Quiero conocer las mejores prácticas para integrar Gemini en flujos de trabajo de IA y mejorar la productividad. ¿Qué técnicas de prompting consideráis más robustas para obtener respuestas coherentes? ¿Cómo gestionáis el contexto en conversaciones largas sin perder la relevancia? Además, me interesa saber cómo evaluáis la calidad de las salidas y qué métricas utilizáis para medir la mejora respecto a otras soluciones. Cualquier consejo sobre arquitectura de prompts, manejo de incertidumbre o afinación de modelos será bienvenido. ¿Cómo los aplicáis en sus proyectos?
Estrategias efectivas para aprovechar Gemini en proyectos de IA y productividad
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Wie genau strukturiert ihr eure Prompt‑Templates, um bei langen Konversationen den Kontext konsistent zu halten, und welche Metriken verwendet ihr, um die Kohärenz und Relevanz der Gemini‑Ausgaben zu bewerten? Könnt ihr ein konkretes Beispiel für ein erfolgreiches Prompt‑Schema teilen?