La ingeniería de prompts consiste en diseñar y perfeccionar las instrucciones de entrada para guiar el comportamiento y la salida de los sistemas generativos de inteligencia artificial (IA), como los grandes modelos lingüísticos (LLM).
Un prompt es un texto, código o entrada estructurada de un modelo de IA que le indica que realice una tarea. La ingeniería de prompts implica la elaboración de estos prompts para producir respuestas precisas, relevantes y valiosas para la aplicación prevista.
Aunque el concepto es simple: pedir a la IA que haga algo, el reto reside en conseguir que la IA haga exactamente lo que usted quiere. Esto requiere instrucciones claras, contexto, formato y, a veces, comprender cómo interpreta el modelo el lenguaje. Ya sea para generar texto, resumir documentos o crear imágenes, la ingeniería de prompts determina la calidad y la precisión del resultado.
¿Por qué es importante la ingeniería de prompts en la IA generativa?
La ingeniería de prompts es fundamental para desbloquear las capacidades de la IA generativa. Permite a los usuarios controlar los resultados sin necesidad de volver a entrenar el modelo. La comprensión del modelo se basa enteramente en el prompt de entrada en sistemas como ChatGPT, Claude o DALL·E. La salida del modelo puede estar desviada o ser inutilizable si el prompt es vago o está mal estructurado.
En aplicaciones prácticas, la ingeniería de prompts se utiliza para construir chatbots de IA, automatizar flujos de trabajo de documentos, extraer datos estructurados de texto no estructurado, generar contenido creativo e incluso simular el razonamiento o la toma de decisiones. Al perfeccionar los prompts, los ingenieros pueden reducir los errores, mejorar la fiabilidad y hacer que los modelos sean más seguros y estén más alineados con los objetivos humanos.
Conceptos básicos de la ingeniería de prompts
- Prompts
Un prompt es la entrada que se da a un modelo de IA generativa. Puede ser una frase, una pregunta, una instrucción o un bloque de texto estructurado que define la tarea. Los prompts pueden ser simples («Traduzca esto al francés») o complejos («Resuma el siguiente contrato en puntos que se centren en las cláusulas de riesgo y responsabilidad»). - Modelos de IA generativa
La ingeniería de prompts se asocia más estrechamente con los sistemas de IA generativa como GPT-4, Claude, Gemini y DALL·E. Estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos y pueden generar texto, imágenes, código y mucho más similares a los humanos. Siguen las instrucciones del prompt, pero se basan en las probabilidades aprendidas durante el entrenamiento para crear una respuesta. - Iteración y perfeccionamiento
- La ingeniería de prompts es iterativa. Es posible que el primer prompt no produzca el resultado deseado, por lo que los usuarios lo modifican (añadiendo contexto, especificando el formato de salida o aclarando las instrucciones) hasta que la salida mejora. Este proceso de prueba, retroalimentación y perfeccionamiento es el núcleo de la ingeniería de prompts.
Técnicas de ingeniería de prompts
Prompting zero-shot
Esta es la forma más sencilla, en la que se da una única instrucción o pregunta sin ejemplos previos. Funciona bien para tareas básicas (por ejemplo, ¿cuál es la capital de Japón?), pero puede no ser fiable para tareas complejas o con matices.
Prompting de pocos ejemplos
En esta técnica, el prompt incluye ejemplos que muestran al modelo qué tipo de respuesta se espera. Por ejemplo, si quiere que el modelo formatee las fechas de una forma específica, puede incluir algunos ejemplos de entradas y salidas. Los prompts de pocos ejemplos mejoran la coherencia y el rendimiento para tareas de complejidad media.
Prompting de cadena de pensamiento (CoT)
Utilizado para resolver problemas que requieren razonamiento, el CoT prompting anima al modelo a explicar su proceso de pensamiento paso a paso. Por ejemplo: Resuelva este problema matemático y explique cada paso. Esto suele conducir a una mejor precisión y a respuestas más transparentes.
Encadenamiento de prompts
El encadenamiento de prompts divide una tarea compleja en pasos más pequeños y alimenta la salida de un paso al siguiente. Esto facilita la gestión de consultas de varias partes, como analizar un documento, resumir su contenido y convertir el resumen en puntos.
Prompting arbóreo y mayéutico
Estas técnicas avanzadas guían al modelo a través de ramas de posibles vías de razonamiento o preguntas recursivas para mejorar las respuestas. Son útiles en la resolución de problemas complejos, el razonamiento de varios saltos y la inferencia de sentido común.
Autorrefinamiento y crítica
Algunos métodos de ingeniería de prompts incluyen pedir a la IA que critique su salida o que la refine basándose en comentarios específicos. Esto es eficaz en tareas como la escritura, la edición de contenidos o la producción de múltiples versiones para la comparación.
Pasos para diseñar prompts eficaces
Empiece con un objetivo claro
Defina la tarea que quiere que realice el modelo. Cuanto más específico sea su objetivo, más fácil será crear un prompt que funcione. Por ejemplo, en lugar de preguntar: «Resuma esto», diga: «Resuma el siguiente artículo en tres puntos clave en menos de 100 palabras».
