Buenas, les comparto un fragmento de una de las primeras investigaciónes que hice con estas opciones de deep-research que tienen los modelos, y que me ayudo muchísimo.
Tabla Resumen: Pilares de un Prompt Efectivo
Principio Clave
Descripción Detallada con Énfasis en la Aplicación Práctica
Ejemplo Conciso Ilustrativo (Contexto: Informática)
Impacto Directo en la Calidad de la Respuesta de la IA
Claridad y Especificidad
Ser directo y detallado en la tarea. Evitar ambigüedades. Definir el alcance exacto.
"Genera un script en Python 3 para ordenar una lista de tuplas por su segundo elemento en orden descendente."
Reduce malentendidos, enfoca la respuesta, aumenta la precisión y relevancia.
Contexto
Proveer información de fondo relevante, datos necesarios o el escenario en el que se enmarca la petición.
"Considerando un sistema con memoria limitada (ej. un microcontrolador), ¿cuál sería un algoritmo de ordenamiento eficiente para un array pequeño?"
Permite a la IA adaptar la respuesta a situaciones específicas, mejorando la aplicabilidad y pertinencia del resultado.
Asignación de Rol
Indicar a la IA que actúe como un experto o una persona específica.
"Actúa como un Ingeniero de DevOps. Describe los pasos para desplegar una aplicación web simple usando Docker y Kubernetes."
Adapta el tono, estilo, nivel de detalle y conocimiento técnico de la IA a las expectativas del rol, generando respuestas más autorizadas y adecuadas.
Estructura y Delimitadores
Organizar el prompt en secciones claras usando delimitadores (ej. ###).
###Tarea###\nExplica la diferencia entre TCP y UDP.\n###Formato###\nTabla comparativa.
Facilita la comprensión del prompt por parte de la IA, mejora la organización de la respuesta y puede prevenir errores de interpretación.
Formato de Salida
Especificar cómo debe ser presentada la respuesta (JSON, lista, tabla, etc.).
"Devuelve la configuración de red en formato JSON con las claves 'ip_address', 'subnet_mask' y 'gateway'."
Asegura que la respuesta sea directamente utilizable, especialmente para procesamiento posterior o integración con otros sistemas.
Uso de Ejemplos (Few-Shot)
Incluir uno o más ejemplos de la entrada y la salida deseada.
"Entrada: '10101' (binario)\nSalida: '21' (decimal)\nEntrada: '111' (binario)\nSalida:?"
Guía a la IA sobre el patrón, estilo o transformación específica requerida, crucial para tareas complejas o formatos no estándar.
Instrucciones Positivas
Enfocarse en lo que la IA debe hacer, en lugar de lo que no debe hacer.()
"Explica el concepto de 'puntero nulo' en C de forma concisa y precisa." (En lugar de: "No divagues ni uses ejemplos complicados para 'puntero nulo'.")
Proporciona una guía más clara y directa, evitando la confusión que pueden generar las negaciones y mejorando la alineación con la intención.
Proceso Iterativo
Refinar el prompt basándose en las respuestas obtenidas, probando variaciones hasta lograr el resultado deseado.
(Proceso) 1. Prompt inicial: "Explica árboles B." 2. Refinamiento: "Explica árboles B para un estudiante de BD, compara con BST, formato viñetas."
Permite ajustar y optimizar el prompt progresivamente, llevando a respuestas de mayor calidad y precisión a lo largo del tiempo.
B. El Concepto de Meta-PromptingEl meta-prompting representa una evolución en la forma en que interactuamos con los modelos de lenguaje. En esencia, meta-prompting es el proceso de utilizar un LLM para generar o refinar otros prompts.1 En lugar de que un humano elabore cada detalle de un prompt desde cero, se le puede pedir a una IA que ayude en esta tarea, actuando como un asistente en la creación del prompt perfecto.
