En Occentus Network reconocemos el valor de los modelos de lenguaje como herramientas de trabajo. Pueden ayudar a organizar información, explicar conceptos técnicos, explorar posibles soluciones y expresar una consulta con mayor claridad.
Sin embargo, también pueden dificultar el diagnóstico cuando sustituyen los datos originales por interpretaciones o presentan hipótesis como hechos. En algunas ocasiones, generan textos largos e inconexos, con razonamientos sin sentido que no ayudan a comprender la incidencia. Revisar esos textos e intentar extraer la información útil consume tiempo que podríamos dedicar a resolver el problema.
Para atender tu solicitud, preferimos recibir información directa y verificable:
- El problema concreto: qué ocurre, desde cuándo y a qué servicio afecta.
- Los datos en bruto: mensajes de error completos, registros relevantes, comandos ejecutados y sus resultados.
- El resultado esperado: qué necesitas conseguir o qué esperas de nuestra intervención.
- Las pruebas realizadas: qué has comprobado o cambiado y qué resultado has obtenido.
Si has utilizado un LLM para analizar la situación, agradecemos que nos facilites el prompt que has empleado, incluido el contexto relevante. Con frecuencia, esa consulta expresa tu necesidad de forma más útil que la respuesta generada. Distingue también entre las acciones que has realizado y las que la herramienta únicamente ha sugerido.
No necesitamos una disertación de cinco páginas redactada por tu LLM de confianza para empezar a ayudarte. Una descripción breve y precisa, acompañada de los datos originales, nos permite trabajar con mayor agilidad y reducir malentendidos.
Recuerda! Antes de enviar registros o prompts, elimina contraseñas, tokens y otros datos sensibles.
Puedes apoyarte en estas herramientas para preparar tu consulta. Lo que necesitamos es que la información conserve los hechos, el contexto y tu objetivo, y que las interpretaciones del modelo no sustituyan a las evidencias.