Las mejores técnicas de ingeniería de prompts
La tecnología sigue logrando cada vez más hitos, y la forma en que nos relacionamos con ella también evoluciona. Una de las innovaciones más significativas ha tenido lugar en la inteligencia artificial (IA), donde se les ha enseñado a las máquinas a aprender, pensar y comunicarse del mismo modo que los humanos.
Debido al modo como son creados, estos chatbots avanzados han mostrado peculiaridades en su forma de entregar información. Los usuarios se han dado cuenta de que necesitan hacer preguntas de una manera muy específica para obtener respuestas útiles. Es lo que se conoce como ingeniería de prompts.
Cuando hablas con una máquina y le pides que genere una señal o un "prompt", te responderá con acciones relevantes, o bien te dará información apropiada.
La ingeniería de prompts está enteramente focalizada en entregar instrucciones o hacer las preguntas adecuadas a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y otros modelos de IA, lo que dará lugar a resultados específicos.
Este tipo de ingeniería es crucial para cualquier persona, tanto si es un experto que busca sacar partido de un alto nivel de oportunidades en LLM, o simplemente un entusiasta, fascinado por la IA como tendencia.
Ahora, analicemos los aspectos técnicos de la ingeniería de prompts, y veamos por qué es vital en el campo de la IA en general.
¿Qué es la ingeniería en prompts?
La ingeniería de prompts consiste en dar instrucciones a la IA generativa para ayudarle a producir los resultados deseados. Aunque está diseñada para parecerse a las respuestas humanos, la IA generativa necesita instrucciones precisas para producir resultados pertinentes y de alta calidad.
En la ingeniería de prompts, vas a seleccionar los signos, palabras, frases y formatos correctos, para que ayuden a la IA a interactuar significativamente con los usuarios.
Los ingenieros de prompts utilizan su imaginación a través del método de ensayo y error, para elaborar una biblioteca de textos de entrada que permita operar la IA generativa (GenAI) eficazmente en una aplicación.
¿Qué es un prompt?
Un prompt es un texto en lenguaje natural utilizado para entrenar la Gen AI en determinadas tareas. Gen AI utiliza modelos de aprendizaje automatizado de grandes modelos de lenguaje . Crea diversos contenidos, como música, imágenes, vídeos, conversaciones e historias.
Los modelos de IA son extremadamente polivalentes y cumplen funciones como traducir de un idioma a otro, responder preguntas, completar frases y resumir documentos basándose en sus datos de entrenamiento. Sin embargo, los modelos de IA necesitan más información y contexto para producir resultados significativos y sólidos con un mínimo de errores.
La ingeniería de prompts es también el proceso de crear y refinar prompts para asegurarse de que la IA sea capaz de crear contenidos valiosos.
Tras su reinterpretación, la ingeniería de prompts garantiza que el modelo de IA responda adecuadamente a una amplia gama de información ingresada por el usuario. En última instancia, esto podría mejorar la experiencia del cliente.
¿Por qué es importante la ingeniería de prompts?
Los avances de la IA han incrementado significativamente el número de puestos de trabajo en ingeniería de prompts. Los ingenieros de prompts establecen un puente entre los LLM y los usuarios finales. Identifican plantillas y guiones que los usuarios pueden completar o personalizar, para obtener los mejores resultados posibles a partir de los modelos lingüísticos.
Los ingenieros de prompts llevan a cabo experimentos, ingresando distintos tipos de información para crear una biblioteca de prompts que pueda ser utilizada por los desarrolladores de aplicaciones en distintos escenarios.
La ingeniería de prompts ayuda a que las aplicaciones de IA sean más eficaces y eficientes. Normalmente, los desarrolladores de aplicaciones agregan preguntas abiertas al usuario antes de enviarlas al modelo de IA.
Por ejemplo, pensemos en la IA de previsión meteorológica. Un usuario puede preguntar: “¿Qué tiempo hace?”. Sin contexto, la pregunta carece de especificidad. Internamente, el sistema la transforma en una pregunta más detallada, como, por ejemplo: “Eres un asistente meteorológico que proporciona previsiones precisas. Un usuario de Chicago, Illinois, pregunta por las condiciones meteorológicas de hoy, incluyendo temperatura, velocidad del viento y probabilidad de lluvia”.
Este prompt mejorado permite a la IA entregar información más precisa y útil.
Elementos de ingeniería de prompts con IA
La ingeniería de prompts es un método generativo que permite dar instrucciones a los sistemas de IA para que ofrezcan respuestas coherentes y pertinentes, en función del contexto, en distintas aplicaciones.
