Prompt Engineering Pro: IA Generativa, ChatGPT y Creación de

1. Definición: El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) permite que las máquinas comprendan y procesen el lenguaje humano.

2. Ejemplo de NLP en acción: Los chatbots que entienden preguntas y proporcionan respuestas coherentes.

Es importante saber estructurar un prompt, ya que de esto dependerá el resultado que nos brindará la inteligencia artificial. Debemos ser muy detallistas a la ora de elaborar nuestro prompt, también agregar el suficiente contexto para que la IA pueda entendernos.

Cuantos más detalles específicos se incluyan en el prompt, más precisa será la respuesta generada por la IA.

Añadir condiciones o restricciones en el prompt para limitar o guiar la respuesta del modelo de IA.

Si has utilizado alguna inteligencia artificial, has utilizado sin duda el encadenamiento de prompts. Esto nos ayuda a poder crear diferentes prompts en una misma conversación, lo cual nos ayudará a conseguir más información detallada basándonos en las respuestas obtenidas del prompt inicial.

Formatear un prompt no solo para solicitar información, sino también para definir el formato de la respuesta.

Ejemplo:

• Prompt genérico: "Explícame qué es la inteligencia artificial."

• Prompt optimizado: "Explica qué es la inteligencia artificial en 150 palabras, usando lenguaje simple y estructurado en párrafos."

Incluir palabras clave o términos específicos para mejorar la precisión de la respuesta.

Ejemplo:

• Prompt básico: "Describe la inteligencia artificial."

• Prompt con palabras clave: "Describe la inteligencia artificial enfocada en el aprendizaje profundo y redes neuronales, con ejemplos de aplicaciones en la medicina."

Es importante agregar roles o estilos a nuestros prompts en caso que sean necesarios, ya que estos nos ayudarán a que la inteligencia artificial se meta en el papel de lo que deseamos y obtengamos mejores respuestas.

Aprender a identificar y evitar errores frecuentes al crear prompts para que las respuestas de la IA sean lo más claras, precisas y útiles posible.

1. Proceso de optimización:

   1. Identificar el problema: ¿Es vago? ¿Falta contexto? ¿Es demasiado amplio?

   2. Reescribir el prompt: Añadir detalles, contexto y condiciones necesarias para una respuesta óptima.

      
      

2. Ejemplo:

   • Prompt inadecuado: "Cuéntame sobre los gatos."

   • Prompt optimizado: "Describe las principales características del gato siamés, incluyendo su comportamiento y cuidados especiales."

1. Modelos populares:

   • GPT (Generative Pre-trained Transformer)

   • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

   • DALL·E (para generación de imágenes)

   • Codex (para generación de código)

2. Ejemplo:

   • GPT: Genera texto largo y detallado.

   • BERT: Mejora las respuestas en tareas de comprensión del lenguaje.

   • DALL·E: Responde a prompts visuales con imágenes detalladas.

Cada modelo puede requerir un enfoque diferente para maximizar la calidad de la respuesta.

Ejemplo:

• GPT: "Escribe una descripción detallada de un paisaje natural."

• BERT: "Responde con una frase breve sobre las características principales del paisaje."

No todos los modelos de IA son adecuados para cada situación. Saber cuándo usar un modelo específico puede mejorar la eficiencia del proceso.

Ejemplo:

1. • GPT: Ideal para generación de historias o contenido largo.

   • DALL-E: Perfecto para crear imágenes.

Los prompts pueden incluir instrucciones claras para guiar a los modelos a generar respuestas más precisas y estructuradas. Las reglas limitan o delimitan el tipo de respuesta que se espera.

Instrucciones clave:

• Definir el tipo de respuesta (longitud, formato, tono).

• Establecer restricciones (por ejemplo, “responder en menos de 50 palabras” o “usar un tono formal”).}

  
  

Ejemplo de prompt básico:

• Prompt: "Describe un coche eléctrico."

