Técnicas de prompt engineering de IA para principiantes

Oscar Arévalo Solórzano

¿Qué son los prompts en las IA?

Imagínense que están hablando con un asistente virtual inteligente, como Siri, Alexa o un chatbot. A veces, cuando le hacen una pregunta, este asistente les da justo la respuesta que esperaban, pero otras veces, tal vez no entiende bien lo que querían decir o responde algo que no es muy útil. Aquí es donde entra en juego la «Ingeniería de Prompts».

La «Ingeniería de Prompts» es como dar instrucciones muy específicas y claras a estos asistentes virtuales para obtener las respuestas o resultados que realmente queremos. Un «prompt es básicamente la pregunta o solicitud que le hacemos al asistente.

Imagine que está en una cafetería con un amigo que es un poco despistado. Usted le pide que le pase la sal, pero él le pasa el azúcar. Luego le especificás, «necesito la sal que está al lado del pimentero», y ahí sí, te pasa exactamente lo que necesitás. Esto es similar a lo que hacemos cuando hablamos con asistentes virtuales o chatbots. La Ingeniería de Prompts es como dar instrucciones claras y específicas a estos asistentes, que son un poco como nuestro amigo despistado.

Pongamos un ejemplo sencillo. Supongamos que estás usando un chatbot para obtener información sobre los horarios de un cine. Si le preguntas, «¿Qué hay hoy?», puede que te responda con una lista enorme de todas las películas y horarios, que es más información de la que necesitas. Pero si le preguntas, «¿A qué hora es la próxima función de ‘La Vida Secreta de las Mascotas’?», el chatbot entiende mejor tu solicitud y te da una respuesta más precisa.

¿Y por qué esto es importante para nosotros, incluso si no somos expertos en tecnología? Bueno, la razón es bastante sencilla:

• Nos ahorra tiempo: Vamos directo al grano y obtenemos lo que necesitamos sin rodeos.
• Hace nuestra vida más fácil: Evitamos frustraciones con respuestas que no tienen nada que ver con lo que queremos.
• Nos ayuda a sentirnos más cómodos con la tecnología: No necesitas ser un genio tecnológico para sacarle provecho a estas herramientas.

En fin, la Ingeniería de Prompts es como aprender a comunicarnos de manera más efectiva con las máquinas, dándoles pistas claras para que puedan ayudarnos mejor. Es como si estuviéramos entrenando a un nuevo amigo para que entienda mejor lo que necesitamos.
Para sacarle mejor provecho a las Inteligencias artificiales es bueno aprender un poco sobre como dar estas instrucciones y como sacarle un mejor provecho a la Inteligencia Artificial, ya sea, para nuestro trabajo, estudio y las tareas más cotidianas.

A continuación, detallo algunos consejos prácticos con ejemplos concretos sobre algunas técnicas básicas para su mejor uso.

CONSEJOS PRÁCTICOS

Estos consejos son el resultado de las últimas investigaciones y prácticas en el campo de la ingeniería de prompts:

1. Uso de Técnicas de Zero-Shot y One-Shot Prompting: Estas técnicas son útiles para obtener respuestas específicas de un modelo de lenguaje. El zero-shot prompting implica formular una pregunta o solicitud sin proporcionar ejemplos previos, ideal para consultas generales. Por otro lado, el one-shot prompting utiliza un ejemplo para guiar al modelo hacia la respuesta deseada, lo cual es útil para contextos más específicos​​. https://bit.ly/3SJMaDK
    
   Por ejemplo: Imagina que quieres saber la capital de Francia pero no proporcionas contexto previo. Un prompt de zero-shot sería simplemente: «¿Cuál es la capital de Francia?». Aquí, el modelo debería responder correctamente sin necesidad de ejemplos previos.
   Recuperación de Información (Retrieval Prompting): Esta técnica trata al modelo de lenguaje como un motor de búsqueda, formulando preguntas muy específicas para obtener respuestas detalladas. Es especialmente útil cuando se necesitan respuestas basadas en datos o información detallada​​. https://bit.ly/3SJMaDK

   Por ejemplo: Supongamos que deseas que el modelo genere un poema sobre la primavera. Proporcionas un ejemplo como contexto: «Un poema sobre el invierno: ‘Bajo el manto blanco, duermen las semillas…'». Luego pides: «Ahora, escribe un poema sobre la primavera». El modelo utilizará el ejemplo dado para estructurar su respuesta.

2. Expansión del Contexto con el Método 5W+1H: Al proporcionar más contexto a través de las preguntas Quién, Qué, Dónde, Cuándo, Por qué y Cómo, puedes enriquecer la comprensión del modelo y mejorar la calidad de sus respuestas​​. https://bit.ly/3OO5zRB

   Por Ejemplo: Para una afirmación como «El ejercicio es bueno para la salud», podrías expandir el contexto preguntando: «¿Quién se beneficia más del ejercicio? ¿Qué tipos de ejercicio son los más saludables? ¿Dónde es mejor hacer ejercicio? ¿Cuándo es el mejor momento para hacer ejercicio? ¿Por qué es el ejercicio bueno para la salud? ¿Cómo debe alguien comenzar un régimen de ejercicio?».

