Utilizar el indicador adecuado para su chatbot
Si ingenuamente envías peticiones a estos modelos sin un poco de contexto y formato, te decepcionarán las respuestas. Esto se debe a que estos modelos son muy versátiles. No sólo pueden ayudar a crear chatbots, sino también muchas otras aplicaciones como la respuesta a preguntas, el resumen, la paráfrasis, la clasificación, la extracción de entidades, la generación de descripciones de productos y mucho más. Así que lo primero que tienes que hacer es decirle al modelo qué "modo" debe adoptar.
He aquí un ejemplo de solicitud que podría enviar:
This is a discussion between a [human] and an [ai].
The [ai] is very nice and empathetic.
[human]: I broke up with my girlfriend...
[robot]:
En este ejemplo, se pueden observar 2 cosas.
En primer lugar, añadimos un formato sencillo para que el modelo entienda que está en modo conversacional: ([human], [ai], ...).
En segundo lugar, hemos añadido algo de contexto en la parte superior para ayudar al modelo a entender lo que está haciendo y el tono que debe utilizar.:
Para simplificar este proceso, tanto OpenAI como NLP Cloud proponen puntos finales de API de chatbot dedicados, que se encargan de este formateo por usted.
A veces no basta con un contexto. Por ejemplo, imagine que quiere crear un chatbot con un tono y un carácter muy específicos. En ese caso, querrá afinar su propio modelo generativo. Puede afinar su propio chatbot basado en IA generativa en OpenAI y en NLP Cloud.
Otro escenario es cuando se quiere crear un chatbot que responda a preguntas sobre conocimientos específicos del dominio. En ese caso, el ajuste fino no es la solución. En su lugar, querrá crear su propio sistema de generación aumentada de recuperación (RAG) basado en la búsqueda semántica.
Consulte nuestro artículo dedicado a la RAG y la búsqueda semántica aquí.
