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⚙️ System, Role y Contextual Prompting

Estas tres técnicas permiten guiar a un modelo de lenguaje de forma más precisa y coherente. Funcionan como marcos de referencia que definen quién es el modelo, qué contexto tiene, y cómo debe comportarse.

🧠 ¿Qué son?​

🛠️ System Prompting​

Define el comportamiento global del modelo. Es como darle reglas del juego antes de empezar. Por ejemplo: “Siempre responde como un experto en medicina” o “No hagas suposiciones si no tienes datos.”

👤 Role Prompting​

Asigna un rol específico al modelo (ej. abogado, profesor, periodista). Esto modifica tono, tipo de vocabulario y enfoque.

📦 Contextual Prompting​

Agrega información adicional o antecedentes sobre la situación. Esto puede incluir el público objetivo, el tono deseado, el objetivo del output, etc.

📌 Estas técnicas son combinables y muy poderosas para personalizar el comportamiento del LLM.

✅ Ventajas​

  • Dirigen al modelo desde el inicio.
  • Aumentan la coherencia en diálogos largos o múltiples turnos.
  • Reducen ambigüedad o errores de interpretación.
  • Clave para construir agentes conversacionales o asistentes inteligentes.

⚠️ Desventajas​

  • Requieren planificación previa.
  • Si el contexto o rol es mal definido, la respuesta será incoherente.
  • Algunos modelos pueden ignorar instrucciones muy extensas.

💡 Casos de uso comunes​

  • Agentes conversacionales (ej. asistentes médicos o legales).
  • Respuestas formales vs. coloquiales.
  • Entrenadores o tutores personalizados.
  • Simulación de expertos.
  • Automatización con criterios de seguridad o tono.

🧪 Ejemplos​

🟢 Ejemplo fácil – Role Prompting​

Eres un nutricionista. ¿Qué desayuno le recomendarías a alguien que busca perder peso?

🟠 Ejemplo intermedio – System + Role Prompting​

System Prompt: Responde como un editor de corrección gramatical profesional. Sé claro, objetivo y directo.

Input: "La casa esta limpia y ordenada pero hay cosas q no se donde ponerlas."
Output:

🔴 Ejemplo avanzado – Contextual + System + Role Prompting​

Contexto: Estás escribiendo un artículo para un blog educativo sobre finanzas personales para adolescentes.
Rol: Actúa como un educador financiero.
Sistema: Sé empático, didáctico y evita lenguaje técnico innecesario. Mantén un tono informal pero responsable.

Tarea: Explica qué es una tarjeta de crédito y cómo se diferencia de una de débito.

🔎 Aplicaciones actuales​

  • ChatGPT con "custom instructions" y GPTs personalizados.
  • Claude, Gemini, y modelos que permiten instrucciones persistentes.
  • Bots de atención al cliente con roles definidos.

🧠 Consejo final​

  • Cuanto más específico sea el sistema, más consistente será la respuesta.
  • Role Prompting mejora la empatía y adecuación.
  • Contextual Prompting aporta claridad en tareas ambiguas.

¿Listo para avanzar? Sigamos con técnicas de razonamiento: Step-Back Prompting y Chain of Thought.