En la era de la inteligencia artificialdominar la ingeniería de avisos es la clave para explotar todo el potencial de los asistentes virtuales, los chatbots y los modelos de IA.
Imagine tener el poder de dirigir estas máquinas para que realicen tareas repetitivas o incluso para que ofrezcan respuestas a problemas complejos. Ahí es donde entra en juego la ingeniería rápida.
Esta técnica te permite dar instrucciones precisas a la IA para obtener los mejores resultados. Si la dominas, ahorrarás tiempo y recursos esenciales para tus proyectos.
Qué es Prompt Engineering
Prompt Engineering es el proceso que implica dirigir soluciones de IA Generativa para producir los resultados deseados.
Aunque la IA generativa trata de replicar el comportamiento humano, es necesario proporcionar instrucciones minuciosas para garantizar resultados pertinentes y de alta calidad.
En la ingeniería de avisos, la elección de formatos, frases, palabras y símbolos adecuados es esencial para guiar a la IA en la interacción más significativa con las personas.
Los ingenieros de Prompt utilizan la creatividad y la experimentación para desarrollar una serie de entradas de texto con el fin de garantizar el funcionamiento deseado de la IA generativa en una aplicación.
En pocas palabras, ingeniería de avisos es un término que se refiere al proceso de creación y ajuste de avisos (o comandos) que se insertan en un modelo de lenguaje basado en Inteligencia Artificial, como GPT Chat, Midjourney, entre otros.
Principales ejemplos de aplicaciones de ingeniería Prompt
Hay muchas formas de aplicar la ingeniería rápida en tu vida diaria. Aquí tienes algunos ejemplos que hemos reunido para ti:
Chatbots y asistentes virtuales
Simplifique la automatización de las respuestas a las preguntas más frecuentes en los sitios de atención al cliente o cree chatbots para proporcionar asistencia instantánea.
En la plataforma Tess AIpor ejemplo, puede acceder a asistentes virtuales para resolver preguntas, incluso para aplicaciones diferentes, como especialistas en SEO. Con ingeniería rápida, puedes entrenar un chatbot desde cero para facilitar el acceso de los empleados en entornos corporativos.
Generación de contenidos
Con esta automatización, puede producir artículos, ensayos, resúmenes y notas informativas automáticamente, basándose en los temas, palabras clave o preguntas que usted proporcione. Esta función es muy utilizada por la comunidad.
A través de Tess AIpuede utilizar plantillas ya preparadas para la producción de contenidos, o incluso crear su propia plantilla, respetando los parámetros de su propia solicitud.
Análisis del sentimiento
Evalúe el sentimiento hacia productos, marcas o temas, basándose en las publicaciones en las redes sociales y los comentarios en línea.
Todo esto se puede hacer a partir del análisis de datos de una hoja de cálculo, en Tess AI también se puede insertar una hoja de cálculo de Google Sheets que contenga comentarios sobre una publicación, o incluso un conjunto de correos electrónicos recientes, y pedir a la IA que identifique posibles comentarios malos u hostiles.
Traducción de idiomas
Facilite la traducción de texto, audio y vídeo entre idiomas con facilidad y precisión, gracias a una ingeniería rápida.
Gracias a las conexiones avanzadas con otras inteligencias artificiales, es posible traducir archivos de audio y vídeo y realizar búsquedas en sitios web extranjeros, todo ello optimizado por modelos de inteligencia artificial mejorados mediante ingeniería rápida.
Responder a las preguntas
Hoy en día, la capacidad de desarrollar aplicaciones que respondan fácilmente a una amplia variedad de preguntas es una realidad impresionante. También es un logro que puede ejemplificarse con la plataforma de IA Tess, la IA generativa de Pareto.
A través de su plantilla "Pregunte sobre cualquier tema reciente", Tess AI se distingue por buscar respuestas en tiempo real en Internet, lo que permite a los usuarios obtener la respuesta más pertinente y precisa a sus preguntas.