Aprender sobre las indicaciones de ChatGPT para codificación ayuda a los desarrolladores a controlar el proceso de transmitirle claramente al modelo de IA la consulta o tarea que debe ejecutar.
Estos son los principales elementos de la ingeniería de la IA que trabajan en sincronía para mejorar las interacciones de la IA.
Papel
Un rol describe la posición en la que el prompt toma el lugar de un individuo, lo que ayuda a la IA a formular una respuesta que sea relevante para esa persona.
Un ejemplo podría ser: "Agente de viajes: Un cliente me pide recomendaciones para reservar unas vacaciones familiares en Europa".
Al especificar "agencia de viajes", la IA genera una respuesta con un tono profesional y orientado al turismo, ofreciendo sugerencias y opciones detalladas, adaptadas a destinos e itinerarios aptos para familias.
Preguntas
Una pregunta es una forma de solicitar más información o respuestas de parte de la IA en un área concreta, al tiempo que se restringe su retroalimentación y se mantiene su enfoque.
Un ejemplo es "¿Cómo afecta la falta de sueño a la productividad?".
En este caso, la pregunta deduce que la IA debe explicar el impacto negativo de un patrón de sueño insuficiente en la capacidad de una persona para concentrarse, trabajar eficazmente y mantener su función cognitiva.
Contexto
Entregar información contextual adicional a la IA te ayuda a adaptar tu respuesta al escenario pertinente, mejorando así la precisión y relevancia del material.
Por ejemplo, ante una pregunta del tipo "Teniendo en cuenta los datos financieros que se facilitan a continuación, recomienda estrategias de inversión para un inversor conservador", la IA puede adaptar su respuesta, utilizando los datos facilitados como contexto para sugerir estrategias que se ajusten a la tolerancia al riesgo y a los objetivos financieros a largo plazo del inversor.
Tarea/Instrucción
Una instrucción o tarea se refiere a un esquema claro del tipo de respuesta o acción específica que la IA debe generar.
Por ejemplo, "Escribe una entrada de blog sobre las ventajas del trabajo a distancia para empresas y empleados" es una pregunta que requiere que la IA cree un texto que destaque las ventajas del trabajo a distancia, tanto empresariales como personales, calibrando la respuesta hacia un tono equilibrado e informativo, adecuado para un público profesional.
Ejemplo
Una estrategia de aprendizaje eficaz podría ser agregar ejemplos a las instrucciones, lo que, además de establecer expectativas claras sobre el resultado deseado, atrae la atención de la IA.
Por ejemplo, la indicación podría ser: "Dado el argumento principal y la conclusión de un ensayo, desarrolla los párrafos de contenido con pruebas de apoyo y análisis."
La IA está equipada con un marco claro, y es probable que genere contenidos que se ajusten al flujo lógico, así como a la estructura argumentativa de la introducción y la conclusión proporcionadas.
La incorporación de estos elementos a los prompts permite a los ingenieros comunicar la tarea o consulta deseada a los modelos de IA. De este modo, se obtienen respuestas más precisas, pertinentes y adaptadas al contexto, lo que mejora la usabilidad y eficacia de los sistemas de generación de textos de IA, a través de diversas aplicaciones y ámbitos.
Como experto de EngX, Roman Tehlivets afirma que es esencial aprender ahora las técnicas de ingeniería rápida de la IA, “Es esencial si quieres adoptar o construir sobre esta tecnología”.
Tipos de técnicas de ingeniería de prompts
Hay muchas técnicas de ingeniería de prompts para elegir, dependiendo de tu objetivo. Cada método sirve un propósito único. Al elegir el adecuado, podrás obtener respuestas más precisas, creativas o estructuradas de parte de los modelos de IA.
Veamos algunos de los tipos más eficaces de técnicas de ingeniería de prompts:
Prompt con pocas muestras
Las técnicas de prompt de pocas muestras consisten en darle a la IA unos cuantos ejemplos en el prompt. Esto ayuda al modelo a entender los patrones o formatos que quieres. Es útil cuando se necesita un comportamiento o formato específico que probablemente el modelo no pueda entregar.
Por ejemplo, si quieres que la IA cree pies de foto atractivos para redes sociales, puedes incluir algunos ejemplos:
Pregunta: "Escribe pies de foto para redes sociales. Ejemplo 1: Entrada: 'Lanzamiento de un nuevo producto'; Salida: Da un vistazo a nuestra nueva creación - ¡más detalles muy pronto! Ejemplo 2: Entrada: '50% de descuento en rebajas'; Salida: '¡No te lo pierdas! Consigue tus productos favoritos a mitad de precio - ¡esta oferta no durará mucho!""
