Nota: Este art铆culo es solo una de las m谩s de 60 secciones de nuestro informe completo titulado: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Descarga el informe completo para consultar las citas.
Ingenier铆a de prompts
"Existen obst谩culos potencialmente importantes para automatizar el trabajo jur铆dico. El uso de una gu铆a de pr谩ctica legal para RAG produce resultados inconsistentes, y no existen estrategias de descomposici贸n de prompts consensuadas que logren de forma constante un rendimiento '贸ptimo' global"
Colin Doyle, Profesor Asociado de Derecho, Loyola Law School, Los 脕ngeles, EE. UU.
Un prompt es el texto en lenguaje natural que se proporciona a un LLM con el objetivo de obtener el resultado deseado.
La calidad del prompt puede afectar dr谩sticamente a la calidad y precisi贸n de las respuestas de un LLM. Esto ha dado lugar a la aparici贸n de un campo denominado ingenier铆a de prompts.
La ingenier铆a de prompts hace referencia al dise帽o sistem谩tico y la optimizaci贸n de los prompts de entrada para guiar las respuestas de los LLM, garantizando la precisi贸n, la relevancia y la coherencia del resultado generado.
Este proceso es fundamental para aprovechar todo el potencial de los modelos (B. Chen et al. 2024). Existen muchas t茅cnicas de ingenier铆a de prompts:
鈥� Preparaci贸n basada en roles: Es como indicarle a la IA que act煤e como un tipo espec铆fico de abogado o juez. Ayuda a la IA a entender qu茅 tipo de respuesta necesitas.
鈥� Preparaci贸n orientada a objetivos: Consiste en decirle a la IA exactamente lo que quieres conseguir, como redactar un contrato o analizar un caso.
鈥� Prompting por cadena de pensamiento: Es como pedirle a la IA que muestre su razonamiento paso a paso, lo cual resulta muy 煤til para el an谩lisis jur铆dico complejo.
鈥� Prompting con pocos ejemplos: Consiste en proporcionar a la IA algunos ejemplos de lo que deseas, lo que le ayuda a comprender mejor los conceptos jur铆dicos m谩s complejos.
鈥� Especificidad y precisi贸n: El uso de instrucciones claras y detalladas, junto con terminolog铆a jur铆dica, ayuda a la IA a ofrecer respuestas m谩s precisas.
鈥� Aportaci贸n de contexto: Facilitar informaci贸n de fondo ayuda a la IA a comprender mejor la situaci贸n jur铆dica.
鈥� M茅todo RICE: Sus siglas corresponden a Role (Rol), Instructions (Instrucciones), Context (Contexto) y Expectations (Expectativas), y sirve para estructurar las preguntas que se formulan a la IA.
Se podr铆a dedicar un informe completo 煤nicamente a explorar la efectividad de cada una de estas t茅cnicas. En lugar de hacerlo, te animamos a que dediques algo de tiempo a buscar ejemplos de cada una en el 谩mbito jur铆dico y a encontrar lo que mejor funcione para ti y tu caso de uso.
