2.3. Estructura básica de un prompt

Ahora, veamos cuál es la estructura básica de un prompt. O sea, los componentes de un buen prompt.

Cabe mencionar que puede que varios de estos elementos se confundan y partes de uno parezcan que forman parte de otro y cosas así.

Nosotros vamos a desgranar todo lo posible un prompt en sus diferentes componentes para facilitar el entendimiento.

Para ello, vamos a poner como caso que queremos obtener un hilo de Twitter sobre Plutón capaz de competir con cualquier otro hilo de un divulgador científico de verdad.

Iremos completando el prompt para conseguir lo que queremos.

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Instrucciones

En primer lugar, tenemos las instrucciones. Es decir, las descripciones de los procesos que queremos que siga la IA.

Las instrucciones suelen ser simples. “Escribe”, “Completa”, “Traduce”, “Categoriza”, etc. son instrucciones.

La aparente complejidad de ciertos prompts no se suele derivar de las instrucciones utilizadas, sino de los datos, modificadores o ejemplos, como veremos más adelante.

Las instrucciones en sí, al final, son órdenes simples.

Por supuesto, puedes utilizar varias instrucciones en un mismo prompt (aunque asegúrate de que sea la forma más eficaz de hacer lo que deseas).

Si sólo ofrecemos una instrucción en el prompt no vamos a conseguir lo que queremos, porque le damos demasiado margen a la IA (dejamos que el bizcocho crezca como le salga de los cojones).

Modificadores

En segundo lugar, tenemos los modificadores. Los modificadores son aquellos elementos que añadimos a la instrucción para constreñir los resultados y lograr el output deseado.

Por decirlo de alguna forma, los modificadores son los elementos que nos permiten dar forma al molde donde luego crecerá nuestro bizcocho.

Por ejemplo, si la instrucción es “escribe”, algunos modificadores podrían ser “un post”, “sobre cómo escribir buenos prompts”, “con tono cercano”, “con una extensión de 1000 palabras”, etc.

Por supuesto, puedes añadir tantos modificadores como quieras. De hecho, cuantos más modificadores utilices, mejor.

Aquí te dejo una lista con modificadores que puedes utilizar en tus prompts:

• Tema: Modifica el tema del texto (por ejemplo, “sobre orangotanes”).
• Tipo de texto: Modifica el tipo de texto generado (por ejemplo, “un post”, “un tweet”, etc).
• Longitud: Modifica la longitud del texto (por ejemplo, “una frase”, “un párrafo”, “1000 palabras”, etc).
• Tono: Modifica el tono del texto (amistoso, cercano, profesional, persuasivo, emocional, humorístico, informativo, inspiracional, sensacionalista, formal, conversacional, etc)
• Audiencia: Modifica el texto pensando en quién será el lector (por ejemplo, “para estudiantes”, “para niños de 10 años”, “para expertos”, etc).
• Estructura: Modifica la estructura que sigue el texto generado (por ejemplo, “cronología”, “comparación”, “causas y efectos”, “problema y solución”, “biográfico”, “narrativa”, etc).
• Formato: Modifica los elementos de formato del texto generado (por ejemplo, “heading”, “subheading”, “lista de puntos”, “lista numerada”, “Call to Action”, “salto de línea”, “HTML”, “JSON”,”Tabla”, etc).
• Roles: Modifica la personalidad que adopta la IA al generar el texto (por ejemplo, “actúa como si fueras Plutón”, “actúa como Cersei Lannister”, etc). Algunos roles que pueden interesarte son: Profesiones, personajes, cuentacuentos, publicista, anuncio de televisión, etc. Te daría más, pero es que le puedes pedir a la IA que actúe como cualquier cosa que se te ocurra.
• Inserciones: Añade algún elemento en alguna parte del texto (por ejemplo, “añade [texto] en el primer párrafo”, “añade la frase [frase] al final del texto”, “empieza con una cita famosa”, etc).
• Plataforma: Modifica el texto generado para adaptarlo a ciertas plataformas (por ejemplo, “para Twitter”, “para Linkedin”, etc. Si ajustas bien los demás modificadores, puedes ignorar este último. Si quieres hacer algo rápido, puedes usar lo que la IA ya sabe sobre estas plataformas para generar texto adaptado sin necesidad de dedicar mucho tiempo al prompt.

Y aquí un caso de uso de modificadores para nuestro prompt para conseguir un hilo de Twitter:

Bastante mejor, ¿no?

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Datos

En tercer lugar, tenemos los datos.

Cuando quieras asegurar de que la respuesta de GPT incluye ciertos datos, tendrás que darlos como input en el prompt.

Hay muchas formas de hacer esto según cómo hayas diseñado las demás partes del prompt.

Por ejemplo, si has introducido el siguiente prompt: “Escribe un artículo de 300 palabras sobre GPT con tono cercano” y quisieras añadir el dato de que GPT-4 saldrá, previsiblemente, en 2023, podrías concatenarlo en el mismo prompt sin mayores problemas (“escribe un artículo de 300 palabras sobre GPT con tono cercano. Menciona que GPT-4 probablemente estará disponible en 2023”).

En nuestro caso, podemos aplicar esta forma de implementar el dato que queremos incluir (como ves, puede ser un dato inventado, lo cual estaría bien si quisiéramos decir que el hilo tiene un error, que a ver quién lo descubre –eso quizá podría hacer que se viralizase más):

Esta forma de añadir datos nos servirá para casos como el que estamos trabajando. Sin embargo, cuando quieres generar muchos textos de forma automatizada y quieres que, en todos ellos, se incluyan ciertos datos, deberás crear prompts donde los datos estén “separados” del resto de las instrucciones (para facilitar su inserción automatizada).

Aquí te dejo un ejemplo:

Ejemplos

Por último, tenemos los ejemplos.

En el caso de que estemos trabajando con Zero-Shot prompts (como es nuestro caso en el ejemplo de Plutón), no necesitaremos utilizar ejemplos. Sin embargo, si queremos hacer algo más complejo, donde la IA falla, es posible que tengamos que añadir ejemplos para enseñarle lo que realmente deseamos.

Ya hemos hablado antes de ello, así que no vamos a repetirnos.

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