Riscrivi la query in modo che il modello ragioni profondamente. Return JSON {"task":"chiara dichiarazione del problema","context":"introduzione e restrizioni (budget, abitudini, cosa è importante)","steps_request":"ragionare passo dopo passo e prendere in considerazione le opzioni","output_format":"in quale forma è necessaria la risposta"}
La meccanica è semplice: più specifico è l'input, migliore è il ragionamento del modello. Immondizia dentro, risposta generale fuori. Una buona richiesta è composta da quattro parti: l'attività stessa; contesto e limitazioni; si prega di ragionare passo dopo passo e di tenere conto dei casi estremi; formato di risposta. Un'analogia: è come impostare un compito per un appaltatore: "fallo magnificamente" rispetto a una normale specifica tecnica con dimensioni e budget. Per la tariffa, indicare: quante persone, quanti minuti e gigabyte spendono, il tetto massimo di denaro, cosa è più importante: la comunicazione o Internet. Il primo trucco: indicare chiaramente le priorità ("budget fino a X, una connessione stabile è più importante della velocità") - il modello ragiona attorno ad esse, anziché indovinare. La seconda tecnica non è ovvia: chiedile prima di scrivere le ipotesi che fa sulla tua situazione: in questo modo puoi immediatamente vedere dove il ragionamento potrebbe andare storto e correggere quelle introduttive. Un errore tipico: una domanda “a battuta” senza contesto, dopo la quale è strano aspettarsi un’analisi accurata.
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