El prompt de pocas muestras tiene versatilidad y muestra buenos resultados en tareas creativas, respondiendo preguntas o ayudando con la clasificación cuando lo necesitas.
Prompt sin entrenamiento previo
El "prompt sin entrenamiento previo" consiste en dar a la IA una tarea sin ejemplos ni instrucciones específicas. Estás confiando en los conocimientos generales de la IA para completar la tarea. Esto funciona bien para tareas sencillas, en las que consideras que el modelo puede manejarse solo.
Pongamos un ejemplo: Puedes pedirle a la IA que resuma un artículo sin darle más detalles ni muestras:
Pregunta: "Resume el siguiente artículo en 150 palabras".
El sistema de "prompt sin entrenamiento previo" funciona bien y rápido para preguntas básicas, pero puede tener problemas con tareas más complejas o sutiles.
Prompt de cadena de pensamiento
Los prompts de cadena de pensamiento te ayudan a guiar a la IA para que desglose su pensamiento paso a paso. Este enfoque es ideal para tareas que requieren razonamiento lógico, resolución de problemas, o cualquier análisis de varios pasos.
Digamos que estás explicando un proceso científico, como la fotosíntesis. Puedes guiar a la IA para que vaya paso a paso:
Pregunta: "Háblame de la fotosíntesis paso a paso, empezando por cómo las plantas captan la luz solar".
Este método no sólo facilita que las respuestas de la IA sean más comprensibles. También ayuda a que sean más precisas cuando hay que sacar conclusiones lógicas.
Prompt basado en roles
Los prompts basadas en roles consisten en pedir a la IA que actúe como un personaje o un experto en concreto. Esto funciona muy bien cuando quieres que la IA copie un determinado tono, estilo de escritura o área de conocimiento.
Aquí ponemos un ejemplo:
Prompt: "Eres un historiador. Dime por qué el Renacimiento fue importante para dar forma a la Europa moderna".
Este enfoque te permite adaptar la respuesta de la IA al contexto que necesites, ya sea que estés escribiendo una historia, realizando un análisis profesional o explicando un tema técnico.
Técnicas de prompts múltiples
Las técnicas de prompts múltiples implican el uso de varias preguntas en secuencia, o para crear una respuesta global. Este enfoque funciona bien para abordar cuestiones complejas, desde diferentes perspectivas.
Por ejemplo, puedes pedirle que enumere las causas del cambio climático y te proponga posibles soluciones:
Pregunta 1: "¿Cuáles son las principales causas del cambio climático?"
Pregunta 2: "¿Cuáles son las mejores formas de reducir los efectos del cambio climático?"
El uso de varias preguntas permite profundizar en temas complejos, guiando a la IA a través de diferentes preguntas.
Prompt para tareas específicas
Cuando se utilizan prompts para tareas específicas, se le entrega a la IA instrucciones claras sobre lo que debe hacer. Puede ser resumir, traducir o clasificar. Le comunicas lo que deseas, y la IA sigue tus instrucciones.
He aquí un ejemplo:
Pregunta: "Traduce este párrafo del inglés al español".
Este enfoque funciona mejor cuando se tiene un trabajo específico en mente, y se requiere que la IA se centre en esa tarea.
Las mejores técnicas y estrategias de prompting
Para obtener lo mejor de ChatGPT para codificación no sólo hay que conocer las técnicas, sino también utilizarlas. Estas son algunas de las mejores y más eficaces técnicas para obtener resultados de calidad superior.
Prompting iterativo
Preguntar de forma iterativa es un término elegante para "mejorar sobre la marcha". Empiezas con una pregunta amplia, y luego la vas ajustando en función de lo que te diga la IA, concentrándote paso a paso hasta que consigas lo que buscas.
He aquí un ejemplo de cómo podría resultar:
Pregunta inicial: "Háblame sobre la energía sostenible".
Pregunta refinada: "Ahora céntrate en cómo influye la energía solar en la sostenibilidad".
Este enfoque resulta útil cuando se profundiza en un tema y no se está seguro de lo que se quiere al principio, o cuando hay que centrarse en una pregunta más específica.
Prompts por capas
Este método influye en la creación de un conjunto de preguntas, las que funcionan en sincronía para obtener respuestas más complejas. Cada pregunta agrega una capa de información, mostrando a la IA cómo dar una respuesta más completa y en profundidad.
