Cómo dominar eficazmente la ingeniería de prompts: guía práctica de técnicas y herramientas

La ingeniería de prompts, como puente clave que conecta la intención humana con la salida de los modelos de inteligencia artificial, ha recibido mucha atención en los últimos años. Sin embargo, también abundan los debates sobre si está "muerta" o "anticuada". El objetivo de este artículo es revisar las tendencias actuales en el campo de la ingeniería de prompts y proporcionar una guía práctica para principiantes que ayude a los lectores a dominar las técnicas básicas y a comprender las herramientas relacionadas, para que puedan utilizar mejor los modelos de lenguaje grandes (LLM).

¿Qué es exactamente la ingeniería de prompts?

En pocas palabras, la ingeniería de prompts es un arte y una ciencia. Implica el diseño de prompts de entrada eficaces para guiar a los LLM a generar texto de alta calidad que cumpla con los resultados esperados. Un buen prompt puede mejorar significativamente el rendimiento de un LLM, mientras que un prompt deficiente puede hacer que el modelo genere contenido incorrecto, irrelevante o incluso dañino.

¿Vale la pena aprender la ingeniería de prompts?

A pesar de que existen puntos de vista como "los agentes de IA superan a los humanos" y "la ingeniería de prompts está obsoleta", desde la perspectiva de las aplicaciones prácticas actuales, la ingeniería de prompts sigue siendo una habilidad importante, por las siguientes razones:

• Mejora la calidad de la salida del modelo: Incluso si las capacidades de los LLM son cada vez más potentes, un diseño de prompt cuidadoso aún puede guiar eficazmente al modelo, permitiéndole comprender mejor la intención del usuario y generar resultados más precisos y relevantes.
• Controla el comportamiento del modelo: Los prompts se pueden utilizar para limitar el estilo de salida, el tema y el alcance del modelo, evitando la generación de contenido inapropiado y garantizando que se cumplan los requisitos de escenarios de aplicación específicos.
• Personaliza las soluciones de IA: A través de la ingeniería de prompts, los desarrolladores pueden personalizar los modelos de IA para tareas y conjuntos de datos específicos, logrando aplicaciones más personalizadas y eficientes.
• Los nuevos modelos aún dependen de prompts eficaces: Incluso los modelos avanzados como Claude todavía necesitan prompts eficaces para desarrollar sus capacidades, especialmente para tareas complejas, donde se necesitan buenos prompts para guiar.

Técnicas prácticas de ingeniería de prompts

A continuación, se presentan algunas técnicas comunes de ingeniería de prompts, combinadas con ejemplos concretos, para ayudar a los lectores a empezar rápidamente:

1. Instrucciones claras y concisas (Clear Instructions):

   • Punto clave: El núcleo de un prompt es proporcionar instrucciones claras y específicas, indicando explícitamente al modelo el resultado esperado. Evite las descripciones vagas y ambiguas.
   • Ejemplo:
     • Prompt deficiente: "Escribe un artículo sobre gatos".
     • Buen prompt: "Escribe un artículo de 300 palabras que presente las razas, los hábitos y los métodos de cría de los gatos, e incluye una linda foto de un gato".

2. Juego de roles (Role-Playing):

   • Punto clave: Permitir que el modelo desempeñe un papel específico puede guiarlo eficazmente para generar contenido que cumpla con la configuración del rol.
   • Ejemplo: "Supón que eres un asesor de viajes experimentado, por favor, recomiéndame un itinerario de viaje a Tailandia adecuado para un viaje familiar, con un presupuesto de 5000 dólares y una duración de 7 días".

3. Aprendizaje con pocos ejemplos (Few-shot Learning):

   • Punto clave: Proporcione algunos ejemplos para que el modelo aprenda el patrón y el estilo de la tarea objetivo.
   • Ejemplo:

     Traducir al francés:
     Inglés: Hello, world!
     Francés: Bonjour le monde!
     Inglés: Thank you for your help.
     Francés: Merci pour votre aide.
     Inglés: Good morning.
     Francés:
     

4. Cadena de pensamiento (Chain-of-Thought, CoT):* Punto clave: Guiar al modelo para que razone gradualmente, descomponiendo problemas complejos en varios pasos simples, y finalmente llegar a la respuesta.

