Prompt Enginner (Ingenieria de Prompts) | IA y Ciencia de datos

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 Indice

  1.  Como hacer buen prompt
  2.  Ejemplo de un buen prompt
  3.  Herramientas para La Ingenieria de Prompts

El Prompt Engineering o Ingeniería de Prompts es el proceso de diseñar y optimizar las solicitudes/comandos/instrucciones (prompts) que se le dan a los modelos de lenguaje artificial, como ChatGPT, Grok, Midjourney, Claud etc, con el fin de obtener respuestas más precisas, relevantes y útiles. Dado que los modelos de lenguaje generan sus respuestas en función de los datos de entrada que reciben, el diseño adecuado de un prompt puede influir significativamente en la calidad de las respuestas.

Con el avance de la inteligencia artificial, y particularmente con la aparición de modelos como GPT-4 y otros, entender cómo formular las preguntas de manera efectiva se ha convertido en una habilidad crucial para aquellos que trabajan con IA. En este artículo, exploraremos en detalle qué es el prompt engineering y sus 10 aspectos clave para lograr interacciones más efectivas y productivas con los modelos de IA.

¿Qué es el Prompt Engineering?

El Prompt Engineering se refiere a la habilidad de diseñar y modificar los textos que se le entregan a los modelos de lenguaje para maximizar su rendimiento. En lugar de confiar solo en las respuestas generadas de manera predeterminada, los profesionales del prompt engineering entienden cómo utilizar las instrucciones, el contexto y las formulaciones específicas para obtener resultados más exactos o adaptados a sus necesidades.

Dado que los modelos de IA responden a las indicaciones basadas en patrones previos de entrenamiento, entender cómo estructurar estos prompts puede ser la diferencia entre obtener una respuesta vaga o una completamente detallada y precisa.

se refiere a la entrada de texto que le proporcionas a un modelo de lenguaje grande (LLM), como Gemini o ChatGPT, para guiarlo y obtener una respuesta específica. Esencialmente, es la instrucción inicial o la pregunta que le haces al modelo.

Características principales de un buen prompt en prompt engineering:

  • Claro y conciso: Un buen prompt debe ser fácil de entender para el modelo. Evita la ambigüedad y sé directo sobre lo que necesitas.
  • Específico: Cuanto más específico seas en tu prompt, más probable será que obtengas la respuesta deseada. Incluye detalles relevantes y contexto.
  • Dirigido al objetivo: Define claramente qué tipo de salida esperas. ¿Necesitas información, una historia, un código, una traducción, etc.?
  • Considera el rol del modelo: Puedes indicarle al modelo que actúe como un personaje específico (un experto en [..], un programador, un poeta, etc.) para obtener respuestas más relevantes.
  • Define el formato de salida (output) (si es necesario): Si necesitas la respuesta en un formato particular (una lista, una tabla, un párrafo corto), especifícalo en el prompt.
  • Iterativo: El prompt engineering a menudo implica experimentar con diferentes formulaciones hasta obtener el resultado deseado. No te desanimes si el primer prompt no es perfecto.

Estructura del prompt

La eficacia de la respuesta depende en gran medida de cómo estructuremos dicho prompt. A continuación, se detallan los componentes esenciales para construir un prompt efectivo:​Cadena SER

  1. Instrucción o Tarea Específica: Define claramente la acción que deseas que realice el modelo. Debe ser precisa y directa para evitar ambigüedades. ​

    Ejemplo: "​Resume el siguiente artículo en tres frases."​Fabio Vivas

  2. Contexto: Proporciona información adicional que ayude al modelo a comprender mejor la solicitud. Esto puede incluir antecedentes, detalles específicos o cualquier dato relevante. ​

    Ejemplo: "​Como experto en historia del arte, explica la influencia del Renacimiento en la pintura moderna."​

  3. Audiencia: Especifica a quién va dirigida la respuesta. Esto permite al modelo adaptar el tono y la complejidad del contenido. ​

    Ejemplo: "​Describe el proceso de fotosíntesis para estudiantes de secundaria."​

  4. Formato de Salida: Indica el estilo o estructura que debe tener la respuesta, como listas, ensayos breves, tablas, etc. ​

    Ejemplo: "​Proporciona una tabla comparativa de las principales teorías del aprendizaje."​

  5. Ejemplos (Opcional): Ofrece ejemplos que sirvan como referencia para el tipo de respuesta esperada, lo cual puede mejorar la precisión del modelo. ​

    Ejemplo: "​Aquí hay un ejemplo de cómo debería estructurarse la fotosintesis: [ejemplo]."​

Al integrar estos elementos en tus prompts, aumentas la probabilidad de obtener respuestas más precisas y alineadas con tus necesidades.

10 Aspectos Clave del Prompt Engineering

1. Claridad y Precisión en el Lenguaje

La clave para un buen prompt es la claridad. Un prompt vago o ambiguo puede llevar a respuestas confusas o irrelevantes. Para evitar esto, los prompts deben ser claros y específicos. Por ejemplo, en lugar de pedir algo como "Háblame sobre la historia de la ciencia", un prompt mejor sería "Dame un resumen de los principales descubrimientos científicos del siglo XX".

2. Definir el Propósito

Antes de escribir un prompt, es importante tener claro el propósito de la interacción. ¿Buscas una respuesta breve, un análisis detallado o una recomendación? Al definir el propósito, puedes orientar mejor el prompt para obtener la respuesta que realmente deseas. Si, por ejemplo, deseas una recomendación de viaje, podrías preguntar: "¿Cuáles son los mejores destinos para viajar si me gustan las montañas y el senderismo?"

