12 Mejores Prácticas y Consejos para la Ingeniería de Prompts

La disciplina de la ingeniería de prompts es esencial cuando los usuarios necesitan trabajar con sistemas de inteligencia artificial, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT, Claude y Google Bard. Los usuarios logran resultados precisos, relevantes y basados en el contexto de la IA a través de la creación de inputs de prompts específicos y bien organizados. La ejecución exitosa de la optimización de prompts requiere un conocimiento intensivo sobre las respuestas de comportamiento de la IA a los prompts y técnicas bien afinadas para obtener resultados óptimos.

Este artículo muestra doce técnicas vitales de ingeniería de prompts que permiten a los usuarios maximizar las capacidades de las herramientas de IA mientras trabajan en la generación de contenido y operaciones de resolución de problemas.

Por Qué Importa la Ingeniería de Prompts

Las herramientas generativas de IA generan resultados superiores basados en la calidad que los usuarios proporcionan como prompts. Definiciones que son poco claras dentro de los prompts producirán resultados incorrectos e irrelevantes de los sistemas de IA, mientras que los prompts bien diseñados permiten una comunicación fluida entre los usuarios y producen resultados superiores. La ingeniería de prompts profesional representa el método esencial para acceder al máximo rendimiento de los sistemas de IA al crear contenido o implementar tareas de análisis de código o investigación de datos.

Este conjunto de doce mejores prácticas proporciona métodos concretos para producir prompts productivos que mejoren el rendimiento del sistema de IA en cuanto a precisión, relevancia y velocidad operativa.

1. Comprender el Resultado Deseado

Escribe tu prompt solo después de establecer la tarea específica que ejecutará la IA. El rendimiento de tu prompt se correlaciona directamente con tus objetivos porque los objetivos claramente definidos ayudan a guiar el texto de entrada hacia el cumplimiento de tus expectativas.

Un paso recomendado implica registrar el objetivo específico antes de construir un prompt para minimizar la confusión de significado.

2. Proporcionar Contexto

Los modelos computacionales logran resultados superiores al recibir información adecuada sobre el alcance de fondo. Proporcionar contexto permite que el modelo desarrolle su punto de vista asegurando que las respuestas coincidan con lo que necesitas.

Por ejemplo:

• “Eres un nutricionista. Deberías presentar un examen detallado de este programa de dieta.”
• Añade detalles contextuales necesarios, incluidos los roles de los personajes junto con las condiciones del escenario o descripciones de puntos de vista dentro de tus instrucciones escritas.

3. Hacer Solicitudes Claras y Específicas

La ambigüedad conduce a malos resultados. Tus instrucciones deben ser claras para el modelo, así que haz cada requisito explícito. Por ejemplo:

• Presenta una lista que contenga tres ventajas de la energía renovable a través de viñetas.
• Las instrucciones directas deben reemplazar expresiones vagas cuando desees guiar un sistema de IA.

4. Definir la Longitud del Prompt

La cantidad de información en tu prompt determina cuán precisamente el modelo responderá a tu solicitud. Los prompts cortos no proporcionan suficiente detalle, sin embargo, los prompts muy largos llevan al modelo a confundirse.

Solo incluye los puntos de información vitales que ayudarán a la IA a realizar su tarea de manera efectiva. Los terminales te ayudan a encontrar longitudes de prompts adecuadas probando varias opciones hasta que aparezca la mejor solución.

5. Dividir Tareas Complejas

Divide solicitudes complicadas de varios pasos y preguntas complejas en partes separadas para obtener mejores resultados. El proceso de IA comienza analizando componentes individuales, después de lo cual crea una salida final unificada.

La solicitud para resumir el informe debe llegar primero, seguida de una sugerencia para mejorar.

6. Elegir las Palabras con Cuidado

Las palabras seleccionadas durante la construcción del prompt determinan tanto el tono de la respuesta como su nivel de precisión. Debes elegir verbos dirigidos a la acción como generar, proporcionar o analizar para que tus expectativas sean claras para el sistema.

Asegúrate de omitir jerga y metáforas porque pueden crear confusión para el modelo.

7. Plantear Preguntas o Solicitudes Abiertas

Los elementos promocionales abiertos permiten a los participantes expresar sus ideas de manera innovadora. Por ejemplo:

• El artículo explora nuevos métodos para disminuir las emisiones de carbono.
• Las preguntas abiertas sobresalen al recopilar diversas ideas e ideas de tu modelo de IA.

