Conceptos Clave de Prompt Engineering

En la actualidad el Prompt Engineering no solo se trata de diseñar y desarrollar prompts, que basicamente es enviar instrucción, pregunta o un texto que se utiliza para interactuar con sistemas de inteligencia artificial. El Prompt Engineering abarca una amplia gama de habilidades y técnicas útiles para interactuar y diseñar instrucciones claras y estratégicas para que los modelos de IA generativa produzcan respuestas útiles, precisas y alineadas con los objetivos del usuario. Sus conceptos clave giran en torno a la claridad, el contexto, la estructura y la iteración.

Algunos conceptos Clave a considerar en Prompt Engineering son:

1. Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering): La habilidad de diseñar instrucciones efectivas para interactuar con IA, buscando respuestas útiles y claras. Implica ajustar y mejorar continuamente los prompts.
2. Inteligencia Artificial (IA): Campo de la tecnología que desarrolla programas capaces de imitar tareas humanas como escribir, analizar información o resolver problemas.
3. IA Generativa:Tipo de IA capaz de crear contenido nuevo como texto, imágenes, música o video, a partir de instrucciones dadas.
4. Modelos de Lenguaje (LLMs): Programas de IA entrenados para comprender y producir lenguaje natural, como GPT. Responden preguntas, resumen textos y generan contenido creativo.
5. Prompting: La acción de dar una instrucción o pregunta específica a la IA para obtener una respuesta concreta.
6. Partes de un Prompt: Componentes que puede tener un prompt: rol, instrucción, contexto, preguntas y ejemplos. Una buena estructura mejora la calidad de la respuesta.
7. Shot Prompting (0-shot, 1-shot, Few-shot): Técnica de dar ejemplos dentro del prompt: sin ejemplos (0-shot), con uno (1-shot) o con varios (few-shot), para guiar mejor a la IA.
8. Rol Prompt: Indicación que le asigna a la IA un papel específico, como “actúa como profesor” o “actúa como abogado”.
9. Cadena de Pensamiento (Chain of Thought): Técnica que hace que la IA explique paso a paso cómo llega a una respuesta, mejorando la claridad y el razonamiento.
10. Prompt de Menos a Más (Least-to-Most): Método que divide un problema complejo en partes más simples y las resuelve una a una hasta construir la solución completa.
11. Autoconsistencia: Estrategia que hace que la IA genere varias respuestas razonadas y luego seleccione la más coherente.
12. Inducción Preliminar: La primera instrucción que se da al inicio de una interacción, que puede definir el tono, estilo y dirección de toda la conversación.
13. Guía de Estilo: Instrucción que pide a la IA responder en un estilo específico: formal, académico, humorístico, etc.
14. Formato del Prompt: La manera en que se estructura la instrucción (listas, tablas, mayúsculas, ejemplos), que será imitada por la IA en la respuesta.
15. Método de Aprendizaje de Prompts: Enfoque paso a paso para diseñar prompts: plantear el problema, dar contexto, probar, ajustar y volver a lanzar.
16. Trampas de los LLMs: Limitaciones de los modelos de lenguaje: errores de cálculo, inventar datos (“alucinaciones”) y sesgos en las respuestas.
17. Contextualización: Agregar información relevante en el prompt para que la IA tenga claridad y no dé respuestas vagas o fuera de lugar.
18. Manejo de Contenido de Formato Largo: Técnicas para trabajar con textos extensos: resumir, fragmentar o dividirlos en partes antes de usarlos con la IA.
19. Conocimiento Generado: Estrategia que consiste en pedir a la IA que produzca ideas o información útil antes de dar una respuesta final.
20. Chatbot: Programa que simula conversación humana usando prompts, común en atención al cliente o asistentes virtuales.