Prompt Engineering- Guia Completa
Publicado el 3 De Septiembre del 2024
Tabla de contenidos
La ingeniería de prompts es una disciplina dentro del campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el diseño y ajuste de las instrucciones (prompts) que se utilizan para interactuar con modelos de lenguaje como GPT-4, LLaMA, Gemini, entre otros.
Esta guía cubre desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas y aplicaciones prácticas de los prompts.
¿Qué es el Prompt Engineering?
Imagina que estás conversando con una inteligencia artificial como ChatGPT. Para obtener las respuestas más útiles, es importante saber cómo hacer las preguntas correctas.
Eso es lo que llamamos Prompt Engineering: es la habilidad de formular las instrucciones o preguntas de tal manera que la IA entienda exactamente lo que quieres y te dé una respuesta clara y útil.
Desde la llegada de la IA generativa uno de los términos más buscados en Google y no es para menos, todos los sectores económicos y roles se están transformando gracias a la IA
Al punto que lo salarios anuales están oscilando desde $100.000 hasta $200.000 USD al año, según el economista
¿Se necesita ser ingeniero para ser Prompt engineering?
La respuesta es un NO rotundo, Aunque tener conocimientos técnicos puede ser útil, lo más importante es la habilidad de formular preguntas claras y efectivas para guiar a la inteligencia artificial.
Cualquier persona que entienda el contexto en el que se está utilizando la IA y sepa cómo comunicar lo que necesita de manera precisa puede aprender a ser un buen Prompt Engineer.
Es más una cuestión de:
- Creatividad
- Lógica
- Comprensión del lenguaje
¿Cómo es el rol de los Prompts Engineers en una empresa?
Los Prompt Engineers son las personas que se encargan de diseñar y ajustar las preguntas que le hacemos a la IA. Su trabajo es asegurarse de que las respuestas que obtenemos sean lo más útiles y precisas posible.
Sus principales funciones son:
Habilidades
Pensamiento crítico y resolución de problemas
Habilidades analíticas para entender los requerimientos y encontrar soluciones creativas.
Capacidad Creativa
Habilidad para generar preguntas y respuestas originales que aseguren la calidad de la interacción con la IA.
Conocimiento de Idiomas
Comprensión de la estructura gramatical de diferentes idiomas para formular preguntas y respuestas adecuadas en diversos contextos.
Conocimientos técnicos en IA
Dominio de la inteligencia artificial y actualización constante en las últimas herramientas y técnicas del campo.
¿Cómo obtener mejores resultados de la Inteligencia Artificial?
Escribir Instrucciones Claras:
Los modelos de lenguaje no pueden leer la mente del usuario, por lo que es crucial ser específico en las instrucciones. Detallar lo que se espera, como la longitud del texto o el nivel de complejidad, ayuda a obtener respuestas más alineadas con las expectativas.
Ejemplo:
Menos Detallado: "¿Cómo puedo mejorar mi negocio?"
Más Detallado: "Tengo un pequeño negocio de café en el centro de la ciudad y quiero aumentar las ventas en un 20% durante el próximo trimestre. ¿Qué estrategias de marketing digital me recomendarías implementar?"
Pedir al modelo que adopte una "persona" o estilo específico:
Descripción: Instruir al modelo para que responda desde la perspectiva de una persona o con un estilo particular, lo cual puede ajustar el tono y el contenido de la respuesta.
Ejemplo:
Instrucción: "Responde como si fueras un experto en marketing digital con 10 años de experiencia en el sector de cafeterías."
Consulta: "¿Qué consejos me darías para lanzar una nueva línea de cafés especiales?"
Respuesta del Modelo (adoptando la persona): "Como experto en marketing digital especializado en cafeterías, te recomendaría enfocarte en campañas de redes sociales que resalten la exclusividad de tu nueva línea de cafés especiales..."
Usar delimitadores
Los delimitadores son símbolos o etiquetas que se usan para separar diferentes partes de un texto, ayudando a que un modelo de lenguaje entienda qué parte del texto pertenece a cada sección o tarea. Esto es útil cuando necesitas organizar la información para que el modelo la procese correctamente.
