
 
 La habilidad de comunicación olvidada que decide si la IA funciona a escala o no. La habilidad de comunicación olvidada que decide si la IA funciona a escala o no. La ingeniería instantánea es tanto creativa como precisa. Las buenas indicaciones provienen de una intención clara, de pruebas estructuradas y de un refinamiento constante a través de un proceso de ingeniería y pruebas organizados. El trabajo temprano con grandes modelos de idiomas dependía del ensayo y el error.Hoy, la prompting se ha convertido en una habilidad profesional. Prompting ahora requiere el mismo pensamiento estructurado que usaría para diseñar cualquier sistema.Tienes que entender cómo los modelos interpretan el lenguaje y cómo expresar la intención de una manera que puedan seguir. Los ingenieros rápidos fuertes piensan en pasos, miden resultados, rastrean cambios, pruebas A/B y mejoran con el tiempo. He pasado más de 15 años construyendo sistemas de IA y aprendizaje automático para startups y empresas globales.Mi trabajo comenzó en Microsoft, donde me centré en sistemas de recomendación a gran escala y algoritmos de búsqueda para servir a cientos de millones de clientes a escala. En este blog, voy a compartir los métodos prácticos que uso para diseñar, probar y refinar los prompts que proporcionan resultados precisos y útiles de manera consistente. Core Techniques for Better Results Técnicas básicas para mejores resultados Los fundamentos de la prompting efectiva se aplican a todas las industrias.Estas técnicas proporcionan control, precisión y repetibilidad. Define claramente el papel del modelo, como estratega, investigador o analista, con características claras. Role Assignment Establecer límites para el tono, el formato y la longitud.Limitaciones claras reducen la ambigüedad y guían las respuestas. Constraints Divide las tareas en pasos o secciones definidas, lo que mejora la lógica del modelo y le ayuda a manejar instrucciones complejas. Delimiters and Structure Incluye resultados de muestras que demuestren lo que parece un buen rendimiento.Los ejemplos enseñan el tono y la precisión más rápido que la explicación escrita. Few-Shot Examples También muestran el formato en el que desea que la salida se adhiera, lo que es muy importante ya que los LLM pueden jugar "jazz" más a menudo que no y entregar respuestas en formatos que no esperaría. Cada uno de estos métodos apoya la coherencia y la eficiencia.Juntos, crean una base para resultados de IA fiables y repetibles. Advanced Strategies for Complex Work Estrategias avanzadas para el trabajo complejo Una vez que los conceptos básicos estén en su lugar, las técnicas avanzadas de prompting ayudan al modelo a razonar y a actuar de manera más efectiva. Este enfoque mejora la precisión y la transparencia y proporciona una lente en cómo se colocó la respuesta, una necesidad clave para la auditabilidad y el mantenimiento a largo plazo. Chain of Thought Prompting Esto refuerza el análisis y la creatividad simultáneamente, un método a menudo ignorado para asegurarse de que las respuestas cubran sus bases e iteran a través de múltiples perspectivas antes de que el LLM aterrice en lo que cree que es lo mejor. Tree of Thought Prompting Esta estructura es útil para tareas y procesos de múltiples etapas que requieren una adherencia estricta y controles de cumplimiento en cada paso antes de pasar al siguiente. Prompt Chaining Incluir datos factuales o detalles contextuales para fundamentar el razonamiento del modelo. Esto reduce el error y fortalece la credibilidad. Data-Driven Prompting Cuando el rendimiento se detiene, puede utilizar herramientas como NotebookLM, que utiliza los últimos modelos de Google Gemini para revisar todos los prompts juntos y refinar el propio prompt. Meta Prompting NotebookLM y otras herramientas de LLM basadas en proyectos que permiten cargar y revisar varios archivos a menudo pueden identificar mejoras estructurales o de pronunciación. Estos métodos se mueven más allá de la interacción a nivel de superficie y ayudan a crear marcos de razonamiento que alcancen desafíos complejos. Junto con un proceso regular de auditoría iterativa, tal vez incluso utilizando GitHub