INGENIERÍA DE PROMPT
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Social Studies
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Gonzalo Bengochea
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1
By Gonzalo Bengochea
Un campo avanzado en la interacción con modelos de inteligencia artificial, que implica la creación, optimización y adaptación de indicaciones (prompts) de manera estratégica para maximizar la eficiencia y precisión de las respuestas generadas por sistemas de IA. Este proceso va más allá de la simple redacción de instrucciones y requiere un profundo conocimiento técnico y conceptual sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje, su estructura, sus limitaciones, y cómo generar los resultados deseados en contextos complejos.
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By Gonzalo Bengochea
Objetivo
Posicionamiento
Aporte
Instrucción
Datos de Salida
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OBJETIVO:
El primer paso es definir con claridad el propósito específico que se quiere lograr al interactuar con la IA. Esto significa identificar el resultado final deseado y cómo la IA puede contribuir a alcanzar ese objetivo.
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POSICIONAMIENTO:
El segundo paso es invitar a la IA a posicionarse desde un campo disciplinar concreto. Esto permite que la IA enfoque su análisis y sus respuestas desde una perspectiva técnico-profesional específica.
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APORTE:
El tercer elemento es alimentar a la IA con documentos, archivos o referencias que le permitan nutrirse de conocimiento específico y situado. Este proceso es fundamental para que la IA entienda el contexto particular y el conocimiento especializado que debe manejar.
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INSTRUCCIONES
Aquí es donde se incorporan los componentes tradicionales de un prompt: instrucciones, contexto y datos de entrada. Es crucial dar directrices claras sobre lo que se espera que la IA haga.
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DATOS DE SALIDA
El último paso consiste en definir el resultado final que la IA debe generar. Es importante especificar qué se desea: ¿un texto? ¿una imagen? ¿una infografía? También deben incluirse detalles sobre el formato o estilo que se espera. Este paso es esencial porque la IA ajustará su respuesta a la naturaleza de la salida deseada.
By Gonzalo Bengochea
Un campo avanzado en la interacción con modelos de inteligencia artificial, que implica la creación, optimización y adaptación de indicaciones (prompts) de manera estratégica para maximizar la eficiencia y precisión de las respuestas generadas por sistemas de IA. Este proceso va más allá de la simple redacción de instrucciones y requiere un profundo conocimiento técnico y conceptual sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje, su estructura, sus limitaciones, y cómo generar los resultados deseados en contextos complejos.
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