Que es la ingeniería de Prompts

 Aquí tienes un esquema sobre qué es el Prompt Engineering, detallando los pasos o elementos clave:

Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts)

• ¿Qué es?

  • Es el proceso de estructurar texto para que una inteligencia artificial generativa pueda interpretarlo y comprenderlo.
  • Es el arte de comunicarse con un modelo de IA generativa.
  • Es la habilidad de comunicarte con los modelos para sacar el mejor resultado posible.
  • No es una ciencia exacta, pero tiene un conjunto de buenas prácticas.
  • Es como el lenguaje que necesitas hablar para decirle a un modelo de IA qué debe dibujar o qué tarea realizar.
  • Es la habilidad de dominar la entrada para que la IA haga exactamente lo que tú quieres.
  • La entrada o indicación que das al modelo es el prompt.
  • Un prompt es un texto en lenguaje natural que describe la tarea a realizar.
  • Puede ser una consulta directa, una orden específica, o una declaración más larga con contexto, instrucciones e historial de conversaciones.
  • Es fundamental para conseguir que la IA sea útil, eficiente, ayude a generar ingresos y se aplique en empresas.

• Importancia y Rol:

  • Es la única habilidad necesaria para sacar partido de los modelos si no eres técnico.
  • Es el lenguaje de la creación en la era de la IA generativa, comparable a aprender inglés o programación en épocas anteriores.
  • Te permite dominar la tecnología.
  • Ayuda a multiplicar la productividad, diferenciarte profesionalmente, despegar empresas y generar ingresos.
  • Es clave para escalar la inteligencia humana.
  • Es la base fundamental para agentificar la IA, es decir, crear empleados virtuales.
  • Es esencial para utilizar la IA de forma más eficaz que la mayoría de las personas.

• Elementos Clave / Estructura (Buenas Prácticas):

  • Sé claro y específico: Evita la ambigüedad, define exactamente qué información buscas. Cuanto más preciso seas, más enfocada será la respuesta.
  • Proporciona contexto y detalles relevantes: La IA funciona mejor cuando entiende la situación. Incluir información relevante ayuda a obtener respuestas más pertinentes.
  • Define un rol o perspectiva: Indicarle a la IA que adopte un cierto rol (como experto en marketing, psicólogo, profesor) puede especializar la respuesta y ajustar el tono y el nivel de detalle.
  • Utiliza Delimitadores: Si tu prompt tiene varias partes (como texto de referencia y una pregunta), es buena idea separarlas claramente con comillas, guiones o triple comilla.
  • Instrucción Clara: Debes indicar claramente qué quieres que la IA haga. También puedes decirle cómo quieres que piense o siga un proceso.
  • Especificar Formato de Salida: Pide la respuesta en el formato deseado, como una lista con viñetas, una tabla, formato markdown o incluso JSON si es para uso técnico.

• Estructura "Cebado" (RCI):

  • Es una estructura de prompt muy simple y efectiva.
  • R (Rol): Define quién debe ser el modelo, qué conjunto de habilidades tiene.
  • C (Contexto): Describe dónde está trabajando el modelo, o la situación y detalles sobre ti o tu empresa.
  • I (Instrucción): Especifica claramente la tarea que debe realizar la IA.
  • Esta estructura puede ampliarse para incluir detalles sobre el proceso de pensamiento y el formato de salida.

• Técnicas Adicionales (Avanzadas):

  • Few-Shot Prompting (Prompts con Ejemplos): Consiste en proporcionar uno o varios ejemplos de pregunta-respuesta dentro del prompt. Esto le muestra al modelo el tipo de solución, estructura o formato que esperas. El modelo tiende a inferir el patrón y aplicarlo. Los ejemplos deben ser relevantes, de alta calidad, variados, tener formato consistente y su orden puede ser importante.
  • Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento / Razonamiento): Busca que el modelo piense o razone paso a paso antes de dar la respuesta final. Es muy útil para tareas que requieren lógica, cálculos o decisiones complejas. Se puede implementar pidiéndole al modelo explícitamente que "Piensa paso a paso" o dándole ejemplos de cómo resolver un problema mostrando los pasos intermedios.
  • Cadena de Prompts: Implica dividir una tarea compleja en subtareas más pequeñas. Se utilizan varios prompts en secuencia, donde la salida de uno sirve como entrada para el siguiente, permitiendo resultados más estructurados.
  • Recursive Self-Improvement Prompting (RSIP): Aprovecha la capacidad del modelo para criticar y mejorar sus propios resultados de forma iterativa. Sigues un proceso de: 1) Generar una versión inicial, 2) Evaluar críticamente esa versión identificando debilidades, 3) Crear una versión mejorada que aborde las debilidades, y repetir la evaluación y mejora.
  • Incitación al Conocimiento Generado: Consiste en pedirle al modelo que primero genere información o conocimiento relacionado con la consulta y luego use esa información para responder.

• Errores Comunes a Evitar:

  • Usar prompts demasiado vagos o generales.
  • No proporcionar suficiente contexto cuando es necesario.
  • Olvidar definir un rol o tono adecuado.
  • Incluir información irrelevante o "ruido" que pueda confundir al modelo.
  • Solicitar múltiples acciones muy distintas a la vez en un solo prompt (mejor dividir la tarea o enumerar claramente los pasos).
  • No indicar el formato deseado para la respuesta.
  • Ignorar las limitaciones temporales o de conocimiento de la IA.
  • No revisar la respuesta de la IA o no seguir iterando para refinarla.
  • Pedirle a la IA que genere contenido prohibido o poco ético.

• Clave para Dominar el Prompt Engineering:

  • Practicar: Es como un músculo que necesitas entrenar. La práctica constante es fundamental.
  • Utilizar diferentes modelos y herramientas de IA (como ChatGPT, Gemini, Grock, Gamma, NotebookLM).
  • Experimentar con variaciones de un mismo prompt y analizar cómo cambian las respuestas.
  • Tener creatividad y curiosidad para probar nuevas formas de interactuar.
  • Es importante entender cómo funciona la inteligencia artificial a nivel básico para utilizarla mejor.