Fundamentos de Prompt Engineering

1. ¿Qué es Prompt Engineering?

La ingeniería de prompts es el proceso de crear instrucciones que guían a los modelos de IA, como ChatGPT o Claude, para generar respuestas útiles, relevantes y precisas. Implica ajustar el lenguaje, el contexto y la estructura para lograr un resultado deseado.

"Los prompts bien elaborados dirigen al LLM a producir respuestas precisas, relevantes y contextualmente apropiadas."

2. ¿Qué es un AI prompt?

En el contexto de la IA, un prompt es la entrada o el input que proporcionas al modelo para generar una respuesta específica. En otras palabras, es el conjunto de instrucciones que das a un modelo generativo para guiar su output o resultado.

Estas instrucciones pueden tomar varias formas, desde una pregunta simple hasta instrucciones de varios pasos o fragmentos de código. También pueden incluir entradas multimodales como imágenes y audio.

Un ejemplo de un AI prompt generado en ChatGPT

3. Componentes Clave de un buen Prompt

El Prompt engineering es un proceso iterativo que guía y ajusta el comportamiento del modelo creando prompts que son claros, concisos y consistentes.

Los modelos de IA trabajan prediciendo el mejor resultado siguiente según el prompt que reciben. Sin embargo, como no tienen un sentido natural del contexto, dependen mucho de los matices del lenguaje humano para guiar su respuesta.

Por eso, es útil ver la ingeniería de prompts como 'programar una máquina con palabras' para obtener una respuesta específica.

Los componentes son:

1. Instruction (Instrucción)

   • Es el "corazón" del prompt: le dice al modelo qué acción debe realizar.

   • Ejemplo claro: "Resume este texto"

     💡

     Regla de oro: Sé claro, conciso y específico para que el modelo entienda exactamente lo que necesitas.

2. Prompt Format (Formato del Prompt)

   • La estructura del prompt influye en cómo el modelo interpreta tu solicitud.

   • Puede ser:

     • Una pregunta natural: "¿Cómo funciona la fotosíntesis?"

     • Un comando directo: "Escribe un poema sobre el océano"

     • Un prompt estructurado con campos específicos (ej.: "Titulo: ___, Tono: ___").

3. Task Context (Contexto de la Tarea)

   • Información adicional que ubica al modelo en el escenario correcto.

   • Ejemplo: "Considering the rise of AI, create a business plan" ("Considerando el auge de la IA, crea un plan de negocios").

   • Ayuda al modelo a responder con más relevancia.

4. Examples (Ejemplos)

   • ¡Son como plantillas que guían al modelo!

   • Si quieres un estilo específico, incluye un ejemplo:

     "Here’s a formal email example: [ejemplo]. Now write a similar one."

     ("Aquí hay un email formal: [ejemplo]. Ahora escribe uno similar").

5. Input Data (Datos de Entrada)

   • La información que el modelo debe procesar: un texto, números, una frase, etc.

   • Ejemplo: "Analyze this dataset: [datos]"

     ("Analiza este conjunto de datos").

6. Multi-turn Conversations (Conversaciones Multi-turno)

   • Diálogos donde el contexto se mantiene en varias interacciones.

   • Ejemplo:

     • Usuario: "Tell me about Mars" ("Háblame de Marte").

     • Modelo: "Mars is the fourth planet..."

     • Usuario: "What about its moons?" (y el modelo recuerda que hablaban de Marte).

7. Output Indicator (Indicador de Salida)

   • Le dice al modelo cómo debe ser el resultado.

   • Ejemplo: "En el estilo de J.K. Rowling, reescribe esta oración".

   • Útil para roleplaying o estilos específicos.

8. Fine-tuning (Afinamiento)

   • Adaptar el modelo (o los prompts) para mejorar su rendimiento en tareas específicas.

   • Se logra con:

     • Prompts más refinados.

     • Feedback constante (ajustar basado en las respuestas del modelo).

Tips para Memorizar (¡Usa esta analogía!)

Imagina que el prompt es como dar instrucciones a un asistente:

• Instrucción: "Haz un resumen".

• Formato: "Usa bullet points".

• Contexto: "Es para un informe médico".

• Ejemplo: "Como este: [ejemplo de resumen médico]".

• Output: "Que sea formal y técnico".

4. Mejores Prácticas en Ingeniería de Prompts

5. Tips para mejorar tus prompts