Escribe indicaciones de sistema poderosas | Ingeniería de indicaciones - Construye plataformas de IA desde cero #3
La ingeniería de indicaciones es la disciplina que diseña las instrucciones que controlan el comportamiento de modelos de inteligencia artificial. Una indicación es el plano que dice al agente cómo interpretar solicitudes y generar respuestas. En plataformas de IA las indicaciones no son simples sugerencias, son el mecanismo de control. Indicaciones pobres generan salidas impredecibles, alucinaciones, errores de parseo y frustración del usuario. Indicaciones bien diseñadas producen comportamiento consistente, salidas confiables, sistemas mantenibles y plataformas escalables.
Principios clave para indicaciones efectivas: definir identidad central del agente, especificar el contexto de la plataforma, delimitar responsabilidades, descomponer solicitudes, declarar formato exacto de salida y establecer estándares de calidad no negociables. Estas son decisiones arquitectónicas que determinan si la capa de IA funciona de forma fiable o falla ante casos límite.
Arquitectura modular de indicaciones Divide la indicación en módulos claros y con una sola responsabilidad. Un ejemplo de módulos: Identidad central que define el rol, Detalles de plataforma que indican dónde y cómo opera, Alcance que describe límites y responsabilidades, Descomposición de la solicitud que indica cómo parsear datos entrantes, Expectativas de respuesta que especifican funciones predefinidas y Tipos de argumentos, y Estándares de calidad que marcan las barreras de aceptación. La modularidad permite actualizaciones independientes, reutilización, trabajo colaborativo y depuración localizada.
Estructura de entrada y salida Solicitudes en pares clave valor facilitan la comprensión y la extracción de datos relevantes. Ejemplo de entrada: user_msg: esto es lo que dijo el usuario y convo_summary: resumen de la conversación previa. Define explícitamente cada elemento de entrada y priorízalo con una jerarquía, por ejemplo user_msg > historial_conversacion > preferencias_guardadas. En la salida, es preferible devolver llamadas a funciones predefinidas en lugar de texto libre para mejorar el parseo y reducir alucinaciones.
Funciones predefinidas y tipos de argumento Define de antemano las funciones que el modelo puede devolver y el orden y tipo de sus argumentos. Usa nombres claros para las funciones como reply, lookup, escalate, create, move, attack y especifica tipos como texto, numérico o probabilidad expresada como entero sobre 1000. Por ejemplo reply(mensaje, probabilidad) indica la respuesta propuesta y la confianza. attack(dano, 20) indica que el ataque inflige 20 puntos de daño. speak(Hola, alegre) representa un diálogo generado por el agente. Asegúrate de documentar que los argumentos de texto deben ir entre comillas en los entornos que lo requieran y que los argumentos numéricos no llevan comillas.
Reglas y prevención de contradicciones Repite y enfatiza reglas críticas usando mayúsculas estratégicamente y colocación al inicio o al final de módulos. Elimina instrucciones contradictorias como pedir a la vez concisión y detalle extenso. Define explícitamente lo que la IA no puede hacer. Ejemplo de regla clara: Debes responder solo con las funciones definidas en el módulo de Expectativas de respuesta. No inventes funciones ni argumentos nuevos.
Reducir alucinaciones Limitar la IA a realizar salidas con formato estricto es una de las defensas más efectivas. Obliga al modelo a devolver únicamente las funciones permitidas con tipos y órdenes correctos. Ser extremadamente específico en requisitos y limpiar cualquier instrucción ambigua reduce la invención de datos. Prueba con diferentes modelos, porque cada LLM responde distinto a ciertas instrucciones.
Iteración y dimensionamiento Prueba, itera y guarda cada versión de la indicación. Ajusta la complejidad de la indicación al tamaño del modelo: tareas con lógica compleja y salidas voluminosas requieren modelos más grandes. Itera con ciclos de construcción y reducción hasta que la entrada y salida sean las mínimas necesarias para la tarea.
Ejemplo aplicado a productos empresariales Imagina un agente IA de soporte para comercio electrónico. El sistema define identidad como SupportBot, especifica que opera en un chat web con acceso a base de pedidos, define funciones reply, lookup y escalate, y prioriza respuestas con números de pedido cuando corresponda. Antes de responder el agente verifica pregunta concreta, incluye números de pedido relevantes y decide si escalar a un humano. Este patrón se adapta a agentes IA para empresas y a asistentes integrados en aplicaciones a medida.
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Buenas prácticas resumidas Modularidad sobre monolitos para facilitar mantenimiento y colaboración. Definir entradas y salidas con pares clave valor y funciones predefinidas. Minimizar inputs y outputs a lo esencial para reducir ruido y confusión. Formatear respuestas con llamadas a función estrictas como la mejor defensa contra alucinaciones. Iterar constantemente y ser hiperespecífico, eliminando contradicciones y enfatizando reglas críticas si es necesario.
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