Craftea prompts con framing de tarea explícito, definición de rol, restricciones de output, requisitos de citación y few-shot examples para que las respuestas del modelo sean consistentes, fundamentadas en evidencia y accionables para tareas downstream. Prompt engineering reduce la variabilidad y riesgo de alucinación que viene de prompts sub-especificados.
Casos de uso
- Construyendo una integración de API que llama a un LLM y necesitando que el output sea fiablemente parseable por el código que llama
- Diseñando un system prompt para un agente de IA donde se requiere comportamiento consistente a través de diferentes estados de conversación
- Creando un harness de evaluación donde necesitas que las respuestas del modelo sean suficientemente consistentes para comparar a través de runs
- Engineering prompts para un pipeline RAG donde el modelo debe citar fuentes en lugar de responder desde memoria
- Optimizando prompts para un caso de uso de alto volumen donde la eficiencia de tokens afecta directamente el costo
Funciones principales
- Estado la tarea y persona explícitamente al inicio del prompt: quién es el modelo actuando como, cuál es su nivel de expertise y qué objetivo debe perseguir
- Añade restricciones de formato de output específicas: schema JSON, estructura markdown, longitud máxima y los campos que el output debe incluir
- Incluye few-shot examples para casos edge donde el output deseado es no-obvio o requiere un patrón de razonamiento específico
- Especifica requisitos de citación o ground: 'Only answer based on the provided context' o 'Cite the source document for each claim'
- Itera sobre el prompt ejecutándolo contra un set de test diverso y midiendo consistencia y precisión antes de tratarlo como production-ready
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