para el seguimiento del cambio, estas estrategias convierten la "caixa negra" de la prompting de la magia en algo más organizado y predecible, con mejores y más precisos resultados de los LLM. Avoiding Common Pitfalls Evitar las trampas comunes La ingeniería rápida funciona mejor cuando se centra en la claridad y la supervisión. Los LLMs simulan el razonamiento mediante el ajuste de patrones en los datos.Ellos requieren revisión y contexto para garantizar la precisión. Las promesas fuertes se parecen a briefs profesionales concisos. Comunican la intención de manera clara y eficiente. Prometiendo recompensas de disciplina. Cuanto más directa es la instrucción, más consistente es la salida. Dicho esto, los ejemplos o plantillas en el prompt no necesitan ser concisos, ya que las ventanas de contexto son extremadamente grandes. no dude en proporcionar una salida de ejemplo de diez o veinte páginas de un producto de trabajo canónico para ayudar a guiar el LLM como una estrella del norte con detalles clave. Principles That Endure Principios que persisten Los fundamentos de la ingeniería rápida permanecen constantes, incluso a medida que la tecnología de IA evoluciona.Para lograr resultados de IA consistentes y escalables, enfocarse en tres principios clave: claridad, estructura y coherencia. La claridad es esencial para generar resultados precisos y actuables.Cuando las indicaciones son inexplicables o ambiguas, las respuestas de la IA reflejarán eso, lo que potencialmente conduce a un esfuerzo perdido. Un prompt preciso con ejemplos clave, sin importar cuánto tiempo dure, es crucial para garantizar que la IA entregue lo que se necesita. Recuerde, los LLM ganan claridad a través del contexto, y proporcionar más de ello, dentro de la razón, puede ayudar a apoyar una implementación más consistente, previsible y precisa. La estructura es igualmente importante. Una solicitud bien organizada mejora la capacidad de la IA para entregar resultados fiables y relevantes. Ya sea que esté implementando IA en el servicio al cliente o en tareas operativas, las solicitudes estructuradas reducen el riesgo de errores y mejoran la eficiencia. La coherencia es importante al escalar las soluciones de IA. Mantener las indicaciones claras y estructuradas en todo el panel permite que la IA se adapte y funcione de manera consistente, incluso a medida que evolucionan las necesidades de los negocios. El refinamiento regular asegura que los sistemas de IA permanezcan alineados con los objetivos de negocio y continúen evolucionando con los avances tecnológicos. Asegúrese de que sus equipos tengan un proceso y sistema en su lugar para probar y repetir regularmente el QA, además de las promesas de auditoría con un registro de cambios detallado. Final Perspective Perspectiva final Las recomendaciones bien hechas guían a la IA para alcanzar objetivos de negocio de manera eficiente, convirtiendo la IA en una herramienta valiosa en lugar de una solución rápida. El uso efectivo de la IA comienza con una comprensión clara del resultado deseado. Define objetivos y matices clave, y comparta su perspectiva clave sobre la tarea de cara a adelante para asegurarse de que la IA se alinea con las necesidades de los negocios. Piense en ello como guiar a un estudiante precoz hacia una área adecuada de la biblioteca para que puedan mirar en el lugar correcto. su perspectiva y opinión profesional fundamentan esto y aseguran que el LLM busque constantemente en el espacio correcto. Testar la IA regularmente es esencial.Al evaluar su rendimiento, puede identificar áreas para mejorar y hacer ajustes para mejorar los resultados.Este proceso asegura que la IA permanezca fiable y eficaz con el tiempo. Las implementaciones de IA, desde las más sofisticadas hasta las simples, deben ser refinadas continuamente.A medida que cambian las prioridades de negocio, así deben ser las promesas. El refinamiento en curso garantiza que la IA continúe satisfaciendo las necesidades en evolución y proporciona un valor real y sostenido. Sin ella, sus salidas se deslizarán, perderán las expectativas e incluso avergonzarán a su equipo.

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