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Prompt Engineering + Primeros Pasos con OpenAI

Modo de estudioRepasoExamen

Escribir prompts que funcionan y las primeras llamadas reales a la API de OpenAI: roles, parámetros y control del formato de salida.

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Lecciones

Anatomía de un prompt: Los 4 componentes

Los 4 componentes fundamentales de un prompt efectivo — instrucción, contexto, input y output — y cómo combinarlos para obtener resultados consistentes en cualquier LLM.

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Zero-shot vs Few-shot vs Chain-of-thought

Tres técnicas de prompting para tres tipos de problema: instrucción directa, aprendizaje por ejemplos y razonamiento explícito paso a paso — cuándo usar cada una y cómo combinarlas.

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System prompts vs User prompts

Cómo separar configuración persistente (rol, tono, guardrails) de instrucciones específicas de tarea, para lograr consistencia entre sesiones y defenderse de prompt injection.

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Structured outputs (JSON mode)

Cuatro técnicas para que un LLM devuelva JSON válido y consistente en cada ejecución — schema explícito, ejemplos de output, restricciones de formato estrictas y manejo explícito de datos ausentes.

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ReAct prompting

El patrón Thought → Action → Observation para que el LLM descomponga tareas complejas en pasos verificables, en vez de responder de una sola vez sin mostrar ni auditar su razonamiento.

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Prompting para código

Plantillas de prompting específicas para las 5 fases del trabajo con código: generación, refactoring, testing, debugging y documentación — cada una necesita un tipo de información distinto para funcionar.

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Prompting para análisis

Técnicas de prompting para las tres tareas de análisis más comunes: extraer datos específicos de texto libre, resumir con la audiencia y longitud correctas, y clasificar en categorías consistentes entre ejecuciones.

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Iteración y evaluación de prompts

Framework de 6 pasos (Definir, Medir, Cambiar, Comparar, Decidir, Versionar) para iterar prompts como ingeniería reproducible en vez de por intuición — con métricas, A/B testing y control de versiones.

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Seguridad: Prompt injection, defensas y guardrails

Vectores de ataque de prompt injection (directa, indirecta, extracción, evasión) y las 5 capas de defensa en profundidad para protegerte: sanitización, prompt defensivo, delimitadores, validación de output y monitoreo.

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Introducción a OpenAI y Configuración de API

Cómo funciona el ecosistema de modelos de OpenAI y cómo configurar de forma segura tu entorno Python con variables de entorno, en vez de hardcodear la API Key.

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Generación de Texto y Chatbots con GPT

Cómo funciona la Chat Completions API de OpenAI: roles system/user/assistant, control de creatividad con temperature, y cómo construir un chatbot que recuerda el contexto reenviando el historial completo en cada llamada.

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Creación de Asistentes Inteligentes con OpenAI

Arquitectura de la Assistants API (Assistant / Thread / Run) para crear un agente persistente con Code Interpreter y File Search — con una nota de vigencia importante sobre su reemplazo por la Responses API.

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OpenAI Prompt Engineering Avanzado

Estrategias de prompt engineering aplicadas específicamente a la API de OpenAI — instrucciones claras, few-shot, chain-of-thought y delimitadores — llevadas paso a paso desde un prompt frágil hasta uno confiable en producción.

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Ejercicios

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