Tipos Comunes de Delimitadores y Ejemplos:
Imagina que estás lanzando un producto de skincare y necesitas crear una estrategia de Marketing para su lanzamiento. Vas a usar delimitadores para comunicarte mejor con la IA.
Comillas Triples (""" """):
Uso: Para separar bloques de texto, especialmente útil cuando necesitas que el modelo trate un fragmento de texto como una unidad independiente.
"""Esta crema antiarrugas está formulada con ingredientes naturales para hidratar y suavizar la piel. Úsala diariamente para obtener los mejores resultados."""
Etiquetas XML tag
Uso: Para dividir el texto en secciones específicas, lo que permite organizar la información de manera clara y estructurada.
<nombre>Crema Antiarrugas</nombre>
<beneficios>Reduce visiblemente las arrugas en 4 semanas</beneficios>
<ingredientes>Ácido Hialurónico, Vitamina C, Extracto de Té Verde</ingredientes>
Corchetes ([ ])
Uso: Para destacar partes del texto que necesitan ser reemplazadas o para indicar opciones variables.
[Nombre del Producto] es ideal para todo tipo de pieles, ofreciendo beneficios visibles en [número de semanas] semanas.
Llaves ({ })
Uso: Para agrupar datos o valores, comúnmente utilizado en estructuras como JSON para organizar la información.
{ "producto": "Crema Hidratante", "precio": 29.99, "tamaño": "50ml" }
Paréntesis (( ))
Aplicar la crema (por la mañana y noche) sobre la piel limpia para obtener mejores resultados.
Me dirás, Ximena que es este enredo.
Realmente tu prompt se verá así:
“Necesito que generes una campaña de marketing completa para un producto de skincare utilizando la siguiente información. Por favor, asegúrate de que cada parte del contenido esté claramente organizada y que resalte los beneficios clave, los ingredientes, y las instrucciones de uso del producto. Además, incluye detalles de precio en un formato atractivo para los clientes. Aquí tienes la información del producto:
<nombre>
Crema Antiarrugas de Lujo
</nombre>
<beneficios>
Reduce visiblemente las arrugas en solo 4 semanas, mejora la elasticidad de la piel y proporciona una hidratación profunda durante 24 horas.
</beneficios>
<ingredientes>
Ácido Hialurónico, Vitamina C, Extracto de Té Verde
</ingredientes>
<instrucciones>
Aplicar la crema (por la mañana y por la noche) sobre la piel limpia. Para mejores resultados, combinar con el sérum de la misma línea.
</instrucciones>
<precio>
{ "precio": 49.99, "moneda": "USD" }
</precio>
Vocabulario infaltable en Prompts
Lorem fistrum por la gloria de mi madre esse jarl aliqua llevame al sircoo. De la pradera ullamco qué dise usteer está la cosa muy malar.
Prompt Funtion
Definición: Es una herramienta o función que crea y ajusta automáticamente las instrucciones (prompts) que le das a un modelo de IA para obtener mejores respuestas.
Ejemplo práctico: Tienes un chatbot en tu sitio web que responde preguntas sobre productos. Una Prompt Function puede generar automáticamente diferentes formas de preguntar "¿Cuál es el precio?" para encontrar la que obtiene la respuesta más clara del asistente.
En uso:
Tú: "¿Cuál es el precio de este producto?"
Chatbot: "El precio de este producto es $50. ¿Deseas añadirlo al carrito?"
Funcion Calling
Definición: Es cuando un modelo de IA llama a una función externa o servicio para realizar una tarea específica, como hacer un cálculo o buscar información.
Ejemplo práctico: Le pides a tu asistente de voz que calcule cuánto es 15% de $200, la IA utiliza una función para hacer el cálculo y te da la respuesta.
En uso:
Tú: "Alexa, ¿cuánto es 15% de $200?"
Alexa: "El 15% de $200 es $30."
