Fluxos de trabalho com texto
Este guia do novita llm começa com uma tarefa, um exemplo de entrada e uma definição do que seria uma resposta útil. Antes de experimentar um modelo de linguagem, decida quais informações ele pode usar e como deve ser sua resposta.
Veja uma maneira reutilizável de testar uma tarefa de classificação de mensagens de suporte sem presumir que algum modelo específico seja o mais adequado.
Suponha que você precise classificar as mensagens de suporte recebidas como financeiras, técnicas ou gerais. Inclua essas três categorias na instrução e diga que a resposta deve conter uma categoria seguida de uma breve justificativa. Isso dá ao modelo da Novita uma tarefa delimitada, em vez de um pedido vago para analisar uma mensagem.
Use uma mensagem como: “Meu download para na metade, mesmo depois que reinicio o navegador.” Coloque a mensagem após a instrução e separe-a claramente das suas orientações. Não inclua dados privados de clientes em um prompt de teste. A categoria mais provável aqui é técnica, mas a justificativa ainda deve mencionar o problema com o download.
Verifique se a resposta usa uma categoria permitida, apresenta uma justificativa baseada na mensagem e não inventa fatos. Se ela acrescentar um diagnóstico sem fundamento, revise a instrução para dizer que a justificativa deve usar apenas o texto fornecido. Mantenha a mesma entrada enquanto altera uma instrução por vez, para identificar o que ajudou.
Experimente uma mensagem que mencione tanto uma falha no download quanto uma cobrança. Decida com antecedência se o fluxo de trabalho da Novita deve escolher uma categoria principal ou retornar ambas. Declare essa regra explicitamente e, depois, compare a resposta com sua decisão. Um segundo exemplo revela uma ambiguidade que a mensagem mais simples não mostra.
Escolha uma abordagem com base na saída de que você precisa, não apenas no nome de um modelo. Esses quatro tipos de tarefa exigem instruções e verificações diferentes.
Classifique mensagens usando uma lista fixa de categorias e uma justificativa breve, baseada em evidências. Teste mensagens que abordem mais de um assunto antes de confiar nas classificações.
Um fluxo de trabalho com texto da Novita pode gerar sugestões para revisão; compare a resposta com suas regras de categorização antes de encaminhar uma solicitação real.
inferência da novitaTransforme anotações em um rascunho especificando o público, o objetivo, a extensão e os fatos que devem permanecer inalterados.
Trate o rascunho como um texto editável. Confira nomes, citações e afirmações nas anotações originais, em vez de presumir que um texto fluente esteja correto.
plano de programação da novitaPeça uma pequena função com uma entrada definida e a saída esperada. Se a primeira tentativa não contemplar um caso extremo, forneça um caso de teste que falhe.
Uma sugestão gerada pela Novita é um ponto de partida: execute testes e examine as dependências antes de incluir o código em um projeto.
novita ai opencodeExtraia campos nomeados de um trecho fornecido e instrua o modelo a marcar as informações ausentes como desconhecidas.
Confira cada valor extraído com o trecho. Isso é especialmente importante quando uma resposta aparentemente completa deixa de indicar incertezas.
novita ai hugging faceSe sua tarefa for além de um único prompt de texto, estes guias da Novita abordam a próxima decisão.
Veja como formular uma solicitação ao modelo e avaliar a resposta recebida.
Explore as considerações específicas do uso de um modelo para tarefas de programação.
Leia sobre o fluxo de trabalho relacionado ao OpenCode se sua tarefa de texto fizer parte de um ambiente de programação.
Um prompt amplo pode gerar uma resposta que parece útil, mas não segue o critério necessário para sua decisão. Entradas longas podem dificultar a localização do trecho relevante, e uma solicitação de formato rígido ainda pode produzir texto extra. Comece com um exemplo curto, confira a resposta com a fonte e ajuste a instrução antes de ampliar o fluxo de trabalho com a Novita. Nunca trate uma resposta plausível como prova de que uma afirmação é verdadeira.
Um fluxo de trabalho com um modelo de linguagem pode ajudar a redigir textos, classificar uma mensagem, responder a uma pergunta sobre o material fornecido ou extrair campos de uma passagem. Escolha uma tarefa e defina o resultado esperado antes de testar. Compare o resultado com a entrada original.
Dê um nome à tarefa, forneça a entrada relevante e descreva o formato da resposta. Inclua quaisquer restrições, como usar apenas a passagem fornecida ou marcar detalhes ausentes como desconhecidos. Teste o prompt com um exemplo simples e outro ambíguo.
Não. Uma resposta dada com confiança pode incluir detalhes sem fundamento, interpretar mal a entrada ou não seguir o formato solicitado. Confira fatos importantes em uma fonte confiável e compare os campos estruturados com o texto original.
Primeiro, identifique a falha específica: uma categoria errada, um fato inventado ou um formato incorreto. Altere a instrução relacionada a essa falha, mantendo a mesma entrada de teste. Se a tarefa em si for ambígua, defina a regra de decisão antes de tentar novamente.