Realizar una solicitud contra fabricaciones. Devuelve JSON {"prompt":"...","rules":[...],"why_works":"..."}: prompt — texto de la solicitud a AI; rules — reglas de conducta en caso de desconocimiento, integradas en la solicitud; why_works - brevemente por qué esto reduce el error. Devuelve solo JSON, sin texto alrededor.
Mecánica: por defecto, el modelo "se esfuerza por ayudar" y continúa el texto, incluso si no hay datos; el silencio es una opción poco probable para él. Esto significa que el permiso para no saber debe otorgarse explícitamente. Técnicas rápidas: (1) instrucción directa: “si no está seguro, diga honestamente “no lo sé” y no invente cosas”; (2) el requisito de las fuentes: "proporcione sólo hechos que pueda nombrar con la fuente, marque el resto como suposición"; (3) separación: “separar los hechos verificados de las conjeturas”. Información privilegiada: solicite al modelo que estime su confianza en porcentaje y explique QUÉ es exactamente lo que no sabe; esto reduce drásticamente las fabricaciones de confianza, porque la tarea cambia de "dar la respuesta" a "evaluar la confiabilidad". Segundo truco: formule una pregunta sin una suposición incorporada: "¿existe la ley X?" en lugar de “volver a contar la Ley X”, de lo contrario el modelo confirmará algo que no existe. Un error típico: creer que un cortés “no te equivoques” funciona; necesitamos reglas específicas de comportamiento ante la ignorancia, en lugar de una petición de ser precisos.
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