8. Incluir Ejemplos

La adición de muestras representativas a tu entrada dirige a los modelos de IA hacia el cumplimiento de tu formato de escritura preferido, junto con los requisitos de estilo. Por ejemplo:

• Esta oración necesita traducción al francés, donde dice: ‘Me encanta aprender nuevos idiomas.’ La siguiente frase en inglés se convierte en ‘J’aime voyager’ en la salida final cuando la oración pasa por la traducción al francés.
• Los ejemplos deben tanto mantener su conexión con la tarea como permanecer lo suficientemente simples para que el modelo los entienda.

9. Determinar Objetivos Precisos para la Longitud de la Salida

El nivel de detalle de la respuesta debe definirse mediante una restricción de longitud especificada. Por ejemplo:

• La computación cuántica requiere tres declaraciones breves para una explicación.
• Las instrucciones deben indicar una descripción de brevedad o detalle a través de elementos de lenguaje como “describir brevemente” o “proporcionar explicación detallada.”

10. Evitar Términos Contradictorios y Ambigüedad

Múltiples solicitudes contradictorias crean confusión en los sistemas de IA, lo que posteriormente los lleva a generar resultados de salida deficientes. Asegúrate de que tus instrucciones contengan un lenguaje claro sin declaraciones opuestas o poco claras.

Por favor, normaliza la verbalización al escribir porque la brevedad y la entrega de información completa no deben existir en la misma instrucción. La instrucción debe especificar si la brevedad tiene prioridad sobre la integridad en la escritura.

11. Añadir Puntuación Apropiada a Instrucciones Complejas

El uso correcto de la puntuación sistematiza solicitudes complicadas para que los sistemas de procesamiento de IA puedan interpretar la información con precisión. Por ejemplo:

• “Analiza este conjunto de datos: [datos]. Luego resume las tendencias clave.”
• Coloca marcas de puntuación como dos puntos y punto y coma para discriminar entre subtareas en cada directiva.

12. Iterar y Refinar Prompts

Un proceso iterativo llamado ingeniería de prompts requiere pruebas repetidas durante los ciclos de desarrollo hasta alcanzar niveles de rendimiento óptimos. Debes evaluar la salida del sistema de IA para modificar tus prompts según los resultados de la evaluación.

Flujo de Trabajo para Refinar Prompts:

• Crea tu primer borrador a partir de la declaración del objetivo principal.
• Prueba usando una herramienta de IA.
• Verifica si el contenido producido alcanza las expectativas establecidas.
• Debes modificar ya sea las palabras o la longitud o ambos, con ajustes adicionales en la estructura cuando sea necesario.
• Repite hasta estar satisfecho con los resultados.

Los prompts exitosos deben documentarse para su uso como plantillas reutilizables.

Por Qué Estas Mejores Prácticas Son Esenciales

Seguir estas mejores prácticas permitirá a los usuarios lograr los siguientes beneficios:

• La eliminación del lenguaje ambiguo mejorará los niveles de precisión en las respuestas del sistema.
• El método acorta el tiempo requerido para eliminar procedimientos de interacción no exitosos.
• El método de exploración abierta apoya el desarrollo de la creatividad.
• Un enfoque estructurado para las tareas de prompts permite a los usuarios mantener la uniformidad en las asignaciones.

Los usuarios que trabajan como desarrolladores y experimentadores ocasionales de herramientas usando IA generativa pueden mejorar sus interacciones con LLM mediante el dominio de estas técnicas.

Desafíos en la Ingeniería de Prompts

La práctica de la ingeniería de prompts presenta dos desafíos principales para los usuarios junto con sus conocidas ventajas:

• La buena escritura de prompts no garantiza la mejor salida posible de los modelos cuando dichos modelos operan sin datos de entrenamiento adecuados correspondientes a sus necesidades.
• El uso de instrucciones excesivamente detalladas a través de la ingeniería de prompts restringe las respuestas creativas del LLM.
• El proceso de refinar prompts a través de iteraciones requiere tanto tiempo como resistencia para alcanzar resultados sobresalientes.

Los desafíos pueden gestionarse a través del uso combinado de direcciones específicas y sueltas y flujos de trabajo efectivos.

Conclusión

Los usuarios logran el rendimiento óptimo de ChatGPT y Claude 3 a través del arte y la práctica científica llamada ingeniería de prompts. La combinación de doce mejores prácticas establecidas permite a los usuarios generar respuestas precisas, relevantes y creativas que coincidan con sus especificaciones a través de procesos de proporcionar contexto junto con el refinamiento iterativo de prompts. El conocimiento de la ingeniería de prompts seguirá siendo esencial para los usuarios que desean usar efectivamente la inteligencia artificial generativa en aplicaciones de salud, educación y comercio electrónico. Practicar estas técnicas proporciona a los usuarios nuevos y experimentados en IA una base ideal para desarrollar su capacidad de diseñar consultas de IA productivas.