Qué define un prompt efectivo

Te comparto un esquema sobre qué es el Prompt Engineering y qué define un prompt efectivo, detallando los pasos o elementos clave a seguir:

Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts)

• ¿Qué es?

  • Es el proceso de estructurar texto para que una inteligencia artificial generativa (IA) lo interprete y comprenda.
  • Es el arte de comunicarse con un modelo de IA generativa.
  • Es la habilidad de comunicarte con los modelos para obtener el mejor resultado posible.
  • No es una ciencia exacta, pero sigue un conjunto de buenas prácticas.
  • Es el lenguaje necesario para decirle a un modelo de IA qué tarea realizar o qué contenido crear.
  • Es la habilidad de dominar la entrada (el prompt) para que la IA haga exactamente lo que tú quieres.
  • El prompt es el texto en lenguaje natural que describe la tarea.
  • Puede ser una consulta directa, una orden específica, o una declaración más larga con contexto, instrucciones detalladas e historial de conversación.
  • Está habilitada por el aprendizaje en contexto del modelo.

• ¿Qué define un Prompt Efectivo? (Importancia y Logros):

  • La calidad de la respuesta está directamente relacionada con la calidad del prompt.
  • Reduce la ambigüedad.
  • Orienta al modelo.
  • Produce resultados más relevantes.
  • Permite obtener resultados más precisos.
  • Conduce a una mayor eficiencia en la interacción, ahorrando tiempo.
  • Brinda mayor creatividad y control, guiando el tono y estilo deseado.
  • Permite aprovechar todo el potencial de la IA para tareas complejas (redacción, análisis, código).
  • Hace que la IA sea útil, eficiente, ayude a generar ingresos y sea aplicable en empresas.
  • Es la única habilidad técnica no requerida para sacar partido de los modelos [Source conversation].
  • Es el lenguaje de la creación en la era de la IA generativa.
  • Permite dominar la tecnología .
  • Ayuda a multiplicar la productividad y diferenciarte profesionalmente.
  • Es clave para escalar la inteligencia humana.
  • Es la base para crear empleados virtuales (agentificar).
  • Te permite usar la IA de forma más eficaz que la mayoría.
  • Le dice al modelo exactamente qué se espera, en qué contexto, y cómo debe entregar la respuesta.

• Elementos Clave / Estructura Básica de un Prompt Efectivo:

  • Contexto o Rol: Indicar quién debe ser el modelo o en qué situación se encuentra.
    • Define el marco de referencia para el estilo y conocimiento esperado.
    • Puede ser un experto, personaje, profesional de un área.
    • Proporcionar información relevante y suficiente para la comprensión de la solicitud.
    • Adjuntar enlaces, documentos o imágenes si es necesario.
    • Evitar ambigüedad.
  • Instrucción o Acción Clara: Expresar concretamente la tarea solicitada.
    • Especificar la acción esperada: generar, procesar, clasificar, analizar, convertir, corregir.
    • Evitar peticiones vagas o ambiguas.
  • Detalles Adicionales y Restricciones: Incluir cualquier dato o requisito necesario.
    • Especificar tono o formato (aunque también es un punto separado).
    • Proveer texto de referencia si aplica.
    • Incluir restricciones: indicar evitar ciertos términos/temas.
    • Especificar idioma de respuesta, de ser necesario...
    • Pedirle al modelo que admita si no sabe la respuesta ("No estoy seguro") en lugar de inventarla. Esto evita dar información basado en supuestos
  • Formato de Respuesta: Indicar explícitamente el formato deseado.
    • Puede ser lista numerada, viñetas, párrafo, JSON, código, tabla, mpa mental.
    • Útil para integrar la respuesta en otros sistemas o documentos.
  • Uso de Ejemplos: Proporcionar ejemplos de la respuesta esperada puede mejorar la calidad. (Relacionado con Few-Shot).

