Con la multiplicación de herramientas de IA generativa, dominar el arte de escribir prompts se ha vuelto más que esencial. Pero con la rapidez con la que evolucionan las soluciones de inteligencia artificial, muchos usuarios se sienten perdidos. Es en este instante que nace Dust.
Esta herramienta de ingeniería de prompts ayuda a los usuarios a escribir mensajes guiados relevantes, así como a encadenarlos. Descubre Dust para la ingeniería de prompts y sus funcionalidades.
¿Qué es Dust?
Dust nació de una observación: la IA cambia nuestra forma de trabajar. Ahora es posible ahorrar mucho tiempo en múltiples tareas gracias a los asistentes de IA. Pero aún es necesario saber cómo comunicarles eficazmente nuestras solicitudes.
Ahí es donde interviene Dust, el asistente de IA personalizado y seguro. Dust es particularmente innovador para la ingeniería de prompts. Esta herramienta proporciona una interfaz web a las empresas para ayudarlas a escribir prompts y a encadenarlos unos con otros.
Dust ciertamente no es la única herramienta de ingeniería de prompts, pero su curva de aprendizaje es exponencial. Esto permite a los usuarios personalizar aún más sus resultados.
¿Cuáles son las funcionalidades de Dust para la ingeniería de prompts?
En un momento en que la inteligencia artificial se ha vuelto integral en nuestras vidas, Dust reúne las funcionalidades esenciales para manejar efectivamente las herramientas de IA y aprovecharlas al máximo. Estas son las principales:
Un asistente personalizado
Dust se presenta primero como un asistente personalizado para las empresas. La idea es satisfacer perfectamente las necesidades de los colaboradores.
Para personalizar tu asistente, puedes implementar aplicaciones LLM (modelos de lenguaje extensos) construidos en Dust. Para esto, tienes acceso a múltiples funcionalidades, como fragmentos de código, búsquedas en Internet o conjuntos de datos.
Los conjuntos de datos
Para entrenar y personalizar tus modelos de aprendizaje automático, es apropiado integrar a Dust conjuntos de datos. Y gracias a las API, es posible conectar datos de un stack tecnológico completo, como Notion, Google Drive, GitHub, etc. Al conectar todos sus datos a Dust, las empresas eliminan los silos de conocimientos. Y sobre todo, permite utilizar asistentes conscientes del contexto global, capaces de adaptarse a las necesidades específicas de las organizaciones.
Y como se trata de una solución segura, las empresas pueden controlar el acceso a los datos de manera granular.
Bueno saber: Dust admite varios proveedores de modelos de código abierto, como OpenAI, Anthropic, Mistral.
Dust y la ingeniería de prompts
Más allá de estas funcionalidades basadas en el aprendizaje automático, Dust se centra principalmente en la ingeniería de prompts. De esta manera, los usuarios pueden hacerle una multitud de solicitudes. Por ejemplo:
- ¿Puedes resumirme los informes diarios de equipos? Para ello, podrá recuperar la información en Slack.
- ¿Puedes crearme una fórmula VLOOKUP para emparejar los nombres de los empleados con sus identificadores? Dust usará los datos disponibles en Excel o cualquier otro documento para responder a la solicitud.
- ¿Puedes encontrarme la lista de verificación de incorporación para los nuevos reclutas? Si la información está disponible en Notion u otras herramientas, Dust podrá encontrarla fácilmente.
Para optimizar los resultados, Dust te ayuda a escribir mensajes guiados efectivos, en particular utilizando las técnicas de la ingeniería de prompts avanzados (como ReAct o Chain of Thought).
Pero sobre todo, es capaz de encadenar los prompts uno tras otro, proporcionando a los usuarios resultados consistentes.
Domina Dust y la ingeniería de prompts con DataScientest
Con todas estas funcionalidades de Dust para la ingeniería de prompts, Dust se revela como una herramienta imprescindible. Pero para poder utilizarlo correctamente, es esencial dominar el aprendizaje automático en su totalidad. Este es precisamente el objetivo de DataScientest. Con nuestras formaciones, la inteligencia artificial, sus evoluciones y sus herramientas no tendrán secretos para ti. ¡Descubre nuestro programa!
Para mejorar el rendimiento del sistema de IA a través del Fine-Tuning, es importante prestar especial atención a dos parámetros:
- La calidad de los datos: para abordar tareas específicas, los conjuntos de datos presentados también deben ser específicos.
- Las fases de entrenamiento: no se trata solo de entrenar al modelo para contextualizar datos, sino de guiarlo hacia los mejores resultados. Para ello, es necesario establecer un sistema de retroalimentación a través de evaluaciones humanas.