• Respuesta: "Un coche eléctrico es un vehículo que funciona con energía eléctrica en lugar de gasolina."

  
  

Prompt con instrucciones:

• Prompt: "Describe un coche eléctrico en menos de 30 palabras, usando un lenguaje sencillo y accesible para niños."

• Respuesta: Un coche eléctrico usa electricidad para moverse, sin necesidad de gasolina, lo que lo hace más limpio y ecológico."

  
  

Ejercicio: Agrega limitaciones, longitud, etc. A los siguientes prompts y envíalos por el apartado de preguntas y respuesta.

1. Explícame la raíz cuadrada.

2. Explícame la teoría de la relatividad.

3. Explícame la teoría musical.

El contexto es la información adicional que se proporciona para guiar el modelo a generar respuestas más acertadas y alineadas con el tema o propósito del prompt.

Elementos de contexto:

• Público objetivo (niños, adultos, expertos).

• Ubicación o situación específica.

• Temporalidad o marco temporal.

Ejemplo de prompt básico:

• Prompt: "Explica qué es la inteligencia artificial."

• Respuesta: "Un coche eléctrico es un vehículo que funciona con energía eléctrica en lugar de gasolina."

Prompt con contexto:

• Prompt: "Explica qué es la inteligencia artificial a un grupo de estudiantes de secundaria en una clase introductoria."

• Respuesta: "La inteligencia artificial es como un cerebro de computadora que puede aprender y resolver problemas, un poco como los humanos, pero sin emociones. Se usa en cosas como videojuegos y robots."

Ejercicio: Agrega contexto relevante a los siguientes prompts, subelos al area de preguntas y respuestas para poder calificarlos.

1. Explica el tema del area de cuadrados

2. Explica el tema de programación

3. Explica el tema sobre diagramas de flujo

La iteración es el proceso de probar diferentes versiones de un prompt para identificar cuál produce los mejores resultados. Este proceso es clave para la optimización.

Proceso de iteración:

1. Crear un prompt inicial.

2. Probar el prompt en el modelo.

3. Analizar la respuesta.

4. Ajustar el prompt según sea necesario.

5. Repetir el proceso hasta obtener la respuesta deseada.

¿Por Qué Es Importante Medir la Calidad de un Prompt?

La calidad de un prompt determina qué tan buena o relevante será la respuesta que obtengamos de un modelo de lenguaje como la IA. Un prompt bien hecho hace que la IA responda de manera clara, completa y adecuada. Si el prompt no es de buena calidad, las respuestas pueden ser confusas, muy largas o incluso irrelevantes.

Pasos para Medir la Calidad de un Prompt

1. Claridad de la Respuesta

• Descripción: La respuesta que obtienes debe ser clara y fácil de entender.

• Ejemplo de error: Prompt: "¿Cuáles son las consecuencias?"

  • Este prompt es muy vago, ya que no explica a qué se refiere.

• Mejora del prompt: "¿Cuáles son las consecuencias del cambio climático en la biodiversidad?"

  • Evaluación: Si la respuesta es clara y específica, significa que el prompt es de buena calidad en cuanto a claridad.

2. Relevancia de la Respuesta

• Descripción: La respuesta debe ser relevante, es decir, que responda exactamente a lo que se preguntó.

• Ejemplo de error: Prompt: "Dime algo sobre los océanos."

  • Este prompt es muy general y puede dar respuestas que no te interesen.

• Mejora del prompt: "¿Cuáles son las características de los océanos y su importancia en el ciclo del agua?"

  • Evaluación: Si la IA responde con información sobre la relevancia de los océanos en el ciclo del agua, entonces el prompt es de buena calidad en cuanto a relevancia.

3. Precisión de la Respuesta

• Descripción: La respuesta debe estar enfocada y proporcionar detalles específicos que se alineen con lo solicitado en el prompt.

• Ejemplo de error: Prompt: "Háblame sobre la historia del arte."

  • La IA podría dar una respuesta que cubra demasiados temas.

