Sobre el proyecto

La Guía de Ingeniería de Prompts es una colección curada de guías, artículos, lecciones, cuadernos y recursos centrados en la ingeniería de prompts, la ingeniería de contexto, la Generación Aumentada con Recuperación (RAG) y los agentes de IA. Sirve como referencia educativa para investigadores y desarrolladores que buscan comprender y optimizar las interacciones con modelos de lenguaje grandes (LLM). La guía aborda temas fundamentales como prompting sin ejemplos (zero-shot) y con pocos ejemplos (few-shot), razonamiento en cadena (chain-of-thought), autoconsistencia, encadenamiento de prompts, árbol de pensamientos y generación aumentada con recuperación. También explora técnicas avanzadas como ingeniería automática de prompts, active-prompt, prompting con estímulo direccional, modelos de lenguaje asistidos por programación, prompting ReAct, CoT multimodal y prompting basado en grafos. Las áreas de aplicación incluyen llamada a funciones, generación de código, generación de datos, creación de conjuntos de datos sintéticos para RAG, clasificación, extracción de información, razonamiento matemático, resumen de textos, respuesta a preguntas y prompting adversarial. La guía proporciona orientación específica por modelo para ChatGPT, GPT-4, Gemini, LLaMA, Code Llama, Mistral, Mixtral, OLMo, Phi-2 y Flan. Los recursos adicionales incluyen una biblioteca curada de artículos con resúmenes, enfoques y colecciones; un hub de prompts organizado por tipo de tarea; recomendaciones de herramientas; cuadernos Jupyter; conjuntos de datos; y consideraciones sobre riesgos y mal uso, como prompting adversarial, factualidad y sesgo. La guía está disponible en línea en promptingguide.ai y también se puede ejecutar localmente usando Node.js y pnpm. Está activamente mantenida y ha sido destacada en publicaciones como The Wall Street Journal y Forbes. El proyecto tiene licencia MIT.