En el mundo de la inteligencia artificial (IA), los modelos generativos como ChatGPT, DALL-E o MidJourney son capaces de producir respuestas asombrosas basándose únicamente en las indicaciones que les proporcionamos.
Pero ¿qué ocurre cuando los resultados no son los esperados? Ahí entra en juego el Prompt Engineering, una disciplina clave para sacar el máximo partido a estas herramientas.
Hace unos meses hablamos sobre qué es un ingeniero de prompts. En este artículo entraremos en detalle sobre qué es el Prompt Engineering, sus técnicas más utilizadas y una serie de consejos prácticos para perfeccionar tus habilidades.
¿Qué es el Prompt Engineering?
El Prompt Engineering (que se podría traducir como ingeniería de prompts o de instrucciones) consiste en diseñar y estructurar instrucciones o preguntas para interactuar con modelos de IA de manera eficaz.
Dado que estos modelos responden en función de lo que entienden de los prompts (las instrucciones), la calidad y claridad de los mismos son fundamentales para obtener respuestas útiles, coherentes y precisas.
Un buen prompt no solo comunica una solicitud, sino que establece el contexto, el tono y las expectativas de la salida deseada.
Por ejemplo, pedir «Escribe un poema sobre el mar.» puede generar resultados muy diferentes a «Escribe un poema sobre el mar como si fueras el capitán de un barco ballenero del siglo XIX que ha visto todos los rincones del océano.»
Técnicas fundamentales de Prompt Engineering
Zero-shot Prompting
El zero-shot prompting es el enfoque más directo: se solicita a la IA que resuelva una tarea sin proporcionar ejemplos previos. Este método aprovecha la capacidad del modelo para generalizar a partir del vasto conjunto de datos en el que fue entrenado.
Por ejemplo: «Escribe un ensayo sobre la primavera.»
El éxito del zero-shot prompting radica en su simplicidad, siendo ideal para tareas comunes como generar definiciones, explicar conceptos o crear textos creativos básicos.
Sin embargo, puede quedarse corto cuando la tarea requiere un contexto muy específico o formatos detallados. Si la salida no es adecuada, este método suele ser el punto de partida para iterar hacia otros enfoques más complejos.
¿Cómo mejora las respuestas? La ventaja principal es que permite obtener resultados rápidos y efectivos sin mucha configuración previa. Es una excelente opción para explorar la capacidad del modelo antes de profundizar en ajustes más detallados.
Few-shot Prompting
El few-shot prompting va un paso más allá al incluir ejemplos en el prompt para guiar al modelo hacia el tipo de respuesta deseada. Al presentar ejemplos, se crea un contexto que ayuda al modelo a entender mejor la tarea y responder de manera más precisa.
Por ejemplo: «Completa esta lista de sinónimos: Alegre: Feliz, Triste: Melancólico, Amable:?»
En este caso, el modelo sigue el patrón establecido por los ejemplos y ajusta sus respuestas en consecuencia. Este enfoque es ideal para tareas que implican formatos específicos o que requieren conocimiento especializado.
¿Cómo mejora las respuestas? Los ejemplos actúan como un marco de referencia, reduciendo las ambigüedades y aumentando la coherencia del resultado. Además, ayudan al modelo a «entender» mejor el propósito detrás de la solicitud.
Chain of Thought (CoT) Prompting
Esta técnica se enfoca en guiar al modelo a través de un proceso de razonamiento paso a paso antes de llegar a una conclusión. En lugar de ofrecer una respuesta directa, se le pide que desarrolle su razonamiento como lo haría un ser humano.
Por ejemplo: “Resuelve el siguiente problema paso a paso: Si una fábrica produce 1200 productos en 8 horas y decide aumentar su producción en un 20% trabajando 2 horas adicionales, ¿cuántos productos producirá al final de las 10 horas?»
Usando esta técnica, el modelo descompone problemas complejos en pasos más pequeños y manejables, lo que reduce el riesgo de errores. También hace más sencillo identificar problemas de interpretación de los datos.
¿Cómo mejora las respuestas? Este enfoque fomenta un razonamiento lógico y estructurado. Es particularmente útil para tareas que requieren cálculos, análisis críticos o resoluciones detalladas, evitando respuestas imprecisas o «al azar».
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
La generación aumentada por recuperación (RAG) combina el poder de los modelos de lenguaje con información externa específica. En lugar de confiar únicamente en el conocimiento interno del modelo, se le proporciona acceso a datos adicionales, como bases de datos, documentos o APIs.
Por ejemplo. «Utilizando la información de la base de datos adjunta, genera un análisis detallado de las tendencias de ventas anuales.»
Esto es esencial en campos como la medicina o el derecho, donde la precisión y la actualización son críticas.
¿Cómo mejora las respuestas? Proporciona al modelo un marco de información actualizado y relevante, reduciendo el riesgo de alucinaciones y mejorando la confiabilidad en áreas especializadas.
Iterative Refinement
En lugar de depender de un único intento, esta técnica utiliza un proceso iterativo. Se comienza con una respuesta inicial y se ajusta mediante prompts adicionales para mejorar la calidad o adaptarla a necesidades específicas.
Por ejemplo:
- Primer prompt: «Escribe una breve descripción de un parque nacional.»
- Segundo prompt: «Haz la descripción más atractiva para los turistas.»
- Tercer prompt: «Añade detalles sobre las rutas de senderismo y la fauna local en la descripción.»
¿Cómo mejora las respuestas? La iteración permite refinar gradualmente los resultados, lo que es ideal para tareas creativas o estratégicas. Además, ofrece flexibilidad para adaptarse a cambios de enfoque sin comenzar desde cero.
Meta-prompts
Los meta-prompts son reflexivos; es decir, piden al modelo que evalúe su propia salida. Esto incluye verificar errores, mejorar el contenido o sugerir alternativas.
Por ejemplo: «Revisa tu respuesta anterior y corrige cualquier posible error. Luego, presenta una versión optimizada.»
¿Cómo mejora las respuestas? Introduce una capa adicional de análisis y autocorrección, lo que aumenta la precisión y fomenta la claridad en los resultados generados.
Consejos para escribir mejores prompts
- Define el contexto y el objetivo claramente: Especifica con precisión lo que necesitas. Por ejemplo, si deseas un texto técnico, indica el nivel de detalle esperado.
- Utiliza ejemplos concretos: En tareas complejas, proporcionar un ejemplo guía puede marcar una gran diferencia.
- Evita instrucciones ambiguas: La IA puede interpretar las palabras de muchas formas. Sé directo y evita frases abiertas como «hazlo bien».
- Prueba con preguntas abiertas y cerradas: Si buscas creatividad, opta por preguntas abiertas. Para tareas específicas, usa preguntas cerradas o directivas claras.
- Incluye lo que no quieres: Especifica qué debe excluirse para evitar resultados no deseados. Por ejemplo: «Escribe una crítica de película, pero no incluyas spoilers.»
- Itera y experimenta: Si un prompt no genera el resultado esperado, prueba una variación o añade más detalles.
- Sé claro y específico: Cuanto más detalle proporciones en tu prompt, más precisa será la respuesta.
El Prompt Engineering es una habilidad esencial para maximizar el potencial de los modelos de IA.
Al comprender y aplicar técnicas como el zero-shot, few-shot o Chain of Thought prompting, y al seguir buenas prácticas, puedes obtener respuestas más útiles, coherentes y relevantes.
No olvides que interactuar con la IA es tanto un arte como una ciencia. Experimenta, ajusta y refina hasta dominar el arte de construir prompts efectivos