Esto no sólo acelera el proceso de obtención de información, sino que también ilustra cómo la tecnología está transformando la forma en que interactuamos con el mundo digital, proporcionando respuestas rápidas y pertinentes a nuestras consultas más recientes.
Diferentes aplicaciones
Hemos cubierto algunos de los ejemplos más comunes en lo que se refiere a la ingeniería rápida, pero eso no le impide crear sus propias aplicaciones.
Puede crear resúmenes concisos de libros, artículos o documentos largos, ahorrándole tiempo en la búsqueda de información esencial.
Puede generar código en distintos lenguajes de programación, como SQL o Python, para realizar tareas específicas o resolver problemas.
Pronostique las tendencias del mercado, los precios de las acciones, los datos meteorológicos u otros eventos basándose en datos históricos. Mejore las recomendaciones para usuarios de plataformas de streaming, comercio electrónico, redes sociales y mucho más. ¡Acceda a Tess AI y cree su propio modelo de IA!
¿Por qué es importante una ingeniería rápida?
La ingeniería de instrucciones es crucial porque ayuda a optimizar la interacción entre los usuarios y los modelos lingüísticos. Los ingenieros de instrucciones refinan las respuestas identificando guiones y plantillas personalizables para crear una biblioteca de instrucciones.
Esto permite a los desarrolladores de aplicaciones mejorar la precisión de las respuestas. En resumen, la ingeniería de avisos hace que las aplicaciones de IA sean más eficaces al personalizar las consultas de los usuarios.
En resumen, es la ingeniería rápida la que hace que las aplicaciones de IA sean más eficaces, pero los beneficios van más allá. Echa un vistazo a otros ejemplos para entenderlo mejor.
Mayor control para el promotor
La ingeniería inmediata ofrece a los desarrolladores un mayor control sobre las interacciones entre los usuarios y la IA.
Las instrucciones eficaces proporcionan claridad de intenciones y describen un contexto sólido para los modelos lingüísticos. De este modo, guían a la IA para mejorar sus respuestas y actúan como barrera protectora, evitando abusos o solicitudes que superan las capacidades de la IA.
Mejora de la calidad de la respuesta
La ingeniería pronta favorece la obtención de respuestas alineadas con las necesidades del usuario, por lo que son precisas y pertinentes.
De este modo, permite a los usuarios obtener resultados relevantes desde la primera interacción, eliminando el proceso de ensayo y error.
Flexibilidad y ahorro de tiempo y recursos
Los ingenieros pueden crear avisos con instrucciones neutrales al dominio, haciendo hincapié en las conexiones lógicas y los patrones generales.
Estas indicaciones pueden reutilizarse fácilmente en toda la empresa, ampliando el potencial de inversión en IA y ahorrando tiempo de forma estandarizada.
Mejor experiencia de usuario
Prompt Engineering es un aliado para superar las imperfecciones de la interacción entre el usuario y los datos de entrenamiento del modelo lingüístico.
Esta mejora en la interacción garantiza que la IA entienda tus intenciones, incluso con una mínima intervención.
Por ejemplo, las peticiones de resumen de contratos y noticias darán lugar a resultados personalizados, adaptados al estilo y la necesidad del documento, aunque los usuarios escriban: "Resuma este documento".
Técnicas avanzadas de ingeniería Prompt
La ingeniería de prompt está en constante evolución, pero hay técnicas que puede utilizar y en las que puede profundizar para perfeccionar las tareas de procesamiento del lenguaje natural de los modelos de IA.
Prompting con cadena de pensamiento
Es un proceso que descompone preguntas complejas en pasos más pequeños, imitando una secuencia lógica de pensamiento. Esto permite al modelo abordar los problemas en una serie de pasos intermedios en lugar de ofrecer una respuesta directa.
