Prompt — NLP / Sentiment Analysis / JSON Extraction
PIPELINE:
- summarize_review
- extract_strengths
- extract_weaknesses
- classify_sentiment
- generate_json_output
CONSTRAINTS:
summary_max_words: 30
output_language: Spanish
output_format: JSON
hallucination: forbidden
SENTIMENT_LABELS:
- Positivo
- Neutral
- Negativo
- Mixto
Hola. ¿Cómo va? Gracias por compartir tu análisis con la comunidad Alura.
La estructura del prompt quedó muy bien pensada para una tarea de NLP, porque separa el proceso en etapas claras: resumir la reseña, extraer puntos fuertes, identificar debilidades, clasificar el sentimiento y devolver el resultado en JSON. Esa división ayuda a que el modelo siga un flujo más controlado y evita que mezcle tareas diferentes en una sola respuesta.
Un punto muy positivo es la inclusión de restricciones como summary_max_words, output_language, output_format y hallucination: forbidden. En tareas de análisis de sentimientos, esas reglas son muy útiles porque orientan el formato de salida y reducen el riesgo de inventar información que no aparece en las reseñas. Buen trabajo al construir un prompt con foco en claridad, validación y reutilización en escenarios más profesionales.
Cuenta con el apoyo de la comunidad Alura en tu jornada. Un abrazo y buenos estudios.