Evitar que ChatGPT se desvíe: Uso de 'post-prompts' para el control del contexto

El desafío de controlar modelos de IA como ChatGPT para que se mantengan dentro de los límites del contexto proporcionado es una preocupación común para los desarrolladores. Este artículo explora una solución práctica que utiliza una técnica de 'post-prompt' para evitar que ChatGPT responda preguntas fuera del alcance de la información dada.

Uno de los mayores obstáculos al usar ChatGPT para tareas específicas, como atención al cliente o recuperación de información, es su tendencia a responder preguntas no relacionadas con el contexto proporcionado. Esto puede llevar a respuestas irrelevantes o inexactas, socavando la utilidad del asistente de IA. Además, ChatGPT podría proporcionar información de su conocimiento general, lo que podría incluir la promoción de productos o servicios de la competencia, un problema significativo para las empresas.

Después de una extensa experimentación, un desarrollador descubrió que agregar instrucciones específicas después de la consulta del usuario, conocidas como 'post-prompt', mejora significativamente la adherencia de ChatGPT al contexto proporcionado. Esta técnica simple pero efectiva implica añadir frases como 'No justifiques tus respuestas. No des información que no se mencione en la INFORMACIÓN DEL CONTEXTO' a la indicación del usuario.

El 'post-prompt' actúa como un comando directo a ChatGPT, limitando su respuesta solo a la información contenida en el contexto proporcionado. Al instruir explícitamente a la IA para que no recurra a su conocimiento general ni proporcione detalles extralimitados, el 'post-prompt' restringe eficazmente el alcance de la respuesta, garantizando la relevancia y la precisión.

Considere el escenario en el que un usuario le pide a ChatGPT que 'Prepare 10 preguntas de opción múltiple y respuestas sobre el curso de Mantenimiento de ingeniería para maquinaria de confección'. Sin el 'post-prompt', ChatGPT podría intentar generar preguntas basándose en su conocimiento general de ingeniería de mantenimiento. Sin embargo, con el 'post-prompt' implementado, ChatGPT responderá con 'Lo siento, me temo que no puedo cumplir con esa solicitud ya que la INFORMACIÓN DEL CONTEXTO proporcionada no se relaciona con el tema de Mantenimiento de ingeniería para maquinaria de confección', reconociendo efectivamente la falta de contexto relevante.

El 'post-prompt' inicial puede requerir ajustes para adaptarse a diferentes escenarios y contextos. Por ejemplo, una orden más directa como 'No me des ninguna información sobre procedimientos y características de servicio que no se mencionen en el CONTEXTO PROPORCIONADO' podría ser más efectiva en ciertos casos. La experimentación y el refinamiento son clave para optimizar el 'post-prompt' para aplicaciones específicas.

Si bien la técnica del 'post-prompt' ha demostrado ser efectiva, se anima a los desarrolladores a explorar enfoques y mejoras alternativas. Compartir ideas y experiencias dentro de la comunidad de desarrolladores puede conducir a refinamientos adicionales y soluciones más sólidas para controlar las respuestas de ChatGPT.

Al implementar un 'post-prompt', los desarrolladores pueden controlar eficazmente las respuestas de ChatGPT, asegurando que el asistente de IA se mantenga dentro de los límites del contexto proporcionado. Esta técnica es una herramienta valiosa para construir aplicaciones confiables y precisas impulsadas por IA, particularmente en escenarios donde se requiere información específica y limitada.