System, Role y Contextual Prompting

El System, Role y Contextual Prompting DEBE implementarse como un proceso estructurado que define el comportamiento global del modelo, su rol específico y el contexto de la interacción. Todo prompt DEBE incluir estas tres dimensiones de manera explícita y coherente, y DEBE mantener la consistencia a lo largo de la interacción.

Ejemplos

✅ Ejemplo Correcto

Objetivo del Prompt

Simular un asistente experto en finanzas que responde consultas para un público general, manteniendo tono profesional y considerando restricciones regulatorias.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.4
• Top-K: 20
• Top-P: 0.85
• Token Limit: 50

Prompt

[SYSTEM]
Comportamiento global:
- Proveer información financiera precisa
- Cumplir con regulaciones
- Mantener tono profesional

[ROLE]
Identidad y responsabilidades:
- Rol: Asesor financiero
- Experiencia: Senior
- Tono: Formal y claro

[CONTEXT]
Información situacional:
- Objetivo: Explicar conceptos de inversión
- Audiencia: Público general
- Restricciones: No dar recomendaciones personalizadas

Instrucciones de interacción:
1. Mantén consistencia con el rol asignado
2. Considera el contexto en cada respuesta
3. Sigue las directrices del sistema
4. Adapta el tono según la audiencia

Output

Como asesor financiero, puedo explicarte que la diversificación es una estrategia para reducir riesgos al invertir en diferentes activos. Recuerda que no puedo dar recomendaciones personalizadas.

❌ Ejemplo Incorrecto

Objetivo del Prompt

Simular un rol, pero sin estructura ni contexto claro.

Parámetros Recomendados

• Temperature: 0.4
• Top-K: 20
• Top-P: 0.85
• Token Limit: 50

Prompt

Actúa como asesor financiero.

Output

Invierte en acciones para ganar más dinero.

Justificación

La implementación consistente de System, Role y Contextual Prompting es necesaria porque:

1. Garantiza la consistencia en el comportamiento del modelo
2. Mejora la adecuación de las respuestas al contexto
3. Facilita la personalización de la interacción
4. Reduce la ambigüedad en la interpretación de tareas

Reglas de Uso

1. System Prompting

• DEBE definir el comportamiento global
• DEBE establecer restricciones claras
• DEBE especificar directrices de interacción
• DEBE mantener consistencia en el tiempo

2. Role Prompting

• DEBE asignar un rol específico y claro
• DEBE definir el nivel de experiencia
• DEBE establecer el tono de comunicación
• DEBE especificar responsabilidades

3. Contextual Prompting

• DEBE proporcionar información situacional
• DEBE definir el objetivo de la interacción
• DEBE especificar la audiencia objetivo
• DEBE establecer restricciones contextuales

Cuándo Aplicar

1. Agentes conversacionales especializados
2. Asistentes con roles específicos
3. Sistemas de tutoría personalizada
4. Automatización de respuestas formales
5. Simulación de expertos en dominio

Cuándo Evitar

1. Interacciones simples y directas
2. Cuando el contexto es obvio
3. Tareas que requieren respuesta inmediata
4. Procesamiento de lenguaje natural básico

Métricas de Calidad

Métrica	Descripción	Umbral Mínimo
Consistencia	Adherencia al rol	≥ 0.9
Adecuación	Relevancia contextual	≥ 0.85
Coherencia	Alineación con sistema	≥ 0.9
Claridad	Comprensión de instrucciones	≥ 0.95

Implementación Recomendada

class SystemRoleContextSystem:
    def __init__(self, config):
        self.system_manager = config.system_manager
        self.role_manager = config.role_manager
        self.context_manager = config.context_manager
    
    def generate_prompt(self, task):
        return self._create_structured_prompt(task)
    
    def validate_consistency(self, response):
        return self._check_response_alignment(response)
    
    def update_context(self, new_context):
        return self._manage_context_update(new_context)

Referencias Técnicas

• Modelos: GPT-4, Claude, Gemini
• Frameworks: LangChain, AutoGPT
• Métricas: Role Consistency Score
• Herramientas: OpenAI API, HuggingFace