Fornisci istruzioni chiare e specifiche

Fornire al modello istruzioni su cosa fare è un modo efficace ed efficiente per personalizzare il suo comportamento. Fornisci istruzioni chiare, concise e dirette, fornendo il contesto necessario e delineato l'output desiderato. Le istruzioni possono essere semplici come un elenco di istruzioni passo passo o complesse come la mappatura dell'esperienza e del modo di pensare di un utente.

Come scrivere istruzioni efficaci

Le istruzioni efficaci si basano sui seguenti principi:

  • Indica al modello cosa fare.
  • Sii chiaro e specifico.
  • Specifica eventuali vincoli o requisiti di formattazione per l'output.

Esempio

Ad esempio, supponiamo che tu possieda un ristorante di cheeseburger e voglia utilizzare un modello per scoprire quali sono i piatti più apprezzati. Vuoi che il modello formatti le trascrizioni degli ordini dei clienti in JSON in modo da poter identificare rapidamente gli elementi del menu. Le seguenti tabelle mostrano le diverse risposte fornite dal modello quando vengono fornite istruzioni generiche e specifiche che seguono i principi di istruzione:

Istruzioni generiche 
  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."
            ]
          }
        ]
      }
Nell'esempio, le istruzioni generiche generano una risposta con più campi JSON di quelli necessari per identificare gli elementi del menu ordinati dai clienti. Migliora le istruzioni definendo vincoli di output più specifici, come mostrato nella seguente tabella:
Istruzioni specifiche 
  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"
        ]
      }

Applicando i principi di istruzione, questo esempio è passato da una risposta che conteneva troppi dati a una che conteneva esattamente i dati richiesti per questo caso d'uso. Le istruzioni che utilizzano i principi di istruzione possono aiutarti a guidare il modello a fornire la risposta più utile per il tuo caso d'uso.

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