Sobre la idea de investigar para generar textos de IA llenos de hechos
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Sobre la idea de investigar para generar textos de IA llenos de hechos
Para que mi generación de contenidos no se base sólo en reescribir el top 10 y el conocimiento de la IA, hago reserchs.
No se trata aquí de la tarea de «engañar al buscador», sino de algo de lo que estoy realmente convencido: con este enfoque los textos son de mayor calidad y más interesantes.
En esencia, así es como trabajan los redactores académicos: su trabajo consiste en encontrar fuentes y elaborar material a partir de ellas, no en hacer su propia investigación.
¿Cuál es la esencia de la investigación en profundidad?
Después, los resultados de la investigación ya pueden plasmarse en un artículo.
Dónde investigar
Deep Research de Google es, en mi opinión, uno de los mejores sistemas disponibles en el mercado ahora mismo. Puedes utilizarlo tanto en Gemini como en NotebookLM.
Promt para la investigación puede ser sobre esto:
Tu trabajo consiste en desglosar el esquema de mi artículo en temas y subtemas para encontrar información sobre cada uno de ellos.
Busca materiales en las fuentes: {idioma, sitios}.
Tipos de materiales: {casos, estudios, etcétera}.
Lo que hay que extraer: {hechos, citas, pensamientos, cifras}.
Eso es suficiente para las tareas 90% si explicas exactamente lo que quieres normalmente.
Y no te jodas el cerebro con promts complejas ahora mismo: las IAs han espabilado mucho, y su nivel de comprensión ha aumentado mucho.
Lifehack sobre cómo hacer un sencillo sistema de investigación por inmersión para tus pipelines de IA
En general, existen frameworks ya preparados para la investigación de la IA, incluidos los de los principales actores del mercado, pero pueden ser caros de implementar, utilizar y mantener - esto debe probarse por separado. Según nuestras pruebas, en algunos casos es más barato utilizar Perplexity para la investigación.
Esquema de investigación de la perplejidad en n8n:
https://skr.sh/saP57T7PNHG
Para automatizar las tareas de los clientes, a veces hacemos más o menos el mismo esquema, pero en sistemas más estables escritos en lenguajes de programación.
Cómo funciona este algoritmo de investigación:
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