jueves, 5 de junio de 2025

IA 2025: la "ingeniería de contexto" se suma a la "ingeniería de prompts"


La ingeniería de contexto es un concepto emergente que está empezando a reemplazar o complementar a la tradicional ingeniería de prompts en inteligencia artificial, especialmente en modelos de lenguaje grandes (LLMs). Mientras que la ingeniería de prompts se centra en diseñar y optimizar instrucciones o preguntas específicas para guiar la respuesta de la IA, la ingeniería de contexto implica un enfoque más amplio y profundo: proporcionar todo el contexto necesario para que la IA pueda resolver una tarea de manera razonable y efectiva7.

Este cambio conceptual se debe a varias razones:

  • La ingeniería de prompts se ha asociado erróneamente a escribir instrucciones breves y simples, cuando en realidad la interacción con modelos avanzados requiere incluir mucha más información relevante y estructurada en la ventana de contexto del modelo (por ejemplo, datos, ejemplos, estados, historial, herramientas, etc.)7.

  • La ingeniería de contexto es vista como un arte y una ciencia que combina la habilidad de describir tareas complejas con la intuición sobre cómo funciona la psicología de los modelos de lenguaje, es decir, cómo estos interpretan y utilizan la información proporcionada7.

  • Esta disciplina busca llenar la ventana de contexto con la información justa y necesaria, ni más ni menos, para que la IA pueda generar respuestas precisas, coherentes y útiles, lo cual es crucial en aplicaciones avanzadas y profesionales7.

En resumen, la ingeniería de contexto amplía el concepto de ingeniería de prompts, pasando de simplemente crear instrucciones a construir un entorno informativo completo y adecuado para que la IA entienda y resuelva problemas complejos. Esto refleja la evolución de la interacción con la IA hacia una comunicación más rica y contextualizada, que mejora la calidad y relevancia de las respuestas generadas7.

Por lo tanto, la ingeniería de contexto no solo reemplaza a la ingeniería de prompts, sino que la integra y expande, adaptándose a las capacidades y necesidades de los modelos de IA actuales y futuros.


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