Context-caching
Definición: Permite a la IA recordar información de interacciones anteriores para mantener la coherencia en conversaciones largas.
Ejemplo práctico: Estás chateando con un bot sobre un pedido que hiciste. En una conversación posterior, el bot recuerda los detalles de tu compra sin que tengas que repetir todo.
En uso:
Tú (primera conversación): "¿Cuándo llegará mi pedido #1234?"
Bot: "Tu pedido llegará el martes."
Tú (en otra conversación): "¿Dónde está mi pedido?"
Bot: "El pedido #1234 llegará el martes."
Finetuning
Definición: Es ajustar un modelo de IA con datos específicos para que dé mejores respuestas en un área concreta.
Ejemplo práctico: Entrenar a un modelo de IA con datos médicos para que pueda responder con precisión a preguntas sobre salud, como "¿Cuáles son los síntomas de la gripe?".
En uso:
Tú: "¿Cuáles son los síntomas de la gripe?"
IA especializada: "Los síntomas incluyen fiebre, tos, dolor de garganta, dolores musculares y fatiga."
Synthetic RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Definición: Combina la generación de texto con la búsqueda de información en bases de datos, mejorando la precisión de las respuestas.
Ejemplo práctico: Le preguntas a una IA sobre un tema complejo como el cambio climático, y la IA busca en estudios científicos actuales antes de darte un resumen detallado.
En uso:
Tú: "Explícame el impacto del cambio climático en los océanos."
IA: "Según los estudios más recientes, el cambio climático está aumentando la temperatura de los océanos, lo que afecta a los ecosistemas marinos..."
Zero Shot
Definición: Es cuando la IA realiza una tarea sin haber sido entrenada específicamente para ello.
Ejemplo práctico: Le pides a la IA que traduzca una frase a un idioma raro que nunca ha visto, y aun así intenta hacer una traducción razonable.
En uso:
Tú: "Traduce 'Buenos días' al suajili."
IA: "En suajili, 'Buenos días' se traduce como 'Habari za asubuhi'."
Few-shot Learning
Definición: Es cuando la IA aprende a hacer algo nuevo con solo unos pocos ejemplos.
Ejemplo práctico: Le muestras a la IA tres ejemplos de cómo escribir un email formal, y luego le pides que escriba uno nuevo siguiendo ese estilo.
En uso:
Tú: "Escribe un email formal agradeciendo a un cliente por su compra."
IA: "Estimado cliente, le agradecemos sinceramente su compra. Si tiene alguna consulta, no dude en contactarnos."
Chain of Thought (CoT)
Definición: Es cuando la IA desglosa su razonamiento en pasos, ayudando a llegar a una respuesta más precisa.
Ejemplo práctico: Si la IA te ayuda a resolver un problema matemático, mostrándote cada paso de la operación antes de llegar a la solución final.
En uso:
Tú: "¿Cómo se resuelve 2x + 3 = 7?"
IA: "Primero, resta 3 de ambos lados: 2x = 4. Luego, divide por 2: x = 2."
Prompt Chaining
Definición: Es encadenar varios prompts, donde la respuesta de uno se usa como base para el siguiente, para completar tareas complejas.
Ejemplo práctico: Primero usas un prompt para generar ideas de un proyecto, luego otro para organizar esas ideas, y finalmente un tercero para escribir el proyecto completo.
En uso:
Tú: "Genera ideas para un nuevo producto."
IA: "Aquí tienes algunas ideas..."
Tú: "Organiza esas ideas en un esquema."
IA: "Este es el esquema..."
Tú: "Escribe un informe basado en ese esquema."
IA: "Informe completo..."
Soy una apasionada del mundo digital. Me encanta ver cómo la tecnología ayuda a las personas a conectarse y a tener una vida mejor. Por esto es que trabajo en el mundo de la tecnología, mejorando la experiencia de usuario de sitios web de e-commerces. Identifico oportunidades potenciales en estos sitios web, con la meta de potencializar los resultados de ventas y de ayudar a que los usuarios de estos sitios, encuentren más fácilmente los productos que desean.
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