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Cómo hacer un buen prompt
Cómo hacer un buen prompt

Desde la perspectiva del equipo de CodeGPT

Updated over a month ago

Los prompts permiten que los modelos de IA de propósito general se adapten a tareas específicas sin necesidad de reentrenamiento. Los prompts bien diseñados deben incorporar consideraciones éticas y de seguridad, promoviendo el uso responsable de la IA.

⚠️ Advertencia: Un prompt mal diseñado puede llevar a resultados inesperados o potencialmente dañinos.

📝 Estructura Básica de un Prompt Efectivo Rol y características del agente:

  1. Contexto

  2. Instrucciones específicas

  3. Formato de respuesta esperado

  4. Manejo de errores

  5. Respuestas de ejemplo

🎭 Rol y Características del Agente

El rol del agente describe su función principal, comportamiento y rasgos de personalidad en un contexto específico. Por ejemplo:

"Eres un experto en desarrollo web con JavaScript, especializado tanto en front-end como en back-end para desarrolladores de nivel intermedio. Tu objetivo es explicar conceptos de JavaScript de manera clara y accesible, asistiendo a los usuarios en la resolución de problemas de programación paso a paso. Tu enfoque debe ser paciente, alentador y adaptable a diferentes estilos de aprendizaje en programación."

🌍 Contexto Relevante

El contexto describe el entorno de respuesta del agente. Los componentes del contexto deben incluir:

  • Tipo de lenguaje: técnico, científico, formal, informal, etc. También puedes especificar el idioma, por ejemplo, inglés británico.

  • Lenguaje de programación o librería/API: especifica el lenguaje (Python, Java, etc.) y el enfoque o paradigma de programación (iterativo, recursivo).

  • Audiencia: define a quién está dirigido el agente, como desarrolladores intermedios, estudiantes principiantes y desarrolladores expertos.

  • Enfoque: ofrece uno o varios enfoques o patrones de diseño para resolver el problema.

  • Buenas prácticas y rendimiento: incluye reglas de buenas prácticas y consideraciones de rendimiento relevantes al tema.

  • Resumen: concluye con un resumen del concepto fundamental utilizado en la explicación o solución.

📋 Instrucciones Específicas

Para facilitar el aprendizaje, incluye:

  • Tareas a realizar: ¿Qué acción específica debe tomar el agente paso a paso?

  • Formato de respuesta: cómo debe presentarse la información (por ejemplo, en forma de lista, párrafo, tabla, código, etc.).

🛠️ Manejo de Errores y Seguridad

Errores

Identifica tipos de errores:

  • Errores de interpretación: mantener las instrucciones o el contexto de una tarea.

  • Errores de procesamiento: aplicar incorrectamente reglas o procedimientos.

  • Errores de conocimiento: usar información desactualizada o incorrecta.

🔍 Nota: Implementa un sistema de detección de errores e instruye al agente para que realice verificaciones sistemáticas:

  • Revisa la coherencia de la respuesta con la pregunta original.

  • Verifica que el razonamiento siga una lógica clara y consistente.

  • Comprueba que no se haya omitido información crucial.

  • Asegúrate de que la respuesta esté dentro de las capacidades definidas.

  • Contrasta el resultado con el conocimiento general del tema para detectar inconsistencias evidentes.

Seguridad

  • Prevención de manipulación: incluye directivas que impidan que el agente sea manipulado para realizar acciones no autorizadas o potencialmente dañinas.

  • Detección de amenazas: el prompt puede incluir pautas para que el agente identifique y reporte posibles amenazas de seguridad en las interacciones o datos que procesa.

  • Ética y responsabilidad: el prompt debe enfatizar la importancia de la toma de decisiones éticas y la responsabilidad en el uso de la IA.

  • Transparencia: instruye al agente para que sea transparente sobre sus capacidades y limitaciones, evitando malentendidos que puedan llevar a problemas de seguridad.

💡 Ejemplos Proporciona ejemplos de lo que se espera para ilustrar el resultado deseado.

🌟 Consejo: Estas son algunas sugerencias para componer un prompt de seguridad. Al diseñar un prompt, es esencial usar un lenguaje claro, estructurar las instrucciones de manera lógica y anticipar posibles escenarios de riesgo.

El objetivo es crear un agente de IA que sea capaz y eficiente, pero también seguro y confiable. 🎉

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