• Buenas Prácticas para Crear Prompts Efectivos (Pasos/Consejos Detallados):

  • Sé claro y específico: Evitar vaguedad; detalla exactamente qué buscas. La precisión enfoca la respuesta. Ejemplo: "Dame 5 consejos para mejorar la productividad en trabajo remoto" vs "Dame consejos para mejorar".
  • Proporciona contexto y detalles relevantes: La IA funciona mejor si entiende la situación; incluye información relevante. Ejemplo: Indicar propósito de email, lengua/tono de traducción, preferencias.
  • Define un rol o perspectiva: Indica a la IA que adopte un rol (experto, profesional) para especializar la respuesta. Ajusta tono y nivel de detalle. Ejemplo: "Como nutricionista, explícame...".
  • Utiliza Delimitadores: Si el prompt tiene varias partes (texto de referencia, pregunta), separarlas claramente con comillas, guiones o triple comilla.
  • Instrucción Clara y Directa: Indica sin ambigüedad qué debe hacer la IA. También puedes guiarla sobre cómo pensar [Source conversation].
  • Especifica Formato de Salida: Pide el formato deseado (lista, tabla, Markdown, JSON) [Source conversation, 51, 63, 81].
  • Incluye Ejemplos (Few-Shot): Proporciona uno o más ejemplos de pregunta-respuesta para mostrar el tipo de solución/formato esperado. El modelo infiere el patrón. Los ejemplos deben ser relevantes, de alta calidad, variados, con formato consistente, y su orden puede importar.
  • Usa Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento): Pide al modelo que razone paso a paso antes de responder [Source conversation, 59, 69, 82]. Útil para tareas que requieren lógica, cálculos o decisiones complejas. Se puede implementar pidiendo explícitamente "Piensa paso a paso" o dando ejemplos con pasos intermedios. Mejora el razonamiento en problemas de varios pasos.
  • Evita sobrecargar el prompt con información irrelevante: No incluyas datos innecesarios que puedan confundir al modelo. Sé conciso y ve al punto. Si la tarea es compleja, considera dividirla.
  • No solicites múltiples acciones distintas a la vez: Si pides traducir, resumir y opinar en un solo prompt, el modelo puede fallar; mejor dividirlas o enumerarlas claramente.
  • Ten en cuenta las limitaciones del modelo: Recuerda que tienen una fecha de corte de conocimiento y no buscan en tiempo real (a menos que la versión lo permita). Evita preguntar por información muy actual o secretos industriales; puede "alucinar". Proporciona tú la información actualizada si es necesario.
  • Revisa y refina iterativamente: Si la primera respuesta no es óptima, ajusta el prompt y vuelve a intentarlo. Añade más detalles, reformula, o divide la pregunta. Usa la función de regenerar respuesta con un prompt mejorado. Es un proceso de ensayo y ajuste.
  • Evita pedir contenido prohibido o poco ético: La IA se negará o dará un error.

• Técnicas Adicionales (Avanzadas) para Eficacia:

  • Few-Shot Prompting: (Ya detallado arriba - ejemplos dentro del prompt).
  • Chain-of-Thought (CoT): (Ya detallado arriba - razonamiento paso a paso).
  • Generated Knowledge Incitation: Pedir al modelo que genere información relacionada con la consulta y la use para responder.
  • Recursive Self-Improvement Prompting (RSIP): Modelo resuelve, critica su solución, y la mejora iterativamente. Proceso: Generar inicial -> Criticar -> Mejorar -> Repetir. Útil para análisis complejos.
  • Prompt Engineering with Confidence Calibration (EPCC): Incluir niveles de confianza explícitos para cada afirmación (ej: Cierto, Confiable, Especulativo). Reduce información errónea declarada con confianza.
  • Otras técnicas como Least-to-Most, Complexity-Based, Tree-of-Thought, Maieutic, Directional Stimulus.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Usar prompts con ejemplos o información recuperada automáticamente de una base de datos. Útil para info cambiante o privada.

• Errores Comunes a Evitar: (Resumen de puntos clave ya mencionados)

  • Prompts demasiado vagos o generales.
  • No proporcionar contexto suficiente.
  • No definir un rol o tono.
  • Incluir información irrelevante ("ruido").
  • Solicitar múltiples acciones distintas a la vez.
  • Olvidar indicar el formato deseado.
  • Ignorar las limitaciones de conocimiento/temporales de la IA.
  • No revisar la respuesta o no seguir iterando.
  • Pedir contenido prohibido o poco ético.

• Clave para Dominar el Prompt Engineering:

  • Practicar: Es como un músculo que necesita entrenamiento constante.
  • Utilizar diferentes modelos y herramientas de IA (ChatGPT, Gemini, etc.) .
  • Experimentar con variaciones de prompts y analizar las respuestas.
  • Tener creatividad y curiosidad para probar nuevas formas.
  • Comprender cómo funciona la inteligencia artificial a nivel básico .
  • Iterar y refinar los prompts.