• Ejemplo: "Xiao Ming tiene 5 manzanas, se comió 2 y compró 3 más. ¿Cuántas manzanas tiene ahora? Por favor, razona paso a paso y da la respuesta final."
• Salida del modelo: "Primero, Xiao Ming tiene 5 manzanas, se comió 2, quedando 5 - 2 = 3 manzanas. Luego, compró 3 manzanas, ahora tiene 3 + 3 = 6 manzanas. Entonces, Xiao Ming ahora tiene 6 manzanas."

5. Contextualización (Contextualization):

   • Punto clave: Proporcionar suficiente información de contexto para ayudar al modelo a comprender mejor la intención del usuario.
   • Ejemplo: "Por favor, resume el contenido principal de este artículo de noticias: [Contenido del artículo de noticias]. Por favor, utiliza un lenguaje conciso para extraer los puntos clave de información."

6. Uso de palabras clave (Keywords):

   • Punto clave: Agregar palabras clave clave al Prompt puede ayudar al modelo a enfocarse mejor en la tarea objetivo.
   • Ejemplo: "Genera un artículo de divulgación científica sobre Inteligencia Artificial, dirigido a adolescentes, centrándose en la introducción de los conceptos de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo."

7. Agregar condiciones de restricción (Constraints):

   • Punto clave: Limitar el formato, la longitud, el estilo, etc. de la salida del modelo para satisfacer necesidades específicas.
   • Ejemplo: "Por favor, describe el paisaje otoñal en forma de haiku."

8. Prompting negativo (Negative Prompting):

   • Punto clave: Indicar explícitamente al modelo el contenido o comportamiento que no se desea que aparezca.
   • Ejemplo: "Por favor, escribe un artículo sobre la exploración espacial, pero no incluyas nada sobre extraterrestres."

Herramientas prácticas recomendadas

Las siguientes son algunas herramientas que pueden ayudarte a realizar mejor la Ingeniería de Prompts:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Estos son los LLM más populares actualmente y se pueden usar directamente para probar e iterar Prompts.
• PromptBench (Microsoft): Un framework de evaluación de Prompts de código abierto que puede ayudarte a evaluar los efectos de diferentes métodos de Ingeniería de Prompts. Puede evaluar métodos como CoT, EP, Zero/Few Shot, admite indicaciones adversarias y evaluación dinámica, y admite múltiples conjuntos de datos y modelos.
• Zapier, Make, Notion: Estas herramientas se pueden utilizar para automatizar los flujos de trabajo de ingeniería de Prompts, como generar Prompts automáticamente, probar Prompts, analizar resultados, etc.
• NirDiamantAI GitHub repo: Un repositorio gratuito de recursos de tutoriales de Ingeniería de Prompts que contiene varios temas, desde simples hasta avanzados.

El futuro de la Ingeniería de Prompts

A pesar de la aparición de puntos de vista como "Los Agentes de IA superan a los humanos" y "La Ingeniería de Prompts está obsoleta", la Ingeniería de Prompts sigue evolucionando. Las futuras direcciones de desarrollo pueden incluir:

• Generación automatizada de Prompts: Utilizar la tecnología de IA para generar automáticamente Prompts más efectivos, reduciendo la intervención manual.
• Herramientas de optimización de Prompts: Desarrollar herramientas de optimización de Prompts más potentes para ayudar a los desarrolladores a encontrar rápidamente los mejores Prompts.
• Combinación con Agentes de IA: Combinar la Ingeniería de Prompts con Agentes de IA para construir aplicaciones más inteligentes.
• El auge de la Ingeniería de Contexto (Context Engineering): Prestar atención a la capacidad de comprensión del contexto del modelo y mejorar el rendimiento del modelo a través de la Ingeniería de Contexto.

ResumenPrompt Engineering es una habilidad que se aprende y practica continuamente. Al dominar las técnicas y herramientas presentadas en este artículo, y al explorar y practicar constantemente, podrás utilizar mejor los LLM y construir aplicaciones más inteligentes. Incluso si las capacidades de la IA están en constante mejora, dominar los principios básicos de Prompt Engineering sigue siendo muy importante, ya que te permite comunicarte mejor con la IA y obtener resultados más satisfactorios. Y evaluar la efectividad de un Prompt te ayuda a optimizar la calidad del Prompt y lograr aplicaciones más eficientes.