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# Consejos generales para diseñar prompts
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Aquí hay algunos consejos para tener en cuenta mientras diseñas tus prompts:
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### Comienza por lo simple
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Al comenzar a diseñar prompts, debes tener en cuenta que es un proceso iterativo que requiere mucha experimentación para obtener resultados óptimos. Usar un playground simple como OpenAI o Cohere es un buen punto de partida.
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Puedes comenzar con prompts simples y agregar más elementos y contexto a medida que apuntas a mejores resultados. La versionización de tu prompt en el camino es vital por esta razón. A medida que leas la guía, verás muchos ejemplos donde la especificidad, simplicidad y concisión a menudo te darán mejores resultados.
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Cuando tienes una tarea grande que involucra muchos sub-tareas diferentes, puedes intentar dividir la tarea en sub-tareas más simples y seguir construyendo a medida que obtienes mejores resultados. Esto evita agregar demasiada complejidad al proceso de diseño de la indicación al principio.
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### La instrucción
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Puedes diseñar prompts efectivos para varias tareas simples usando comandos para indicarle al modelo lo que deseas lograr, como "Escribe", "Clasifica", "Resumen", "Traduce", "Ordena", etc.
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Ten en cuenta que también necesitas experimentar mucho para ver qué funciona mejor. Prueba diferentes instrucciones con diferentes palabras clave, contextos y datos, y observa qué funciona mejor para tu caso de uso y tarea particular. Por lo general, cuanto más específico y relevante sea el contexto para la tarea que estás tratando de realizar, mejor será. Tocaremos la importancia del muestreo y la adición de más contexto en las próximas guías.
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Otros recomiendan que las instrucciones se coloquen al comienzo de la indicación. También se recomienda que se use un separador claro como "###" para separar la instrucción y el contexto.
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Por ejemplo:
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*Prompt:*
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```
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### Instrucción ###
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Traduce el texto a continuación al español:
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Texto: "Hello!"
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```
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*Resultado:*
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```
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¡Hola!
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```
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### Especificidad
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Sé muy específico sobre la tarea que deseas que el modelo realice. Cuanto más descriptiva y detallada sea el prompt, mejores serán los resultados. Esto es particularmente importante cuando tienes un resultado deseado o estilo de generación que estás buscando. No hay tokens o palabras clave específicas que conduzcan a mejores resultados. Es más importante tener un buen formato y un prompt descriptiva. De hecho, proporcionar ejemplos en el prompt es muy efectivo para obtener la salida deseada en formatos específicos.
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Cuando diseñas prompts, también debes tener en cuenta la longitud del prompt ya que hay limitaciones en cuanto a su longitud. Pensar en cuán específico y detallado debes ser es algo a considerar. Incluir demasiados detalles innecesarios no es necesariamente un buen enfoque. Los detalles deben ser relevantes y contribuir a la tarea en cuestión. Esto es algo en lo que necesitarás experimentar mucho. Os animamos a que hagais mucha experimentación e iteración para optimizar los prompts para tus aplicaciones.
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Como ejemplo, intentemos una indicación simple para extraer información específica de un texto.
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*Prompt:*
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```
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Extrae los nombres de lugares del siguiente texto.
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Formato deseado:
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Lugar: <lista_separada_por_comas_de_nombres_de_empresa>
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Input: "Aunque estos avances son alentadores para los investigadores, aún hay mucho misterio.
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'A menudo tenemos una caja negra entre el cerebro y el efecto que vemos en la periferia', dice
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Henrique Veiga-Fernandes, un neuroinmunólogo en el Centro Champalimaud para lo Desconocido en Lisboa.
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'Si queremos usarlo en el contexto terapéutico, necesitamos entender el mecanismo'.
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```
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*Resultado:*
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```
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Place: Centro Champalimaud para lo Desconocido, Lisboa
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```
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El texto de entrada se obtiene de [este artículo de Nature](https://www.nature.com/articles/d41586-023-00509-z).
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### Evitar imprecisión
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Dado los consejos anteriores sobre ser detallado y mejorar el formato, es fácil caer en la trampa de querer ser demasiado inteligente sobre los temas y crear descripciones imprecisas. A menudo es mejor ser específico y directo. La analogía aquí es muy similar a la comunicación efectiva: cuanto más directa sea, más efectivo será el mensaje.
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Por ejemplo, podrías estar interesado en aprender el concepto de ingeniería de prompts. Podrías intentar algo como:
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```
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Explica el concepto de ingeniería de promoción. Mantén la explicación corta, solo unas pocas frases
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y no seas demasiado descriptivo.
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```
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No está claro en la instrucción anterior cuántas oraciones utilizar y qué estilo. Es posible que puedas obtener respuestas aceptables con el prompt anterior, pero un prompt que sea muy específico, conciso y directo sería mejor. Algo como:
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```
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Usa 2-3 oraciones para explicar el concepto de ingeniería de prompt a un estudiante de secundaria.
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```
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### ¿Hacer o no hacer?
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Otro consejo común al diseñar prompts es evitar decir qué no hacer, sino decir qué hacer en su lugar. Esto fomenta la especificidad y se centra en los detalles que conducen a buenas respuestas del modelo.
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Aquí hay un ejemplo de un chatbot de recomendación de películas que no cumple exactamente lo que no quiero que haga debido a cómo escribí la instrucción, centrado en lo que no hacer.
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*Prompt:*
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```
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El siguiente es un agente que recomienda películas a un cliente.
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NO PIDA INTERESES. NO PIDA INFORMACIÓN PERSONAL.
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Cliente: Por favor, recomiéndeme una película basada en mis intereses.
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Agente:
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```
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*Resultado:*
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```
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Claro, puedo recomendar una película según tus intereses. ¿Qué tipo de película te gustaría ver?
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¿Prefieres acción, comedia, romance o algo más?
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```
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Este es un prompt mejor:
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*Prompt:*
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```
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El siguiente es un agente que recomienda películas a un cliente. El agente es responsable de
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recomendar una película de las más populares a nivel mundial. Debe abstenerse de preguntar a
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los usuarios por sus preferencias y evitar pedir información personal. Si el agente no tiene
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una película para recomendar, debe responder "Lo siento, no pude encontrar una película para
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recomendar hoy".
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Cliente: Por favor, recomiéndeme una película basada en mis intereses.
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Agente:
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```
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*Resultado:*
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```
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Lo siento, no tengo información sobre tus intereses. Sin embargo, aquí está una lista de las
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películas más populares a nivel mundial en este momento: [lista de películas]. Espero que
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encuentres algo que te guste.
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Algunos de los ejemplos anteriores fueron adoptados del artículo ["Best practices for prompt engineering with OpenAI API"](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api).
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