• Mejora del prompt: "Dame un resumen breve de la historia del arte en la Edad Media."

  • Evaluación: Si la IA responde específicamente sobre el arte en la Edad Media, el prompt está bien diseñado para obtener precisión.

4. Adecuación al Nivel de Conocimiento del Usuario

• Descripción: La respuesta debe estar adaptada al nivel de conocimiento del usuario.

• Ejemplo de error: Prompt: "Explica el teorema de Pitágoras."

  • Si la IA responde con una explicación muy técnica, podría ser difícil de entender para alguien de secundaria.

• Mejora del prompt: "Explica el teorema de Pitágoras de manera simple para estudiantes de secundaria."

  • Evaluación: Si la respuesta es comprensible y adecuada para estudiantes de secundaria, el prompt está bien diseñado en cuanto a adecuación.

5. Brevedad y Concisión

• Descripción: La respuesta debe ser breve y precisa, sin información innecesaria.

• Ejemplo de error: Prompt: "Dime todo lo que puedas sobre la fotosíntesis."

  • La respuesta puede ser demasiado larga y detallada.

• Mejora del prompt: "Describe brevemente el proceso de fotosíntesis."

  • Evaluación: Si la respuesta es concisa y explica lo básico, el prompt cumple en términos de brevedad.

Ejemplos de Prompts de Calidad y Prompts de Baja Calidad

Ejemplo de Prompt de Baja Calidad:

• "Háblame sobre animales."

• Resultado posible: La IA puede hablar sobre cualquier tipo de animal, lo cual puede no ser útil.

Ejemplo de Prompt de Alta Calidad:

• "Explica las características y el hábitat de los tigres de Bengala."

• Resultado esperado: La IA se enfoca en el tigre de Bengala, proporcionando información específica y útil.

1. Estructura de una pregunta efectiva: Las preguntas deben ser claras, precisas y diseñadas para obtener información específica del modelo.

   
   

2. Elementos clave de las preguntas:

   • Definir claramente lo que se desea saber.

   • Evitar ambigüedades.

   • Usar preguntas abiertas para respuestas detalladas, y preguntas cerradas para respuestas concretas.

1. Importancia de la precisión: Prompts bien formulados aseguran que las respuestas sean detalladas y precisas.

2. Ejemplo de caso de estudio:

   • Prompt básico: "Explícale a un niño cómo funciona la fotosíntesis."

   • Respuesta: "La fotosíntesis es el proceso por el cual las plantas hacen comida."

   • Prompt con atención al detalle: "Explícale a un niño de 10 años cómo las plantas convierten la luz solar en alimento a través de la fotosíntesis, usando palabras simples."

   • Respuesta: "Las plantas toman luz del sol, agua y aire, y las convierten en comida que las ayuda a crecer. Este proceso se llama fotosíntesis."

En esta clase aprenderás qué son las condiciones dentro de un prompt, por qué son importantes y cómo ayudan a obtener respuestas más precisas y adaptadas a diferentes situaciones. Descubrirás cómo darle instrucciones específicas a la inteligencia artificial para que actúe de una manera determinada dependiendo de ciertos escenarios.

En esta clase aprenderás a utilizar varias condiciones dentro de un mismo prompt para crear instrucciones más avanzadas. Descubrirás cómo hacer que la IA tome decisiones diferentes dependiendo de la información que reciba.

¿Qué es una Condición en un Prompt?

En este contexto, una condición es una instrucción que le damos a la IA para que siga una estructura específica. Le decimos a la IA algo como “si ocurre X, entonces haz Y.” Esto ayuda a la IA a responder de manera más enfocada y a tomar en cuenta ciertos parámetros para que la respuesta sea útil o específica.

Ejemplo básico:

• Prompt sin condición: “Escribe una historia corta.”

• Prompt con condición: “Escribe una historia corta siendo muy detallado solo en la descripción del lugar donde ocurre.”

  
  

¿Para Qué Usamos las Condiciones?