Aquí tenemos un ejemplo:
Pregunta 1: "Háblame del cambio climático".
Pregunta 2: "¿Cuáles son las posibles soluciones para combatir el cambio climático?"
Pregunta 3: "¿Qué tendencias futuras debemos esperar en el cambio climático?"
Al apilar prompts en secuencia, puedes guiar a la IA a través de diferentes pasos de revisión, y obtener una respuesta exhaustiva para un asunto complicado.
Desglose de tareas
A veces, una sola pregunta puede ser demasiado para la IA, por lo que será de ayuda dividirla en tareas más pequeñas. A continuación, puedes fusionar las respuestas para obtener una más completa y exhaustiva.
Supongamos que estás escribiendo un informe sobre la IA en el sistema sanitario. Podrías preguntar:
Pregunta 1: "¿Cómo se utiliza la IA en el sistema sanitario?"
Pregunta 2: "¿Qué peligros entraña el uso de la IA en el sistema sanitario?".
Pregunta 3: "¿Qué cuestiones éticas se plantean cuando se utiliza la IA en el ámbito médico?"
Al abordar cada parte por separado, te aseguras que todos los aspectos del problema hayan sido cubiertos en profundidad.
Prompts basados en instrucciones
Este método consiste en dar a la IA instrucciones exactas sobre cómo hacer algo. Ya sea que se trate de formato, estructura o pasos específicos, dar instrucciones claras ayuda a reducir la confusión y garantiza que la IA siga el enfoque que prefieras.
Te damos un ejemplo:
Pregunta: "Escribe una entrada de blog de 300 palabras sobre las ventajas de los coches eléctricos. Debes incluir una introducción, tres párrafos y una conclusión".
Siendo claro y específico con tus indicaciones, obtendrás resultados más pertinentes y bien estructurados.
Transferencia de estilo
Este método tiene que ver con tono y estilo. Puedes pedirle a la IA que escriba en un tono determinado, ya sea académico, informal o persuasivo.
Aquí ponemos un ejemplo:
Pregunta: "Escribe la descripción de un producto en un tono informal y amistoso".
Esto es muy útil en campos creativos, como el marketing, donde el cómo se dice importa tanto como lo que se dice.
Prompts contextuales
El prompt contextual consiste en dar a la IA un telón de fondo o un entorno claro para que capte la imagen completa. Así se obtienen respuestas pertinentes y más precisas cuando se necesitan respuestas sutiles.
Por ejemplo, en lugar de preguntar:
Prompt: "¿Cuáles son los beneficios de las energías renovables?"
Podrías añadir algunos antecedentes como "Dada la creciente preocupación por el cambio climático y la seguridad energética, ¿cuáles son las ventajas de las energías renovables?".
La información adicional ayuda a la IA a dar una respuesta más perspicaz y fundamentada.
Bucle de retroalimentación
Este enfoque tiene un impacto en el uso de respuestas de la IA como punto de inicio para realizar nuevos prompts mejorados. Es como mantener una conversación en la que guías a la IA hacia mejores resultados.
Pongamos un ejemplo. Después de obtener la primera respuesta a la pregunta:
Primera pregunta: "Escribe una historia corta sobre la amistad".
Podrías consultar a continuación: "Ahora, profundiza en la lucha emocional del protagonista".
Este método funciona bien para trabajos creativos, en los que puedes basarte en lo que la IA te entrega, para terminar con algo más refinado y profundo.
En cuanto a los temas tratados en el curso de Fundamentos de Ingeniería de Prompts EngX, Romanos nos comparte los que los alumnos aprenderán, como “cadena de prompts, ReAct, META, Árbol de pensamiento y aprendizaje de muestra única”.
Ventajas y limitaciones de la ingeniería de prompts
Ventajas de las técnicas de prompts por medio de IA
Mejor control
La ingeniería de prompts otorga a los usuarios más control que nunca sobre la IA. Permite a los usuarios guiar a los modelos de IA usando instrucciones. Esto garantiza que el contenido coincida con lo que los usuarios quieren y esperan.
Como hemos dicho antes, puedes utilizar este método con diferentes herramientas de redacción. Estas incluyen, entre otras, creación de contenidos, resumen y cambio de idioma.
Resultados más relevantes
Te asegura que los resultados se ajustan al contexto y al propósito. Esto demuestra lo útiles y positivos que resultan ser los productos de texto basados en IA, en distintos ámbitos.