3. Resumen de Contenidos con Enfoque Específico: Diseñar prompts que dirijan la atención del modelo hacia aspectos específicos de un texto o tema, solicitando resúmenes concisos que se centren en dichos aspectos. Esto es particularmente útil para analizar grandes volúmenes de información y extraer lo esencial​​. https://bit.ly/3SJMaDK
    
   Por ejemplo: Si tienes un artículo largo sobre nutrición, pero solo te interesa la parte sobre dietas vegetarianas, podrías decir: «Resume el artículo, pero céntrate únicamente en la sección sobre dietas vegetarianas».
4. Adaptación del Lenguaje y Tono Según el Contexto y la Audiencia: Un buen ingeniero de prompts sabe cómo adaptar el lenguaje y el tono de las respuestas según el contexto y la audiencia. Esta adaptación puede incluir consideraciones culturales y emocionales para proporcionar una experiencia más personalizada y efectiva​​. https://bit.ly/3OO5zRB
    
   Por ejemplo: Si estás interactuando con un público juvenil, podrías adaptar tu prompt para ser más informal y atractivo, por ejemplo: «Hey, ¿puedes explicar cómo funcionan los videojuegos en línea de manera sencilla y divertida?».
5. Optimización de la Experiencia del Usuario: Más allá de generar respuestas precisas, se trata de mejorar la experiencia del usuario anticipando sus necesidades y preocupaciones. Esto implica comprender las intenciones detrás de las consultas y diseñar respuestas que sean claras, concisas y útiles​​. https://bit.ly/3OO5zRB
    
   Por Ejemplo: Si alguien pregunta cómo cocinar pasta, en lugar de solo dar la receta, podrías anticipar preguntas adicionales como: «Aquí tienes una receta simple para cocinar pasta. ¿Te gustaría saber también cómo hacer una salsa para acompañarla o consejos para cocinar pasta al dente?».
6. Utilización de Prompts para Tareas Específicas: Los prompts pueden dirigir la capacidad de generación de lenguaje de la IA hacia tareas específicas como redacción y corrección de textos, creación de contenido para redes sociales, asistencia en programación, y formulación de preguntas para pruebas y cuestionarios​​. https://bit.ly/3vYrRcF
    
   Por ejemplo: Para la asistencia en programación, podrías preguntar: «Necesito un código en Python para ordenar una lista de números. ¿Puedes proporcionarlo?». Aquí, el prompt dirige específicamente al modelo para generar un código de programación.

   Otro ejemplo: «Este es un párrafo de mi ensayo: [inserta el párrafo aquí]. ¿Puedes ayudarme a reformularlo para que sea más claro y conciso?»

   Aquí, el prompt está dirigido específicamente a obtener asistencia en la mejora de la calidad de un texto escrito. El modelo de lenguaje generativo utilizaría su capacidad de comprensión y generación de texto para reformular el párrafo, manteniendo el significado original pero mejorando su claridad y concisión.

   OTROS VOLADOS

   • Sea Específico: Cuanto más específica sea su solicitud, mayor será la probabilidad de obtener la respuesta que busca. Por ejemplo, en lugar de decir «deme información sobre coches», podría decir «necesito saber los modelos de coches eléctricos disponibles en España en 2024».
   • Evite la Ambigüedad: Intente formular sus prompts de manera que minimice las interpretaciones múltiples. Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Cómo puedo mejorar?», especifique el contexto, como «¿Cómo puedo mejorar mis habilidades en matemáticas para un examen?».
   • Utilice Lenguaje Claro y Directo: Aunque los modelos de lenguaje son avanzados, funcionan mejor con instrucciones claras y directas. Evite el uso de jerga, sarcasmo o metáforas que puedan ser difíciles de interpretar para la IA.
   • Ofrezca Contexto cuando sea Necesario: Si su pregunta se basa en información previa o específica, proporcione ese contexto. Por ejemplo, «En relación con la dieta mediterránea que mencioné antes, ¿qué tipos de frutas son comunes en ella?».
   • Utilice el Formato Correcto para su Pregunta: Si está buscando una lista, hágalo saber; si necesita una explicación paso a paso, pida explícitamente eso. Por ejemplo, «Enumere los pasos para cambiar una llanta de coche».
   • Pruebe y Ajuste: Si no obtiene la respuesta que esperaba, intente reformular su pregunta. A veces, un pequeño ajuste en la formulación del prompt puede hacer una gran diferencia en la respuesta.
   • Sea Paciente y Experimente: Conocer la mejor manera de interactuar con los asistentes virtuales puede requerir práctica. No dude en experimentar con diferentes estilos de prompts para ver cuál funciona mejor en diferentes situaciones.
   • Considere la Sensibilidad del Tema: Algunos temas pueden ser sensibles o complejos. En estos casos, es crucial ser respetuoso y preciso en cómo formula su pregunta.
   • Entienda las Limitaciones: Reconozca que, aunque los asistentes virtuales y modelos de lenguaje son herramientas poderosas, tienen limitaciones y no siempre pueden proporcionar respuestas perfectas o completas.

   Tenga en cuenta que el objetivo de la ingeniería de prompts no es solo obtener la respuesta correcta, sino también desarrollar una mejor comprensión de cómo interactuar eficazmente con las tecnologías de IA.