Que es la Ingeniería de Prompts

 Aquí tienes la definición y funcionamiento de la Ingeniería de Prompts.

Ingeniería de Prompts

• Definición Fundamental:

  • Es una técnica o disciplina.
  • Implica diseñar y optimizar las instrucciones (prompts).
  • Permite comunicarse eficazmente con modelos de Inteligencia Artificial.
  • Son un conjunto de reglas lógicas para mejorar el resultado.

• Objetivo Principal:

  • Mejorar la calidad y precisión de las respuestas generadas por la IA.
  • Obtener los mejores resultados posibles de los modelos de IA.
  • Dominar al 100% el uso de la IA.
  • Sacar el máximo rendimiento de cualquier modelo.
  • Resolver tareas complejas.

• Conceptos Clave:

  • La calidad de la respuesta está directamente relacionada con la calidad del prompt.
  • La forma en que redactas tu petición influye directamente en la respuesta.
  • La IA (y el cerebro humano) pueden ser vistos como una "caja negra".
  • Comunicarse con la IA es similar a hablar con otro humano.
  • El resultado de la IA está definido por el prompt.

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• Técnicas Principales y Fundamentos:

  • Cebado (RCI): La técnica o estructura más simple y mágica para garantizar resultados de calidad.
    • Rol: Especificar cómo debe comportarse el modelo (ej. experto, psicólogo, etc.).
    • Contexto: Proporcionar información relevante sobre la situación, quién eres, qué buscas.
    • Instrucción: Indicar de forma clara y específica qué quieres que haga el modelo.
  • Ser Claro y Específico: Evitar la ambigüedad en la solicitud.
  • Proporcionar Contexto y Detalles: Dar información de fondo para que la IA entienda la situación.
  • Definir Rol o Perspectiva: Ajustar el tono y nivel de detalle de la respuesta.
  • Incluir Ejemplos (Few-Shot Prompting): Mostrar el tipo de respuesta deseada.
  • Utilizar Delimitadores: Separar distintas partes del prompt.
  • Indicar el Formato de Respuesta: Pedir la información en una estructura específica (lista, JSON, etc.).

• Técnicas Avanzadas (Mencionadas):

  • Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento): Pedir al modelo que razone paso a paso.
  • Few-Shot Prompting: Proporcionar ejemplos de pregunta-respuesta.
  • Role Play (Juego de Roles): (Relacionado con definir el Rol).
  • Auto-Refinamiento: Pedir al modelo que critique y mejore su propia solución iterativamente.
  • Calibración de Confianza: Pedir al modelo que indique su nivel de certeza en las respuestas.
  • Alucinación Controlada: Usar la capacidad del modelo para generar ideas especulativas (con precaución).
  • Otras (Cadena de Prompts para subtareas, Incitación al conocimiento generado, basadas en complejidad, Árbol del pensamiento, Mayéutica, Estímulo direccional).

• Importancia y Aplicación:

  • Habilidad fundamental a dominar.
  • La base para la creación de Agentes (empleados virtuales).
  • Permite aprovechar todo el potencial de la IA.