Las condiciones se usan para:

1. Limitar la respuesta a cierto tipo de información.

2. Asegurar la precisión, pidiendo a la IA que siga un formato o enfoque.

3. Explorar resultados específicos cuando queremos ver cómo la IA reacciona en diferentes escenarios.

   
   

Otros Ejemplos:

1. Instrucción Condicional para Complejidad
   Ejemplo Prompt: “Describe el proceso de fotosíntesis. Si el lector es principiante, usa palabras sencillas; si es avanzado, usa términos científicos.”

   • Resultado esperado: La IA elegirá el nivel de detalle según la audiencia indicada, simplificando o tecnificando el contenido según sea necesario.

2. Condiciones para Responder o No Responder
   Ejemplo Prompt: “Si la respuesta requiere información sobre temas médicos, no respondas; de lo contrario, da tu mejor respuesta.”

   • Resultado esperado: La IA evaluará el tema antes de responder, omitiendo respuestas si se trata de temas médicos y manteniéndose en otros temas permitidos.

En esta clase conoceremos un poco sobre Meta AI estudio, ya que en las próximas clases estaremos haciendo un personaje de AI con esa plataforma. Es probable que en algunos países aun no se encuentre disponible, pero que esto no evite que aprendas algo nuevo.

En esta clase conoceremos la plataforma de Meta AI estudio.

En esta clase iniciaremos creando nuestro personaje de AI

En esta clase empezaremos a configurar el conocimiento de nuestro personaje de AI

En esta clase daremos nuestros últimos toques a nuestro personaje de IA y configuraremos todo para publicarlo.

Aquí puedes probar el personaje que hicimos en clase: https://aistudio.instagram.com/ai/589865917400851/?utm_source=share

Recuerda compartir tu personaje de IA en el caja de "Preguntas y respuestas" 

La importancia del uso de los Prompts Negativos en la creación de imágenes con IA

En está clase aprenderás porque es importante documentar nuestros prompts.

En esta clase te enseñare mi forma de documentar mis prompts para usarlos posteriormente o hacer mejoras continuas del mismo. En este caso usaremos Notion y les dejaré en el área de recursos el link del template para que puedan usarlo, además de algunos prompts que he creado.

En esta clase aprenderás la anatomía de un buen prompt "RESERCH", el cual nos ayudará a obtener mejores resultados a la hora de usar la herramienta de Deep RESERCH de algún modelo, en esta clase usaremos Gemini.

En está clase aprenderás la Anatomía de un buen prompt "AGENT", el cual lo usaremos para crear un gema personalizado en gemini. Te explicaré la anatomía que me funciona y claramente puedes variar según tus necesidades.

Todos los prompts estarán en la base de datos de Notion, para que puedas echarle un vistazo a las updates.

En esta clase te explicare el prompt que vamos a usar en el agente gema, es importante recalcar que el prompt es una mejora del que creamos en la clase "Anatomía de un buen  prompt (AGENTE)". Este prompt también estará en la base de datos de Notion del curso, específicamente en la pagina del mismo prompt de la clase anterior mencionada.

En esta clase finalizaremos la creación de nuestro gema, subiremos el documento PDF y testearemos con algunas preguntas basadas en prompt para ver que resultados obtenemos, así medir si cumple con lo dictado en el prompt. En caso de no cumplir, debemos refinarlo mediante prueba y error para poder llegar a la solución deseada.

A lo largo de este curso, hemos explorado las bases y técnicas avanzadas en la Ingeniería de Prompts, desde la estructura básica hasta estrategias avanzadas de personalización. Los estudiantes han aprendido cómo crear prompts efectivos que maximicen la calidad de las respuestas, ajustando parámetros, utilizando contexto relevante y aplicando principios de iteración y prueba para optimización.

En el área de recursos de esta clase, podrán descargar la presentación en formato PDF para que puedan siempre repasar y darle un vistazo en caso de tener alguna duda, de igual forma tendrán acceso de por vida al curso y futuras actualizaciones por su compra.