CONTENIDO DEL CURSO: INGENIERIA DE PROMPT

Este curso cubre una progresión lógica desde los conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas y aplicaciones prácticas, proporcionando una base sólida para entender y aplicar la ingeniería de prompts. consta de 10 módulos que te enseñará paso a paso la metodología para diseñar un buen prompt.


 Módulo 1

Introducción a la IA, Modelos de Lenguaje y la Necesidad del Prompting  


  1.  ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen)?
  2.  ¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs - Large Language Models)?
  3.  Cómo los modelos de IA procesan el lenguaje.
  4.  ¿Por qué necesitamos el "prompting"? La interfaz Humano-IA.
  5.  Prompt Engineering: La habilidad principal para desarrollar soluciones eficientes con IA.


Módulo 2: Fundamentos de un Prompt Efectivo: Claridad, Precisión y Contexto  


  1. La importancia de ser claro y específico con las instrucciones.
  2. Evitar la ambigüedad.
  3. Proporcionar contexto relevante para guiar la respuesta del modelo. El contexto es el marco de información que la IAGen utiliza como referencia.
  4. Piensa en el prompt como pedir algo en una cafetería: ser vago ("Algo de comer y de tomar") resulta en cualquier cosa; ser específico ("una cena ligera que no tenga carne") resulta en algo más cercano a lo deseado.


  Módulo 3: Estructura Básica de un Prompt Optimizado  


  1.  Componentes básicos: Instrucción, contexto, entrada de datos, indicador de salida.
  2. Cómo empezar el prompt: Poner las instrucciones al principio.
  3. Uso de separadores como ### o "" para organizar el prompt.
  4. Especificar la acción (Action), el sujeto (Subject) y el propósito (Purpose) (Técnica ASPECT).
  5. Usar verbos de acción directos como "crea", "resume", "genera".
  6. Emplear directivas afirmativas como "haz", evitando el lenguaje negativo como "no hagas".
  7. No es necesario ser cortés con el LLM; sé directo.
  8. Cómo empezar el prompt: Poner las instrucciones al principio.
  9. Uso de separadores como ### o "" para organizar el prompt.
  10.  Especificar la acción (Action), el sujeto (Subject) y el propósito (Purpose) (Técnica ASPECT).
  11. Usar verbos de acción directos como "crea", "resume", "genera".
  12. Emplear directivas afirmativas como "haz", evitando el lenguaje negativo como "no hagas".
  13. No es necesario ser cortés con el LLM; sé directo.


  Módulo 4: Técnicas de Prompting Basadas en Ejemplos  


    Zero-shot Prompting: Pedir al modelo que responda sin ejemplos, confiando en su conocimiento.

    One-shot Prompting: Usar un ejemplo para guiar la respuesta.

    Few-shot Prompting: Usar algunos ejemplos para establecer patrones.

    Utilizar ejemplos para que la IA imite un formato o estilo deseado.


  Módulo 5: Controlando el Formato y Estilo de la Salida  


    Definir el formato de respuesta: párrafo, tabla, lista con viñetas, etc..

    Controlar la longitud de la respuesta, pidiéndolo explícitamente.

    Estructurar el prompt con listas si se desea una salida en formato de lista.

    Dirigir el estilo, tono y nivel de vocabulario.

    Ordenar a la IA que asuma una persona, rol laboral o nivel de autoridad específicos ("Actúa como...").

    Integrar el público objetivo previsto en el prompt.


  Módulo 6: Manejo de Tareas Complejas y Prompts en Cadena  


    Desglosar tareas complejas en prompts más simples y secuenciales.

    Prompt Chaining (Encadenamiento de Prompts): Dividir una tarea compleja en múltiples interacciones secuenciales, donde la salida de uno se convierte en la entrada del siguiente.

    Utilizar la frase "piensa paso a paso" (Chain-of-Thought).

    Meta-Prompting: Usar prompts dentro de prompts para modular la respuesta.


  Módulo 7: El Rol del Usuario y la Iteración en el Diseño de Prompts  


    Entender a los usuarios finales y sus necesidades es crucial.

    Definir el objetivo claramente: ¿Qué esperas que entregue la IA?.

    Experimentar y refinar los prompts es esencial para mejorar los resultados.

    El proceso de elaborar prompts requiere tiempo; no te apresures.

    Utilizar la retroalimentación de la IA para optimizar el prompt.


  Módulo 8: Aplicación de Prompting en Diferentes Ámbitos  


    Prompts para asistentes virtuales (chatbots, asistentes de voz).

    Prompts para automatizaciones (con herramientas como Make, Zapier).

    Prompts para diseño de cursos y materiales de aprendizaje.

    Prompts para generación de código.

    Prompts para marketing y negocios.

    Prompting en modelos texto a imagen (DALL-E).


  Módulo 9: Estrategias Avanzadas y Consideraciones Especiales  


    Prompts del sistema para establecer el tono y contexto de la conversación.

    Cómo incorporar datos de entrada adicionales.

    La importancia del contexto en la conversación.

    Asegurar que la respuesta sea correcta y desglosar prompts en definiciones de tareas para validación.

    Habilidades de escritura y refinar prompts en un chat.


  Módulo 10: Herramientas, Ética y el Futuro de la Ingeniería de Prompts  


    Herramientas para gestionar prompts (PromptHub, nexos.ai).

    Consideraciones éticas, sensibilidad cultural y sesgos en los prompts y salidas.

    Prompt Hacking: Ejemplos y análisis.

    La ingeniería de prompts como una habilidad en evolución.

    Recursos y comunidad para seguir aprendiendo.


Este curso cubre una progresión lógica desde los conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas y aplicaciones prácticas, proporcionando una base sólida para entender y aplicar la ingeniería de prompts. Recuerda que la práctica constante y la experimentación son clave para perfeccionar esta habilidad.