Última entrada del blog de Claude: Mejores prácticas para la ingeniería de palabras clave 🧠 Tecnología central 1. Sea claro y explícito. Los modelos de IA modernos responden especialmente bien a las instrucciones claras y explícitas. No dé por sentado que el modelo deducirá sus intenciones; simplemente dígalas. Ejemplo: Creación de un panel de análisis - Difuso: "Crear un panel de análisis" • Indique claramente: "Cree un panel de análisis. Incluya tantas funciones e interacciones relevantes como sea posible. Vaya más allá de lo básico y cree una implementación completamente funcional." 2. Proporcione contexto y explicaciones motivacionales sobre por qué algo es importante para ayudar a la IA a comprender mejor sus objetivos. Ejemplo: Preferencias de formato - Resultados deficientes: "Nunca usar viñetas" • Eficaz: «Prefiero los párrafos naturales porque me resulta más fácil leer una prosa fluida y más conversacional. Las viñetas son demasiado formales para mi estilo de aprendizaje informal». 3. Sea lo más específico posible. Esto incluye restricciones explícitas, contexto relevante, estructura de salida esperada y cualquier requisito o limitación. 4. El uso de ejemplos ilustra en lugar de describir, lo cual es particularmente adecuado para explicar conceptos o demostrar formatos específicos. Esto se conoce como una instrucción de un solo ejemplo o de pocos ejemplos. Recordatorio importante: Los modelos modernos como Claude 4.x prestan mucha atención a los detalles en los ejemplos, así que asegúrese de que sus ejemplos coincidan con el comportamiento que desea fomentar. 5. Permitir la expresión de la incertidumbre: Permitir explícitamente que la IA exprese la incertidumbre en lugar de hacer conjeturas puede reducir las ilusiones y mejorar la fiabilidad. Por ejemplo: "Analice estos datos financieros e identifique tendencias. Si los datos son insuficientes para sacar conclusiones, indíquelo claramente; no especule." 🔝 Tecnología avanzada 1. Las respuestas predefinidas de la IA guían el formato, el tono o la estructura al establecer el inicio de la respuesta. Esto resulta especialmente eficaz para imponer un formato de salida o para omitir la introducción. 2. Cadena de pensamiento Requerir un razonamiento paso a paso antes de responder resulta útil para tareas analíticas complejas. Enfoques modernos: Claude ofrece una función de "Pensamiento Extendido" que automatiza el razonamiento estructurado. Sin embargo, comprender las cadenas de pensamiento manuales sigue siendo valioso en ciertas situaciones. Tres implementaciones comunes: • Cadena de pensamiento básica: Simplemente agregue "pensamiento paso a paso". • Cadena de pensamiento guiada: Proporciona etapas específicas de razonamiento. • Cadena de pensamiento estructurada: Utiliza etiquetas para diferenciar el razonamiento de la respuesta final. 3. Controla el formato de salida: • Indica a la IA qué hacer, no qué no hacer. • Adapta tus instrucciones al estilo de salida deseado. • Especifica claramente tus preferencias de formato. 4. Encadenamiento de indicaciones Las tareas complejas se dividen en múltiples pasos consecutivos, donde cada palabra de indicación gestiona una etapa y el resultado se pasa a la siguiente instrucción. Este método sacrifica la latencia a cambio de una mayor precisión. Es adecuado para escenarios que implican solicitudes complejas, mejoras iterativas y análisis en varias etapas. Tecnologías antiguas que pueden encontrarse Estructura de etiquetas XML: Si bien antes se recomendaba para añadir estructura y claridad, los modelos modernos pueden comprender bien la estructura incluso sin etiquetas XML. Aun así, puede resultar útil en palabras clave extremadamente complejas o para definir con precisión los límites del contenido. Las señales de rol definen las funciones y perspectivas de los expertos. Si bien son efectivas, los modelos modernos son lo suficientemente sofisticados como para que las señales de rol excesivas resulten innecesarias. El verdadero poder de la combinación reside en combinar estratégicamente estas técnicas. El arte de la ingeniería de palabras clave no consiste en utilizar todas las técnicas disponibles, sino en elegir la combinación adecuada para una necesidad específica. Pautas para la selección de tecnología: • Requiere un formato de salida específico → Utilice ejemplos, instrucciones predefinidas o instrucciones de formato explícitas. • Requiere razonamiento paso a paso → Utilice el pensamiento extendido (Claude 4.x) o cadenas de pensamiento. • Tareas complejas de varias etapas → Utilice enlaces con palabras clave. • Requiere razonamiento transparente → Utilice cadenas de pensamiento con salida estructurada. • Evita ilusiones → Permita respuestas del tipo «No lo sé». Solución de problemas comunes: • Respuesta demasiado general → Añada detalles, ejemplos o solicite explícitamente una respuesta completa. • Respuesta fuera de tema → Indique claramente el objetivo y proporcione contexto. • Formato inconsistente → Añada ejemplos o utilice preguntas predefinidas. • Tarea demasiado compleja → Divídala en varias preguntas. • Información generada por IA → Permita explícitamente la incertidumbre. Errores que se deben evitar: • Sobrecomplicación: Las palabras clave más largas y complejas no siempre son mejores. • Ignorar los fundamentos: Las técnicas avanzadas son inútiles si las palabras clave principales no están claras. • Asumir que la IA puede leer la mente: Sea específico sobre lo que desea. • Usar todas las tecnologías a la vez: Elija tecnologías adaptadas al desafío específico. • Olvidar la iteración: La primera palabra clave rara vez es perfecta; necesita pruebas y mejoras. La principal sugerencia que guía la ingeniería se centra en la comunicación: hablar en un lenguaje que ayude a la IA a comprender tus intenciones con la mayor claridad posible. Comienza con las tecnologías básicas y úsalas de forma constante hasta que se conviertan en algo natural. Solo incorpora tecnologías avanzadas para resolver problemas específicos. Recuerda: las mejores palabras clave no son las más largas ni las más complejas, sino las que logran el objetivo de forma fiable con el menor número de estructuras necesarias. La ingeniería de palabras clave es un componente fundamental de la ingeniería de contexto. Cada palabra clave bien elegida se integra en el contexto más amplio que da forma al comportamiento de la IA, trabajando en conjunto con el historial de conversaciones, la documentación adicional y las instrucciones del sistema para generar mejores resultados. Dirección del blog:
