La personalización se gestiona a través de dos mecanismos principales en la interfaz de ChatGPT: la Memoria y las Instrucciones Personalizadas.
El dominio de estas herramientas facilita que el usuario deje de repetir constantemente el contexto de sus interacciones.
🔸 Memoria: Retención de Contexto
La función de Memoria permite al modelo retener información clave sobre el usuario a lo largo de diversas interacciones, lo que garantiza una experiencia más fluida y continua.
A. Memoria Permanente (Datos Fijos)
La memoria permanente está diseñada para almacenar datos estables y cruciales que deben recordarse a largo plazo, sin importar el tema de conversación.
- Funcionamiento: Almacena información sobre el rol profesional del usuario, sus intereses recurrentes o cualquier detalle que el usuario indique explícitamente que debe guardar.
- Gestión: El usuario tiene la capacidad de revisar y borrar esta memoria desde los ajustes de la plataforma para asegurar que solo se conserve información relevante y actualizada.
- Aplicación de Datos: Si el usuario indica, por ejemplo, "Guarda en tu memoria que mi ciudad de residencia es Almería", el modelo utilizará esta información en futuras interacciones, como al hacer recomendaciones de servicios o ubicaciones.
B. Memoria Temporal y Priorizada
La memoria temporal opera consultando el historial de conversaciones recientes para contextualizar una nueva interacción, aunque es menos estable y su precisión es limitada.
- Proyectos (Projects): En el caso de los entornos de trabajo Projects, la memoria es priorizada y persistente. Recuerda interacciones anteriores dentro de ese mismo proyecto temático (ej. "Análisis Financiero"), lo que permite al modelo profundizar progresivamente en el conocimiento acumulado y mantener la coherencia a lo largo del tiempo.
🔸 Instrucciones Personalizadas: Definición de Identidad
Las Instrucciones Personalizadas (también conocidas como custom instructions) permiten al usuario establecer directrices globales sobre cómo ChatGPT debe responder y qué debe saber sobre el usuario.