Un banco está creando un chatbot impulsado por Bedrock que responderá preguntas sobre la apertura de cuentas utilizando documentos bancarios públicos. El equipo utilizará ingeniería de prompts para dar forma a las respuestas del modelo. ¿Qué técnica de ingeniería de prompts se adapta a este escenario?

El prompting de estímulo direccional (Directional Stimulus Prompting) es el más adecuado porque guía al modelo a usar información específica de los documentos bancarios públicos para responder preguntas sobre la apertura de cuentas. Esto asegura que las respuestas del chatbot sean precisas y relevantes para el contexto bancario. Zero-shot prompting no es ideal porque el modelo respondería sin ejemplos o instrucciones específicas sobre cómo usar los documentos, lo que podría llevar a respuestas genéricas o incorrectas. Few-shot prompting podría ser útil para dar ejemplos de formato, pero el enfoque principal aquí es dirigir el uso de la fuente de información. El prompting basado en complejidad no es una técnica estándar de ingeniería de prompts en este contexto.