Proporcionar ejemplos en tus prompts es una de las técnicas de ingeniería de prompts más efectivas que usarás. Este enfoque, conocido como "one-shot" o "multi-shot" prompting, consiste en darle a Claude pares de entrada/salida de muestra para guiar sus respuestas.
Cómo funcionan los ejemplos
Veamos un ejemplo de análisis de sentimiento. Supongamos que quieres que Claude categorice si un tweet es positivo o negativo:
El desafío aquí es el sarcasmo. Un tweet como "Sí, claro, esa fue la mejor película que he visto desde 'Plan 9 from Outer Space'" parece positivo en la superficie, pero en realidad es sarcástico y negativo (Plan 9 es famosamente terrible).
Agregar ejemplos a tu prompt
Para manejar esto, puedes agregar ejemplos que le muestren a Claude cómo responder correctamente:
Los elementos clave son:
- Introducción clara: "Aquí hay un ejemplo de entrada con una respuesta ideal"
- Etiquetas XML para la estructura:
<sample_input>y<ideal_output> - Ejemplos concretos que demuestran el comportamiento deseado
Manejo de casos extremos
El multi-shot prompting brilla cuando se trata de casos extremos. Para el problema del sarcasmo, podrías agregar:
Be especially careful with tweets that contain sarcasm.
For example:
<sample_input>
Oh yeah, I really needed a flight delay tonight! Excellent!
</sample_input>
<ideal_output>
Negative
</ideal_output>Esto le da a Claude un patrón claro para reconocer contenido sarcástico que de otro modo podría clasificarse incorrectamente.
Formatos de salida complejos
Los ejemplos son especialmente valiosos cuando necesitas que Claude produzca una salida estructurada como objetos JSON o informes detallados. En lugar de simplemente describir el formato, muestras exactamente cómo se ve una buena salida.
Encontrar buenos ejemplos a partir de evaluaciones
Al ejecutar evaluaciones de prompts, busca tus salidas con mejor puntuación en el informe HTML:
Encuentra ejemplos que obtuvieron una puntuación de 10 (o tu puntuación máxima disponible) y usa esos pares de entrada/salida como ejemplos en tu prompt. Esto ayuda a Claude a entender cómo se ve lo "perfecto" para tu tarea específica.
Agregar contexto a los ejemplos
Para obtener resultados aún mejores, explica por qué un ejemplo es ideal. Después de mostrar la salida de muestra, agrega una breve explicación:
</ideal_output>
This meal plan is well-structured, provides detailed information on food choices and quantities, and aligns with the athlete's goals and restrictions.Esto refuerza las cualidades específicas que hacen que la salida sea valiosa.
Mejores prácticas
- Usa etiquetas XML para estructurar claramente tus ejemplos
- Comienza de forma simple con one-shot prompting, y luego agrega más ejemplos según sea necesario
- Enfócate en los casos extremos con los que Claude podría tener dificultades
- Incluye razonamiento sobre por qué los ejemplos son buenos cuando sea posible
- Prueba de forma iterativa: agrega ejemplos basándote en los resultados de las evaluaciones
Los ejemplos son particularmente poderosos porque muestran en lugar de decir. En lugar de intentar describir cada matiz de lo que quieres, lo demuestras directamente. Esto hace que tus prompts sean más confiables y ayuda a Claude a entender requisitos complejos que podrían ser difíciles de explicar solo con palabras.