Añada contexto
Incluya información de fondo, tono, ejemplos o roles de usuario relevantes. Un prompt como: «Usted es un agente de atención al cliente. Responda a esta consulta del cliente de forma educada y concisa» ayuda al modelo a adoptar el tono y el enfoque correctos.
Especifique el formato
Sea explícito sobre cómo debe estructurarse la salida, ya sea una lista, un párrafo, una tabla o un fragmento de código. Por ejemplo, diga: «Devuelva la respuesta como un objeto JSON» o «Escriba un poema de cinco versos utilizando un esquema de rima AABB».
Itere y ajuste
Revise el prompt si la respuesta del modelo no es la que desea. Añada restricciones (por ejemplo, el número de palabras), ajuste el tono o reformule la instrucción. La iteración es esencial para una ingeniería de prompts eficaz.
Ejemplos de ingeniería de prompts
Para modelos de texto
- Básico: Escriba un resumen profesional.
- Mejorado: Escriba un resumen profesional de 60 palabras para un analista de marketing que solicita un puesto de gerente. Mantenga un tono seguro, pero no demasiado formal.
Para modelos de imagen (por ejemplo, DALL·E)
- Básico: Un gato
- Mejorado: Una pintura al óleo de un gato pelirrojo durmiendo en el alféizar de una ventana durante la puesta de sol, al estilo del impresionismo, con tonos de color cálidos.
Casos de uso de la ingeniería de prompts
Bots de atención al cliente
La ingeniería de prompts ayuda a que los chatbots sean más útiles, educados y conscientes del contexto. Los prompts cuidadosamente diseñados guían al bot en la interpretación de consultas vagas de los usuarios y en la provisión de respuestas útiles.
Automatización legal y de cumplimiento
Los bufetes de abogados y los equipos de cumplimiento utilizan plantillas diseñadas con prompts para extraer cláusulas de los contratos, resumir los riesgos legales o generar documentos estándar basados en la entrada estructurada.
Educación y formación
La ingeniería de prompts permite a los tutores de IA dar retroalimentación precisa, explicar conceptos y simular el diálogo en el aula. Los educadores utilizan prompts personalizados para generar preguntas de prueba, ejemplos y contenido de aprendizaje interactivo.
Aplicaciones creativas
Escritores, diseñadores y músicos utilizan la ingeniería de prompts para generar ideas, generar imágenes o letras y crear contenido basado en el estado de ánimo. Los prompts estructurados mejoran la coherencia y el tono emocional del trabajo generado.
Análisis y extracción de datos
Los ingenieros utilizan prompts para guiar a los LLM en la lectura de documentos, la extracción de datos estructurados (por ejemplo, tablas, valores, conocimientos) y el reformateo para su análisis o presentación.
Ventajas de la ingeniería de prompts
- Mayor control de la salida
Los prompts bien diseñados ayudan a generar salidas que coinciden con las expectativas de tono, formato y contenido con mayor precisión. - Iteración más rápida
La ingeniería de prompts reduce el tiempo dedicado a la edición manual de las salidas al trasladar más control a la fase de entrada. - No se necesita volver a entrenar el modelo
Al mejorar los prompts, los usuarios pueden obtener mejores resultados sin modificar el modelo, lo que es ideal para el uso comercial de la IA de propósito general. - Mayor seguridad y ética de la IA
Los prompts pueden ayudar a restringir que la IA genere respuestas inapropiadas o sesgadas estableciendo los límites, las reglas o el tono del prompt.
Retos de la ingeniería de prompts
Imprevisibilidad del modelo
Los LLM aún pueden producir salidas inesperadas incluso con prompts detallados, especialmente cuando se manejan casos extremos o instrucciones contradictorias.
Falta de estandarización
No existen reglas universales para un prompting eficaz; el éxito a menudo depende de la experimentación y del comportamiento específico del modelo.
Riesgos de la inyección de prompts
Los atacantes pueden manipular o anular los prompts en las aplicaciones de IA. La defensa contra esto requiere un diseño cuidadoso de los prompts y una lógica de validación.
Buenas prácticas para la ingeniería de prompts
- Sea claro y específico: Indique la tarea y el formato deseado por adelantado.
- Proporcione ejemplos: Los prompts de pocos ejemplos muestran al modelo qué respuesta se espera.
- Utilice el contexto con prudencia: Añada instrucciones de rol, detalles de fondo u orientación sobre el tono.
- Limite la ambigüedad: Evite las indicaciones vagas o contradictorias.
- Pruebe múltiples variantes: Pruebe diferentes frases, formatos u órdenes de información.
- Documente sus prompts: Mantenga una biblioteca de prompts exitosos para su reutilización y coherencia.
El futuro de la ingeniería de prompts
A medida que las herramientas de IA se vuelven más multimodales (combinando texto, imagen, vídeo y código), la ingeniería de prompts se expandirá para soportar entradas y salidas más ricas. Los investigadores también están explorando el prompting adaptativo, donde el modelo ajusta su prompt basándose en respuestas previas o preferencias del usuario.
Es probable que la ingeniería de prompts forme parte de los marcos regulatorios para una IA segura, ayudando a definir lo que los modelos pueden y no pueden hacer. También puede mezclarse más con el diseño de la interfaz de usuario/UX, permitiendo el prompting basado en la voz o en gestos a través de los dispositivos.
