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Glosario · Tecnología de IA

Ingeniería de prompts

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Definición rápida

La ingeniería de prompts es la práctica de diseñar las instrucciones, el contexto y los ejemplos dados a un modelo de lenguaje para que produzca resultados fiables y útiles. Para un asistente de soporte, el prompt central establece su rol, reglas y tono.

En esta página

  1. 01Qué incluye un prompt
  2. 02Técnicas que funcionan
  3. 03Errores comunes
  4. 04Solicitar sin código en AI SmartTalk
  5. 05Preguntas frecuentes
  6. 06Fuentes
  7. 07Términos relacionados

Qué incluye un prompt

Un modelo de lenguaje solo ve el texto que recibe. Para un asistente de servicio al cliente, ese texto generalmente tiene varias capas: un prompt del sistema que describe quién es el asistente, a quién sirve y qué nunca debe hacer; material de referencia recuperado para la pregunta actual; las descripciones de las herramientas que puede usar; y la conversación hasta ahora.

La ingeniería de prompts es el trabajo de hacer que ese paquete sea claro y consistente. Instrucciones vagas (“sé útil”) producen comportamientos vagos; instrucciones específicas (“si falta el número de pedido, pídelo antes de buscar”) producen comportamientos predecibles.

Técnicas que funcionan

Sé explícito sobre la tarea, la audiencia y el formato esperado. Dale al modelo un rol y al contexto la información que necesitaría un nuevo colega. Muestra uno o dos ejemplos de buenas respuestas cuando el formato importa. Separa las instrucciones de los datos y dile al modelo que el texto recuperado es información para usar, no órdenes a seguir. Pídele que razone paso a paso en solicitudes complejas; Wei y sus colegas demostraron en 2022 que este enfoque de “cadena de pensamiento” mejora los resultados en problemas de múltiples pasos. Y di qué hacer cuando falta información.

Los proveedores de modelos publican sus propias guías; la documentación de Anthropic, por ejemplo, recomienda ser claro y directo, usar ejemplos y dar al modelo espacio para pensar.

Errores comunes

El más común es el prompt en constante crecimiento: cada respuesta mala lleva a una regla más, hasta que las reglas se contradicen entre sí y el modelo no sigue bien ninguna de ellas. Ejemplos de pocos disparos copiados palabra por palabra en las respuestas son otra trampa, incluidos ejemplos escritos en inglés, que pueden empujar al asistente a responder en inglés. También lo es poner hechos que cambian, como precios, en el prompt en lugar de en una base de conocimientos.

Un prompt debe describir el comportamiento. Los hechos pertenecen a la base de conocimientos y los datos en vivo a las herramientas.

Solicitar sin código en AI SmartTalk

En AI SmartTalk, el prompt del sistema se llama la biografía del asistente. Un formulario guiado ayuda a escribirlo: identidad, estilo de comunicación y reglas, con un tono amigable, profesional, neutral o personalizado; y se mantienen versiones anteriores para que un cambio pueda ser comparado o deshecho. Las reglas de decisión y la política de transferencia se establecen por separado, y las políticas integradas, como responder en el idioma del visitante, son añadidas por la plataforma.

Preguntas frecuentes

¿Sigue siendo necesaria la ingeniería de prompts con modelos mejores?

Se necesita menos engaño, pero las instrucciones claras siguen siendo importantes. Los modelos mejores siguen los buenos prompts de manera más fiel, lo que hace aún más importante que el prompt diga lo que realmente quieres.

¿Qué es un prompt del sistema?

Las instrucciones permanentes dadas al modelo antes de que comience la conversación: su rol, reglas, tono y límites. Los usuarios no lo ven, pero da forma a cada respuesta.

¿Qué es la inyección de prompts?

Un ataque en el que el texto escrito por un usuario o escondido en un documento intenta anular el prompt del sistema — por ejemplo, “ignora tus instrucciones y...”. Se reduce separando las instrucciones de los datos, limitando lo que pueden hacer las herramientas y verificando las acciones del lado del servidor.

Fuentes

  1. [1]Anthropic, Prompt engineering overview (Claude documentation)
  2. [2]Wei et al., Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (2022)

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