3. Uso del Contexto

Los modelos de lenguaje como GPT funcionan mejor cuando tienen contexto suficiente. Esto significa que, si estás trabajando en un tema largo o complejo, es fundamental proporcionar toda la información relevante de antemano. Si estás pidiendo un análisis sobre un libro, por ejemplo, incluir detalles como el autor, los temas principales o el género puede ayudar a obtener una respuesta más rica.

4. Describir el Formato de la Respuesta

Es útil especificar el formato en el que deseas la respuesta. Si necesitas una lista de puntos, un resumen o una comparación, hacerlo explícito en el prompt puede ayudar a guiar la estructura de la respuesta. Por ejemplo, “Proporcióname una lista de cinco razones por las que la energía solar es importante” es mucho más efectivo que simplemente decir "Háblame de la energía solar".

5. Controlar el Estilo y Tono

Dependiendo de la naturaleza de la tarea, es posible que desees ajustar el tono o estilo de la respuesta. ¿Necesitas que sea formal o coloquial? ¿Debe ser técnico o accesible? Incluir estas especificaciones en el prompt ayuda a obtener una respuesta que se alinee con tu objetivo. Ejemplo: "Explícame los fundamentos de la teoría cuántica como si fueras un profesor de física" frente a "Explícame la teoría cuántica de manera simple".

6. Incluir Ejemplos

Los ejemplos son útiles para guiar el modelo hacia el tipo de respuesta que esperas. Si el modelo tiene dudas sobre el tipo de información que deseas, proporcionarle ejemplos previos puede mejorar significativamente la calidad de las respuestas. Por ejemplo, si necesitas ejemplos de cómo usar una palabra en una oración, incluir un par de ejemplos claros de antemano puede ayudar.

7. Solicitar Variaciones

Al pedir una respuesta, a veces puede ser útil solicitar varias variaciones. Esto es especialmente útil cuando buscas opciones o diversas perspectivas sobre un tema. Un buen prompt podría ser: “Dame tres ejemplos de estrategias de marketing digital, con diferentes enfoques para empresas pequeñas”.

8. Minimizar el Ruido o Distracciones

Para que un modelo de IA te dé una respuesta relevante, evita que tu prompt contenga información innecesaria o ruidosa. Detalles irrelevantes pueden desviar al modelo y afectar la calidad de la respuesta. Al ser directo y específico, es más probable que obtengas la respuesta que buscas.

9. Experimentación y Ajustes

La ingeniería de prompts es un proceso iterativo. A veces, un solo intento no es suficiente para obtener la respuesta perfecta. Experimentar con diferentes formulaciones y ajustar tus prompts puede ser esencial. Esto te permitirá entender mejor cómo reacciona el modelo y qué tipo de ajustes pueden mejorar los resultados.

10. Evaluación y Retroalimentación

Una vez que recibas la respuesta del modelo, evalúa si se ajusta a tus expectativas. Si la respuesta no es adecuada, revisa el prompt y ajusta los aspectos que no funcionaron bien. Proporcionar retroalimentación al modelo (cuando sea posible) también es útil para mejorar las futuras interacciones.

Ejemplo Práctico de un Prompt

Supongamos que queremos que el modelo genere un resumen de un artículo académico sobre el cambio climático. Un buen prompt podría ser:

"Proporcióname un resumen conciso de este artículo académico sobre el cambio climático. Destaca las conclusiones principales, las soluciones propuestas para mitigar los efectos y los desafíos que se mencionan. Mantén el tono formal y el resumen debe ser no mayor a 200 palabras."

Este prompt es claro, proporciona contexto, define el tono y establece un límite de palabras, lo que facilita que el modelo genere una respuesta precisa y relevante.

Herramientas que ayudan/mejoran los prompts

PromptPerfect
Esta herramienta gratuita te ayuda a crear prompts optimizados no solo para ChatGPT, sino también para otras plataformas de IA, mejorando la calidad y precisión de las respuestas generadas. ​YouTube

PromptoMania
Especializada en la generación de prompts para la creación de imágenes, esta herramienta te permite personalizar características detalladas para obtener resultados visuales específicos. ​https://imageprompt.org+2Miguel Marketing+2Vidnoz+2

Easy-Peasy.AI
Ofrece una plataforma impulsada por IA que genera contenido de alta calidad y personalizado en segundos, aumentando la productividad y permitiéndote enfocarte en tareas más importantes. ​Easy-Peasy.AI

Generador de prompts de Anthropic
Una herramienta útil para superar el "problema de la página en blanco", proporcionando plantillas iniciales que sirven como punto de partida para pruebas e iteraciones adicionales. ​https://docs.anthropic.com

Edworking
Este generador de prompts de IA gratuito está diseñado para escritores, artistas y cualquier persona en busca de inspiración, ofreciendo prompts creativos ilimitados para estimular la imaginación.

Conclusión

El Prompt Engineering es una habilidad esencial en el mundo de la inteligencia artificial. Con un uso adecuado de los prompts/comandos, puedes mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje. Al aplicar los principios y aspectos clave que hemos discutido, como la claridad, la precisión, el contexto y el formato, serás capaz de interactuar de manera más eficiente y efectiva con las herramientas basadas en IA.

La habilidad para formular prompts bien elaborados se está convirtiendo en una competencia valiosa no solo para desarrolladores e ingenieros, sino también para cualquier persona que busque aprovechar el poder de la inteligencia artificial de manera efectiva. Con práctica y ajustes continuos, puedes dominar el arte de la ingeniería de prompts y maximizar el potencial de los modelos de IA.

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