> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/es/acciones/workflow-concepts/workflow-steps/ai-steps/llm/prompt-with-gpt.md). # Guía de prompts Cómo hacer prompts con GPT ## Primeros pasos generando prompts con IA La **Generar con IA** Esta función permite a los usuarios estructurar un prompt con lenguaje natural. Simplemente haz clic **Generar con IA**, elige el tipo de tarea y describe lo que quieres lograr. Consulta esta guía para empezar: {% embed url="" %} ## ¿Qué es el mensaje del sistema? El mensaje del sistema define la persona, el objetivo, las tareas específicas o las reglas de la IA. *Nota: esta definición varía de usuario a usuario y de prompt a prompt. Demasiadas instrucciones en el mensaje del sistema pueden degradar el resultado, así que siéntete libre de experimentar añadiendo las instrucciones en el prompt del usuario.* ``` Ejemplo de mensaje del sistema: Eres un poeta reconocido. Escribes poemas con el tono y estilo de Dr. Seuss. Incluye solo temas apropiados para niños. ``` ## ¿Cómo decido qué va en el mensaje del sistema? No hay reglas estrictas sobre qué incluir en el prompt del sistema. Sin embargo, por lo general recomendamos incluir tareas específicas y bien definidas, evitando lógica extremadamente compleja. ## ¿Qué son los mensajes del Usuario y del Asistente? El usuario y el asistente definen la conversación entre tú (el usuario) y la IA (el asistente). Por ejemplo, en una conversación entre tú y chatGPT: tu mensaje es el mensaje "Usuario" y la respuesta de chatGPT es la respuesta "Asistente". {% hint style="info" %} Usar tanto el Usuario como el Asistente te permite proporcionar ejemplos que ayudan al modelo a "aprender" el formato de salida deseado (JSON, HTML, etc.) y el idioma {% endhint %} ## ¿Cómo hago prompts con el Usuario y el Asistente? ### Cómo hacer prompts con un par Usuario-Asistente Los pares Usuario-Asistente (también conocidos como prompting de one-shot o few-shot) son ejemplos que proporcionamos al modelo para ayudarlo a "aprender" la respuesta deseada: 1. Añade un ejemplo **Usuario** message 2. Añade la **Asistente** respuesta 3. *(opcionalmente) Añade más pares usuario-asistente* 4. Añade otro **Usuario** mensaje con tu entrada Para una guía detallada, consulta nuestro tutorial sobre K-Shot Prompting: {% embed url="" %} ### Ejemplo de extracción de texto > **Sistema:** Tu tarea es extraer el ID único de la transcripción del final de la URL. > > **Usuario:** > > **Asistente:** DkMo5PetdLeCDglp > > **Usuario:** > > **Asistente:** Mdei9OrqpQlWIijd > > **Usuario:** {{link\_to\_sales\_call}} ### ¿Por qué usar más de un par Usuario-Asistente? Usar más de un ejemplo es útil para lógica matizada. En nuestro ejemplo de extracción de texto, proporcionamos dos URLs con diferentes formatos para ayudar al modelo a entender cómo extraer texto en múltiples escenarios. {% hint style="success" %} **Usa un ejemplo de la vida real:** La mejor manera de generar resultados de alta calidad es proporcionar al modelo un ejemplo de alta calidad. Usa el ejemplo más realista posible, ya sea de internet o de tus propios datos. {% endhint %} ## ¿Cómo uso LLMs que tienen capacidades de visión en AirOps? Algunos LLMs, como GPT-4o, tienen capacidades de visión. Para usar estas capacidades de visión en AirOps, debes proporcionar al modelo un enlace a una imagen descargable: ### Cómo configurar el paso de LLM 1. Añade un **LLM** paso a tu flujo de trabajo 2. Cambia el modelo a **GPT-4o** 3. Añade un **URL de la imagen** en el mensaje del Usuario donde dice "Add an Image URL" ### Cómo pasar una imagen desde una carga del usuario 1. Para subir una sola imagen desde tu escritorio, cambia el tipo de entrada a **Archivo multimedia** que acepta un archivo .jpg, .png o .webp 2. AirOps devolverá una URL descargable de esta imagen 3. Pasa la entrada como sintaxis Liquid a GPT-4o donde dice "Add an Image URL" ### Cómo pasar una imagen desde Google Drive 1. Para subir una imagen desde Google Drive, elige **Texto corto** como tipo de entrada 2. Cambia la configuración de la imagen de Google Drive para que cualquiera con el enlace pueda verla 3. Añade un paso de código para transformar el enlace de Google Drive en una URL descargable reemplazando `short_text_input` con el nombre de tu entrada: * ``` const fileID = short_text_input.match(/[-\w]{25,}/); return `https://drive.google.com/uc?export=download&id=${fileID[0]}&confirm=t` ``` 4. Pasa la salida del paso anterior a GPT-4o donde dice "Add an Image URL" Para una guía más detallada sobre GPT-4o, consulta nuestro tutorial aquí: {% embed url="" %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.airops.com/docs/es/acciones/workflow-concepts/workflow-steps/ai-steps/llm/prompt-with-gpt.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.