Mayor productividad
Tener buenos prompts ayuda a que la IA pueda centrarse en la elaboración de texto, ya que les ofrecen instrucciones claras para trabajos o temas específicos. Esta automatización ayuda, ya que aumenta la productividad y reduce el trabajo manual. Por tanto, ahorra tiempo y recursos, al proveer mejoras a través de todo el proceso.
Versatilidad
Las técnicas de ingeniería de prompts tienen aplicaciones en muchas tareas y campos de la generación de textos. Esto las hace vitales para crear contenidos, traducir idiomas, resumir información y manejar una amplia gama de otros usos.
Personalización
La ingeniería de prompts crea un buen punto de partida para diseñar productos basados en IA. Tiene en cuenta lo que les gusta a los clientes y a quién intentan llegar. Esta flexibilidad es una ventaja, ya que permite ajustar el contenido a objetivos y metas específicos.
Limitaciones de la ingeniería de prompts en inteligencia artificial
Confiar en la calidad del prompt
La calidad del resultado depende, en gran medida, de lo bien escritas y precisas que sean las instrucciones. Si no están bien diseñadas, pueden dar lugar a contenidos generados por la IA que sean erróneos o irrelevantes, lo que empeora los resultados en general.
Específico para determinados campos
Para obtener los mejores resultados en ingeniería de prompts, es posible que necesites saber mucho sobre un campo específico. Si alguien no sabe lo suficiente sobre un área determinada, puede tener dificultades para diseñar buenas preguntas para guiar al modelo de IA. Esto puede limitar qué tan útil resulte ser en algunas áreas.
Sesgo potencial
Tener instrucciones o datos de entrenamiento sesgados pueden influir en los resultados que la IA generará, y conducir a resultados erróneos o injustos. Para resolver estos problemas, los ingenieros deben centrarse en la elaboración de prompts y la selección de conjuntos de datos.
Complejidad e iteración
Para crear buenos prompts, tienes que probar diferentes cosas y seguir mejorándolas hasta alcanzar tus objetivos. Este proceso de ida y vuelta puede consumir tiempo y recursos cuando estás abocado a crear textos complejos.
Mejores prácticas de ingeniería de prompts
Para dominar la ingeniería de prompts, se requiere saber qué pueden hacer los modelos de IA, y qué no. Estos consejos ayudarán tanto a expertos en IA, como investigadores y aficionados, a obtener mejores resultados de parte de los sistemas lingüísticos avanzados:
Claridad y especificidad
Dile a la IA lo que quieres, incluido el aspecto que debe tener y la longitud que debe tener. Es como dar instrucciones paso a paso a un amigo, en vez de simplemente indicarle la dirección correcta.
Palabras simples
Usa un lenguaje fácil de entender. Evita tanto la jerga como las palabras grandilocuentes. Recuerda que la IA toma todo al pie de la letra, a menos que le indiques claramente que no debe hacerlo.
Ensayo y error
No esperes hacerlo bien a la primera. Debes estar preparado para cambiar los prompts, añadir contextos diferentes y probar nuevos ejemplos. Es como modificar una receta hasta que el platillo salga perfecto.
Conoce tu modelo
Aprende de cada modelo de IA cuál es su mejor aplicación y en qué se queda corto. Algunos son mejores con sucesos, mientras que otros brillan en la escritura creativa, así que elige el que resulte más adecuado para tu tarea. Considera una alternativa de codificación con ChatGPT cuando la ocasión lo requiera.
Seguridad y prejuicio
Ten cuidado con los prejuicios, tanto en lo que preguntas como en lo que la IA te responde. Evita usar estereotipos o lenguaje discriminatorio. Asegúrate de utilizar prompts con consideraciones éticas que promuevan la reflexión.
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EngX ha demostrado su valor, y ahora está a la vanguardia del sector de la ingeniería, defendiendo prácticas de ingeniería de primer nivel.
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El curso abarca los aspectos esenciales de la ingeniería de prompts, el formateo de prompts y sus resultados, el ajuste de prompts, y la ética en la ingeniería de prompts, entre otras muchas competencias relacionadas. Es beneficioso tanto para profesionales técnicos como no técnicos del sector tecnológico.
Hablando de cómo el curso de EngX te ayudará a entender las técnicas de prompting con IA y su aplicación en su trabajo, Roman dice:
“Te mostrará claramente cómo aplicar esas técnicas, explicando en profundidad acerca de ellas, y te mostrará ejemplos. En general, recibirás una comprensión integral sobre cómo y cuándo utilizar estas técnicas”.
