Ingeniería de Prompts
Prompting introduction
Prompting 1.1
Estructura de prompt, niveles de prompting, meta/reverse meta prompting, y tácticas fundamentales con ejemplos.¡Atención!
Para ayudarte a aprovechar al máximo Latcher, hemos compilado una lista de estrategias y enfoques de prompting. Algunos de estos fueron recopilados de la experiencia de nuestro equipo, y otros fueron compartidos con nosotros por miembros de nuestra comunidad. Dado que Latcher se basa en modelos de lenguaje grande (LLMs), las estrategias efectivas de prompting pueden mejorar significativamente su eficiencia y precisión.¿Qué es el Prompting?
El prompting se refiere a las instrucciones textuales que das a un sistema de IA para realizar una tarea. En Latcher (un constructor de aplicaciones impulsado por IA), los prompts son cómo “dices” a la IA qué hacer – desde crear una interfaz de usuario hasta escribir lógica de backend. El prompting efectivo es crítico porque Latcher utiliza LLMs, por lo que los prompts claros y bien elaborados pueden mejorar enormemente la eficiencia y precisión de la IA al construir tu aplicación. En resumen, mejores prompts conducen a mejores resultados.Por qué importa el Prompting
La mayoría de las personas piensan que el prompting es simplemente escribir una solicitud en una IA y esperar lo mejor – no es así. La diferencia entre una respuesta mediocre de IA y tener una IA que construya flujos de trabajo completos para ti radica en cómo haces el prompt. Ya seas desarrollador o no técnico, dominar la ingeniería de prompts en Latcher puede ayudarte a:- Automatizar tareas repetitivas instruyendo a la IA exactamente qué hacer.
- Depurar más rápido con información y soluciones generadas por IA.
- Construir y optimizar flujos de trabajo sin esfuerzo, dejando que la IA se encargue del trabajo pesado una vez guiada adecuadamente.
Entendiendo cómo piensa la IA
A diferencia de la programación tradicional, trabajar con IA se trata de comunicar claramente tus intenciones. Los LLMs como los que impulsan Latcher no “entienden” en un sentido humano – predicen resultados basados en patrones en sus datos de entrenamiento. Esto tiene implicaciones importantes para cómo deberías hacer prompts:- Proporcionar Contexto y Detalles: Los modelos de IA no tienen sentido común o contexto implícito más allá de lo que les proporcionas. Siempre suministra antecedentes o requisitos relevantes.
- Sé Explícito con Instrucciones y Restricciones: Nunca asumas que la IA inferirá tus objetivos. Si tienes restricciones o preferencias, indícalas.
- La Estructura Importa (Orden y Énfasis): Los modelos prestan especial atención al principio y al final de tu prompt. Coloca detalles cruciales primero y reitera los requisitos al final si es necesario.
- Conoce los Límites del Modelo: El conocimiento de la IA proviene de datos de entrenamiento. No puede saber sobre eventos recientes o información propietaria que no le hayas proporcionado.
Principios Fundamentales de Prompting: El Marco C.L.E.A.R.
Los grandes prompts siguen un conjunto de principios simples. Usa CLEAR como una lista de verificación al elaborar tus instrucciones:- Conciso – Sé claro y ve al grano.
- Lógico – Organiza tu prompt de manera paso a paso.
- Explícito – Indica exactamente lo que quieres y lo que no quieres.
- Adaptativo – Refina los prompts iterativamente basándote en la salida de la IA.
- Reflexivo – Revisa lo que funcionó y lo que no para mejorar con el tiempo.
Los Cuatro Niveles de Prompting
El prompting efectivo es una habilidad que crece con la práctica. Aquí describimos cuatro niveles de dominio:- Prompting Estructurado con “Ruedas de Entrenamiento” – Usa secciones etiquetadas como Contexto, Tarea, Directrices, y Restricciones para dejar poco espacio para malentendidos.
- Prompting Conversacional – Escribe naturalmente, como lo harías a un colega, mientras te mantienes claro y completo.
- Meta Prompting – Pide a la IA que te ayude a mejorar tu prompt o plan. Deja que actúe como un editor de prompts.
- Reverse Meta Prompting – Haz que la IA resuma o documente lo que sucedió después de una tarea para que puedas aprender o reutilizarlo más tarde.
Técnicas Avanzadas de Prompting
Una vez que domines lo básico, aprovecha estrategias más avanzadas:- Prompting Zero-Shot vs. Few-Shot – Proporciona ejemplos cuando necesites una salida más controlada.
- Gestión de Alucinaciones – Fundamenta la IA con datos reales y pide un razonamiento paso a paso para reducir respuestas fabricadas.
- Aprovechando las Perspectivas del Modelo – Comprende las diferencias entre el Modo de Chat vs Modo Predeterminado y elige la herramienta adecuada para la tarea.