Los resultados pueden presentar varias respuestas, y se selecciona la conclusión más común. Si hay divergencias significativas entre los resultados, puede ser necesaria la intervención humana para ajustar la lógica.
Árbol del pensamiento (ToT)
Esta técnica generaliza y amplía el prompting con una cadena de pensamiento, pidiendo al modelo que genere posibles pasos posteriores para una pregunta. A continuación, el modelo se ejecuta mediante una búsqueda en el árbol de pensamiento.
Por ejemplo, si la pregunta versa sobre los efectos del cambio climático, el modelo generará pasos como "Enumere los efectos medioambientales" y "Enumere los efectos sociales", detallando cada uno de ellos en pasos posteriores.
Estimulación mayéutica
Esta técnica, similar a la del árbol de ideas, requiere que el modelo responda con una explicación y, a continuación, explique partes de la explicación.
Se eliminan las explicaciones incoherentes, lo que mejora el razonamiento basado en el sentido común.
Por ejemplo, para la pregunta "¿Por qué el cielo es azul?"el modelo podría comenzar con una explicación del tipo "El cielo parece azul al ojo humano porque las ondas cortas de luz azul se dispersan..." y, a continuación, ampliar partes de la misma para una comprensión más profunda, explicando, por ejemplo, por qué la luz azul se dispersa más y cosas por el estilo.
Estimulación basada en la complejidad
La técnica consiste en la devolución de varios resultados de la cadena de pensamiento. Se eligen los resultados con las respuestas más largas y detalladas, y se selecciona la conclusión más común entre ellos.
Por ejemplo, en problemas matemáticos complejos, los resultados pueden incluir varias etapas de cálculo, y la elección se basa en la cadena de pensamiento más larga y en las conclusiones comunes. Por la posibilidad de ser una explicación mejor.
Promover el conocimiento generado
En este enfoque, el modelo genera hechos relevantes antes de responder a la solicitud. De este modo se obtienen resultados de alta calidad, ya que el modelo está condicionado por hechos relevantes.
Por ejemplo, para escribir un ensayo sobre la deforestación, el modelo genera primero cómo contribuye la deforestación al cambio climático, a la pérdida de biodiversidad y sólo después desarrolla el ensayo basándose en estos hechos.
Tipo de letra de menor a mayor
En esta técnica, el modelo enumera los subproblemas de una pregunta y los resuelve secuencialmente. Esto garantiza que los subproblemas posteriores puedan resolverse basándose en el historial de los anteriores.
Así, si un usuario pide al modelo un problema matemático como "Resolver x en la ecuación 5x + 2 = 47". El modelo puede enumerar subproblemas como "Restar 2 a ambos lados" y "Dividir por 5". A continuación, puede resolverlos en secuencia para obtener la respuesta final.
Avisos automáticos de ajuste
Esta técnica requiere que el modelo resuelva el problema, critique la solución y vuelva a resolverlo, teniendo en cuenta el problema, la solución y la crítica. El proceso se repite hasta que se alcanza un criterio de parada.
Por ejemplo, al escribir una redacción, el modelo puede escribir, criticar y revisar repetidamente hasta que cumpla unos criterios de calidad o de parada predefinidos, como límites de fichas, datos y similares.
Estímulo direccional
Esta técnica incluye consejos o sugerencias, como las palabras clave deseadas, para guiar al modelo en la consecución del resultado deseado.
Por ejemplo, cuando se pide un poema sobre el amor, el ingeniero puede incluir sugerencias como "corazón", "pasión" y "eterno" para guiar al modelo en la creación del poema deseado.
10 consejos de expertos para crear prompts eficaces
La ingeniería de prompts implica un mundo de posibilidades, y en este capítulo cubriremos consejos relevantes que pueden aplicarse tanto a la generación de texto como a lacreación de imágenes con IA.
1. Sé específico: Cuando crees prompts, sé claro y específico sobre lo que quieres. Por ejemplo, en lugar de pedir un post sobre productividad, pide un post informativo con cinco consejos de productividad para trabajar a distancia.
