Cuando trabajas con Claude, escribir un buen prompt es solo el comienzo. Para construir aplicaciones de IA confiables, necesitas entender dos conceptos críticos: la ingeniería de prompts y la evaluación de prompts. La ingeniería de prompts te brinda técnicas para elaborar mejores prompts, mientras que la evaluación de prompts te ayuda a medir qué tan bien funcionan realmente esos prompts.
Ingeniería de prompts vs. evaluación de prompts
La ingeniería de prompts es tu conjunto de herramientas para escribir y mejorar prompts. Es un conjunto de mejores prácticas que ayudan a Claude a entender exactamente lo que estás pidiendo y cómo quieres que responda. Piénsalo como el arte de escribir prompts: técnicas como el multishot prompting, la estructuración con etiquetas XML y muchos otros enfoques que exploraremos.
La evaluación de prompts, por otro lado, se trata de medición. Es una prueba automatizada que te brinda métricas objetivas sobre si tus prompts son realmente efectivos. En lugar de adivinar si tu prompt funciona bien, la evaluación te permite:
- Probar contra respuestas esperadas
- Comparar diferentes versiones del mismo prompt
- Revisar las salidas en busca de errores
Los tres caminos después de escribir un prompt
Una vez que has redactado un prompt, normalmente te enfrentas a tres opciones sobre qué hacer a continuación:
Opción 1: Probar el prompt una vez y decidir que es suficientemente bueno. Esto conlleva un riesgo significativo de fallar en producción cuando los usuarios proporcionan entradas inesperadas.
Opción 2: Probar el prompt algunas veces y ajustarlo para manejar uno o dos casos extremos. Aunque es mejor que la opción 1, este enfoque aún te deja vulnerable porque los usuarios a menudo proporcionarán salidas muy inesperadas que no has considerado.
Opción 3: Ejecutar el prompt a través de un pipeline de evaluación para puntuarlo, y luego iterar sobre el prompt basándote en datos objetivos. Esto requiere más trabajo y costo por adelantado, pero te da mucha más confianza en la confiabilidad de tu prompt.
Por qué la mayoría de los ingenieros caen en trampas de prueba
Las opciones 1 y 2 son trampas en las que caen todos los ingenieros, yo incluido. Es natural escribir un prompt para una aplicación seria y no probarlo lo suficientemente a fondo. Tendemos a probar con entradas que nos parecen obvias, pero los usuarios reales interactuarán con tus prompts de maneras que nunca anticipaste.
La solución es adoptar la opción 3: evaluación sistemática. Al ejecutar tus prompts a través de pipelines de evaluación adecuados, obtienes puntuaciones objetivas que te indican qué tan bien se desempeña tu prompt en una amplia gama de escenarios. Este enfoque basado en datos te permite iterar con confianza y detectar problemas antes de que lleguen a producción.
Entender la evaluación primero te da la base para medir mejoras a medida que aplicas técnicas de ingeniería de prompts. Una vez que puedes medir de manera confiable la efectividad de un prompt, puedes experimentar con diferentes enfoques y saber definitivamente cuáles funcionan mejor.