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Prompt

¿Qué es Prompt?

Un prompt es la entrada con la que le dices a un modelo de IA qué debe hacer: una pregunta, una tarea o una instrucción, a menudo con contexto, ejemplos y el formato deseado. La calidad de la respuesta depende mucho de lo claro y completo que sea el prompt. Por ejemplo, en vez de «Escribe algo sobre nuestro producto», mejor «Escribe tres ventajas breves del producto X para talleres y oficios, con tono objetivo».

Cómo ayuda KI.ordo

En KI.ordo, las instrucciones de un agente fijan de forma permanente cómo responde; la plantilla «Escribir instrucciones para un agente» te ayuda a redactarlas.

Más información →: Prompt

Plantillas adecuadas

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Términos relacionados

Metaprompt

Un metaprompt es una instrucción con la que pides a un modelo de lenguaje que redacte o mejore él mismo prompts o instrucciones de sistema. Describes el objetivo, el público y el tono deseado y aportas ejemplos; el modelo formula instrucciones estructuradas con rol, reglas y límites. Así obtienes antes buenas primeras versiones, que luego se prueban y se pulen a mano. Ejemplo: «atención al cliente de una tienda de bicicletas» se convierte en un borrador completo de instrucciones.

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Plantilla

Prompt negativo

Un prompt negativo indica lo que un modelo de IA no debe generar ni hacer de forma explícita. En la generación de imágenes, por ejemplo con Stable Diffusion, es un campo aparte para elementos no deseados como «borroso» o «texto en la imagen». En los modelos de lenguaje son reglas dentro de las instrucciones, por ejemplo «No inventes precios» o «No des asesoramiento jurídico». Estos límites hacen los resultados más previsibles, pero no sustituyen la revisión.

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  • instrucciones
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Prompting recursivo

El prompting recursivo agrupa técnicas en las que la salida de un modelo de lenguaje vuelve a usarse como entrada, por ejemplo para que revise y mejore un borrador o para dividir paso a paso una tarea grande en subtareas. Ejemplo: primero se genera el borrador de una oferta, luego el modelo lo evalúa con una lista de comprobación y, por último, lo mejora. Suele aumentar la calidad, pero consume más tiempo de cálculo y necesita un criterio claro para detenerse.

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Aprendizaje few-shot

El aprendizaje few-shot es la capacidad de un modelo para resolver una tarea a partir de pocos ejemplos. En los modelos de lenguaje suele ocurrir en la propia entrada: muestras dos o tres pares de pregunta y respuesta deseada, y el modelo aplica el mismo formato y estilo a casos nuevos, sin reentrenamiento. Ejemplo: tres consultas de clientes bien clasificadas suelen bastar para que las siguientes se ordenen con el mismo esquema.

  • Prompting
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