Los tipos de prompts describen la forma de un prompt: qué contiene y dónde. No son excluyentes. Un prompt de producción real suele ser un prompt de sistema que asigna un rol, da instrucciones, incluye unos pocos ejemplos y exige una salida estructurada. Conocer los tipos te ayuda a decidir qué partes necesita una tarea.
Comparación rápida
| Tipo | Qué lo define | Úsalo cuando |
|---|---|---|
| Zero-shot | Solo instrucciones, sin ejemplos | La tarea es común y fácil de describir |
| One-shot | Un ejemplo | Lo difícil es el formato de salida |
| Few-shot | Dos o más ejemplos | La tarea depende del criterio o del estilo |
| De rol | Asigna un personaje o una especialidad | Importan el tono, la profundidad o la perspectiva |
| De sistema | Instrucciones permanentes para toda una sesión | Construyes una aplicación o un asistente |
| De instrucción | Una orden directa | Casi siempre; es la base de todo prompt |
| Contextual | Aporta antecedentes o documentos | La respuesta depende de datos que el modelo no tiene |
| Estructurado | Secciones, delimitadores y un diseño fijo | El prompt es largo o se genera automáticamente |
| Conversacional | Varios turnos que se apoyan unos en otros | Explorar, refinar o aclarar |
| Multimodal | Imágenes, audio o archivos junto con texto | La entrada no es solo texto |
| Con recuperación aumentada | Contexto obtenido en tiempo de ejecución | Las respuestas deben salir de tus propios datos |
Prompting zero-shot, one-shot y few-shot
Se diferencian por el número de ejemplos. El zero-shot se apoya solo en las instrucciones. El few-shot muestra al modelo pares de entrada y salida antes de la entrada real.
Classify the review as positive or negative.
Review: "Arrived late and the box was damaged." -> negative
Review: "Does exactly what it says." -> positive
Review: "{{review}}" ->
Guía completa: prompting zero-shot, one-shot y few-shot.
Prompting por roles
Un prompt de rol dice al modelo quién debe ser: «Eres un revisor de seguridad sénior». Fija el vocabulario, la profundidad y las prioridades en pocas palabras. Un rol funciona mejor cuando es específico y va acompañado de una tarea; un rol solo no hace nada.
Prompts de sistema
Un prompt de sistema es la instrucción permanente que una aplicación envía antes de cualquier mensaje del usuario. Define el trabajo del asistente, las reglas y las convenciones de salida para toda la conversación. Guía completa: prompts de sistema y prompting por roles.
Prompting de instrucción
El tipo más simple: una orden directa, idealmente una frase en imperativo seguida de requisitos.
Rewrite the paragraph below at a grade 8 reading level. Keep every fact.
Todos los demás tipos se apoyan en una instrucción clara. Si la instrucción no es clara, ni los ejemplos ni los roles la salvarán.
Prompting contextual
Los prompts contextuales añaden la información que el modelo necesita para responder: un documento, la descripción de un producto, la audiencia, decisiones previas. La destreza está en elegir qué incluir. El contexto relevante mejora la respuesta; el contexto no relacionado compite con las instrucciones por la atención.
Context: our refund window is 30 days and excludes custom orders.
Question: can a customer return a custom engraved item after 10 days?
Prompting estructurado
Un prompt estructurado organiza su contenido en secciones etiquetadas, normalmente Tarea, Contexto, Requisitos, Formato de salida y Entrada, con delimitadores alrededor de los datos variables. Es el diseño que escala: los prompts largos siguen siendo legibles y cada parte puede editarse sin alterar las demás. El optimizador de prompts de PromptFlowEngine puede convertir un párrafo en este diseño y verificar que no se perdió nada.
No lo confundas con la salida estructurada, que trata de la forma de la respuesta. Consulta los prompts de salida estructurada.
Prompting conversacional
En un chat, cada mensaje es un prompt que incluye la conversación hasta ese momento. Eso te permite refinar paso a paso: preguntar, leer, corregir, acotar. Es la forma más rápida de explorar un problema.
Dos precauciones. Las conversaciones largas acumulan instrucciones obsoletas que el modelo aún intenta respetar, así que empieza una conversación nueva cuando cambie el tema. Y un resultado al que llegaste tras diez turnos de corrección no es reproducible hasta que escribas los requisitos finales en un único prompt.
Prompting multimodal
Los prompts multimodales combinan texto con imágenes, audio, vídeo o documentos. Se aplican las mismas reglas, con dos añadidos: indica a qué debe mirar el modelo («en el gráfico de la página 2») e indica qué hacer cuando algo es ilegible, para que informe del problema en lugar de adivinar.
The image is a photo of a paper receipt. Extract the merchant, the date,
and the total as JSON. If a field is not legible, use null.
Prompting con recuperación aumentada
Aquí la aplicación busca en una base de conocimiento e inserta los resultados en el prompt antes de la pregunta. El modelo responde a partir de los pasajes proporcionados en lugar de hacerlo de memoria, lo que mantiene las respuestas al día y le permite citar fuentes. Guía completa: prompting RAG.
Elegir un tipo
Empieza con un prompt de instrucción. Añade contexto si el modelo carece de datos. Añade ejemplos si la salida no es la que quieres una vez que las instrucciones están claras. Pásalo a un prompt de sistema cuando se convierta en parte de una aplicación. Añade estructura cuando supere un párrafo.
Cuando las formas simples no bastan, el siguiente paso son las técnicas: consulta las técnicas de ingeniería de prompts.