completa y bien informada. Cuando un usuario plantea una pregunta, el LLM genera un conjunto de preguntas adicionales que aclaran el contexto, exploran áreas específicas o recogen la información necesaria para proporcionar una respuesta más precisa. Una vez que el usuario responde a estas preguntas, el LLM combina las respuestas individuales para formular una respuesta cohesiva y completa a la consulta original.
El Patrón de Lista de Verificación de Hechos está diseñado para garantizar que el modelo de lenguaje (LLM) genere una lista de hechos fundamentales que son esenciales para la salida proporcionada. Esta lista permite a los usuarios verificar las suposiciones y hechos subyacentes en los que se basa la salida. Al revisar estos hechos, los usuarios pueden ejercer la debida diligencia para validar la precisión de la información presentada, particularmente en casos donde el LLM puede generar contenido convincente pero factualmente incorrecto.
El Patrón de Generación Infinita permite la generación automática de una serie de salidas, potencialmente infinitas, sin requerir que el usuario vuelva a ingresar el aviso de generación cada vez. Este patrón está diseñado para reducir los esfuerzos de entrada basándose en la suposición de que los usuarios no desean ingresar continuamente el mismo aviso. El usuario conserva una plantilla base, pero puede agregar variaciones a través de entradas adicionales antes de cada salida generada. La motivación detrás de este patrón es que muchas tareas requieren la aplicación repetida del mismo aviso a múltiples conceptos. Ingresar repetidamente el aviso puede llevar a errores, por lo que este patrón facilita la aplicación repetida de un aviso, con o sin entrada adicional del usuario, automatizando la generación de múltiples salidas.
El Patrón Generador de Visualizaciones está diseñado para aprovechar las capacidades de generación de texto para crear representaciones visuales de conceptos. Este patrón aborda la limitación de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que típicamente producen solo texto y no pueden generar imágenes. Al generar entradas específicamente formateadas para herramientas de visualización como Graphviz Dot o DALL-E, este patrón crea un camino para que las salidas de los LLM se transformen en diagramas o imágenes que mejoran la comprensión. El usuario puede necesitar especificar los tipos de visualizaciones requeridas, como gráficos de barras, gráficos dirigidos o diagramas de clases UML, para asegurar claridad y relevancia.
El Patrón de Juego está diseñado para crear juegos interactivos centrados en un tema específico, utilizando las capacidades de un modelo de lenguaje (LLM) para guiar la jugabilidad. Los usuarios definen reglas de juego limitadas, mientras que el LLM genera contenido, escenarios y desafíos basados en esas reglas. Este patrón es especialmente efectivo cuando hay áreas de contenido amplias pero mecánicas de juego restringidas. Al utilizar indicaciones contextuales, los usuarios pueden especificar el tema del juego y sus reglas fundamentales, permitiendo que el LLM elabore escenarios o preguntas atractivas que requieren habilidades de resolución de problemas y creatividad.
El Patrón del Rompedor de Negativas está diseñado para ayudar a los usuarios a reformular sus preguntas cuando un modelo de lenguaje (LLM) se niega a proporcionar una respuesta. Este patrón aborda situaciones en las que el LLM puede rechazar preguntas debido a una falta de comprensión o conocimiento. Al explicar las razones de la negativa y sugerir formulaciones alternativas, este patrón anima a los usuarios a pensar críticamente sobre sus consultas y mejorar la formulación de sus preguntas.
El Patrón del Gestor de Contexto permite a los usuarios controlar el contexto en el que se desarrolla una conversación con un Modelo de Lenguaje Grande (LLM). Al especificar o eliminar ciertos elementos contextuales, los usuarios pueden guiar al LLM para que se concentre en temas relevantes o excluya aquellos irrelevantes. Este patrón es particularmente útil para mantener la relevancia y la coherencia en las conversaciones, ayudando a evitar interrupciones en el flujo del diálogo. Los usuarios pueden proporcionar instrucciones explícitas como "Por favor, considera X" o "Ignora Y" para ajustar las respuestas del LLM. La claridad y la especificidad son clave para asegurar que el LLM entienda el alcance previsto y genere respuestas precisas.