Ingeniería de Prompts para Desarrolladores

Para los desarrolladores de software, los LLMs no son solo chatbots; son componentes de backend no deterministas. Integrarlos requiere un cambio de mentalidad desde la programación procedimental a la probabilística.

Prompts como Código

Trata tus prompts como tratarías cualquier otra pieza de código en producción:

• Control de Versiones: Los prompts deben estar en tu repositorio git.
• Pruebas: Necesitas pruebas unitarias para tus prompts. ¿Cómo se comportan con entradas maliciosas? ¿Mantienen el formato JSON?
• Modularidad: No construyas mega-prompts monolíticos. Divide tareas complejas en cadenas de prompts más pequeños y especializados.

Técnicas Esenciales

Chain-of-Thought (CoT)

Obliga al modelo a "pensar" antes de responder. Prompt: "Resuelve este problema. Antes de dar la respuesta final, explica tu razonamiento paso a paso." Esto mejora dramáticamente la precisión en tareas lógicas y matemáticas.

Salidas Estructuradas (JSON Mode)

Para integrar LLMs en aplicaciones, necesitas salidas que las máquinas puedan leer. Usa las capacidades nativas de "JSON mode" de OpenAI o Anthropic, y proporciona siempre un esquema de ejemplo (TypeScript interfaces o JSON schemas) en el prompt.

Example:

You are a data extractor. Extract the user info.
Output JSON format:
{
  "name": string,
  "age": number | null,
  "interests": string[]
}

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Los modelos alucinan y tienen conocimientos desactualizados. RAG soluciona esto inyectando datos relevantes en el contexto del prompt antes de pedir una respuesta, conectando el LLM a tus datos privados en tiempo real.

La ingeniería de prompts se está convirtiendo rápidamente en "ingeniería de IA", una disciplina híbrida que combina el diseño de sistemas con la psicología del lenguaje.