Learn PromptingEstructuración de Datos
Un caso de uso sencillo y emocionante para los LLMs es la organización de datos en tablas. Quizás tenga una gran cantidad de artículos de noticias o informes comerciales, y le gustaría que todos los puntos importantes se resuman en una tabla que luego pueda poner en una hoja de cálculo o base de datos. Los chatbots como ChatGPT pueden ayudarlo a hacer esto.
Podemos extraer información del siguiente informe añadiendo Generar una tabla que contenga esta información: al final del mismo.
En una presentación de negocios reciente, la CEO de Zana Corp. destacó su notable crecimiento en el último año fiscal. Compartió que la empresa experimentó un aumento del 15% en los ingresos, llegando a $50 millones, con un margen de beneficio del 12% ($6 millones en beneficio neto). El informe también mostró un crecimiento del 20% en su base de clientes, llegando a un total de 100.000 clientes. Además, los gastos operativos de la empresa aumentaron un 10%, alcanzando los $10 millones, mientras que la cantidad de empleados aumentó un 25%, lo que resultó en una fuerza laboral actual de 500 empleados.
Generar una tabla que contenga esta información:
ChatGPT generará una tabla como la siguiente:
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Ingresos | $50 millones |
| Margen de beneficio | 12% |
| Beneficio neto | $6 millones |
| Clientes Base | 100,000 |
| Gastos operativos | $10 millones |
| Cantidad de empleados | 500 |
| Aumento de Ingresos | 15% |
| Aumento de Clientes | 20% |
| Aumento de Gastos Operativos | 10% |
| Aumento de Cantidad de Empleados | 25% |
Luego puede copiar y pegarla en una hoja de cálculo como Excel/Sheets o incluso en documentos y presentaciones.
Sander Schulhoff
Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.