2. Formule preguntas y contextualice: Evite las preguntas abiertas y proporcione contexto. En lugar de preguntar por las ventajas de un producto, pídales que enumeren las cinco principales ventajas de ese producto.
3. Ofrecer ejemplos: Ofrecer ejemplos es una forma eficaz de guiar el modelo de IA. Por ejemplo, si buscas un eslogan, menciona eslóganes famosos, como el de Nike ("Just Do It").
4. Establezca una limitación: Limite sus respuestas, por ejemplo con un número máximo de palabras. Esto le ayudará a obtener información concisa y útil.
5. Dividir en etapas: Divida las peticiones en etapas. Cuando cree una oferta de marketing, por ejemplo, empiece por pedir una definición del público objetivo, los deseos y los problemas antes de crear la oferta. Esto mejora la comprensión del resultado.
6. Pida varias alternativas: Pida varias alternativas para explorar distintos enfoques. Por ejemplo, "sugiera cinco titulares alternativos para el ayuno intermitente".
7. Diversifique la longitud de las preguntas: Pruebe con preguntas cortas y largas para encontrar el equilibrio adecuado entre contexto y exhaustividad en las respuestas.
8. Hacer ingeniería de prompt iterativa: Consiste en hacer preguntas o dar instrucciones adicionales basadas en las respuestas iniciales del chat de la IA. Esto permite un refinamiento continuo, pero sólo funciona en una IA conectada a un sistema de chat, como GPT Chat y el asistente virtual de IA Tess.
9. Corrige y edita: Revisa y edita siempre tus respuestas para adaptarlas a tu marca y mensaje. Utiliza las respuestas solo como punto de partida y emplea toda tu creatividad para complementarlas.
10. Pruebe y mejore: Pruebe y mejore continuamente sus avisos. Sea ágil en su búsqueda de mejoras y aproveche toda la flexibilidad que le puede dar la IA. Empiece hoy mismo a desarrollar sus modelos de IA con Tess AI.
¿Cómo convertirse en un ingeniero rápido?
No hay requisitos previos para ser Ingeniero Prompt, pero para especializarse en esta nueva profesión hay que tener conocimientos variados en áreas como lingüística, programación, matemáticas y estadística.
Tendrás que crear y probar varios comandos de IA generativaPor lo tanto, será esencial desarrollar características como la creatividad, el razonamiento lógico, el pensamiento crítico, la capacidad de comunicación y la paciencia.
Actualmente no hay cursos universitarios o especializaciones en ingeniería pronta en Brasil, pero hay cursos gratuitos sobre ingeniería pronta en plataformas como Udemy.
También merece la pena especializarse cada vez más en IAs, dado el continuo crecimiento de los últimos años. Y es sólo cuestión de tiempo que estos programas de estudio surjan o se incluyan en los planes de estudios de la enseñanza superior.
La ingeniería rápida es una "profesión de futuro" con aplicaciones en el presente, que promete avances tanto para los profesionales autónomos como para las empresas.
Conclusión
A lo largo de este artículo, hemos explorado las aplicaciones de la ingeniería rápida, destacando su relevancia en la era de la IA. Está claro que estas técnicas son fundamentales para lograr los resultados deseados y crear soluciones innovadoras a los retos del mundo real.
La capacidad de comunicarse eficazmente con las IA y extraer todo su potencial es un valioso elemento diferenciador en el mercado laboral. No solo abre las puertas a una mejor creación de contenidos, asistentes virtuales y análisis de datos, sino que también mejora la capacidad de resolver problemas complejos.
Y la mejor manera de aprender este oficio es probarlo. Recuerda que la práctica y la experimentación son esenciales para dominar la técnica. ¡Prueba gratis la plataforma de IA Tess para explorar y perfeccionar tus habilidades y lograr el mejor rendimiento!
