Técnicas de compresión de prompts
Aprenda métodos para reducir la longitud de los prompts conservando la información esencial, ahorrando tokens y mejorando la velocidad.
Técnicas de compresión de prompts es una lección gratuita de AI Prompt Engineering en CoddyKit. Esta es la lección 1 de 3. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Prompt Engineering, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Prompt Engineering incluye 3 lecciones en total.
Introducción a la compresión de prompts
¡Le damos la bienvenida a Técnicas de compresión de prompts! En esta lección, aprenderá a hacer que sus prompts sean más cortos y eficientes sin perder eficacia.
¿Por qué es importante?
- Ahorrar costos: Las API de LLM suelen cobrar según el número de tokens.
- Mejorar la velocidad: Los prompts más cortos pueden producir tiempos de respuesta más rápidos.
- Ampliar el contexto: Permite incluir más información dentro de la ventana de contexto del LLM.
Comprender los tokens
Antes de comprimir, comprendamos rápidamente los tokens. Los LLM procesan el texto dividiéndolo en estas unidades más pequeñas, que pueden ser palabras, partes de palabras o signos de puntuación.
Cada token tiene un costo y ocupa espacio en la «ventana de contexto» del LLM: la cantidad máxima de texto que puede procesar de una vez.
Considérelo como preparar una maleta: ¡quiere incluir la mayor cantidad posible de cosas útiles!
Método 1: eliminar redundancias
La forma más sencilla de comprimir consiste en eliminar palabras innecesarias o frases repetitivas. Sea directo y evite decir lo mismo varias veces.
Veamos un ejemplo que compara un prompt demasiado prolijo con uno conciso. Observe la reducción de la «longitud» (que se relaciona con el número de tokens).
def main():
verbose_prompt = """
I want you to please tell me what the main sentiment is for the following customer feedback.
The customer feedback is specifically about our new product launch.
Please categorize the sentiment as either positive, negative, or neutral.
Also, identify any specific issues or praises mentioned by the customer within the feedback.
"""
concise_prompt = """
Analyze this customer feedback for sentiment (positive, negative, neutral).
Identify specific issues or praises regarding our new product launch.
"""
print("Verbose characters (approx tokens):", len(verbose_prompt))
print("Concise characters (approx tokens):", len(concise_prompt))
if __name__ == "__main__":
main()Método 2: resumir contextos extensos
Si tiene un texto muy extenso (como un artículo o un documento) que necesita consultar, no siempre tiene que incluirlo completo.
En su lugar, intente resumirlo. Incluso puede utilizar un LLM para resumir primero el texto extenso y después utilizar ese resumen en su prompt principal.
def main():
long_article = """
The recent study on renewable energy sources highlights significant advancements in solar panel efficiency.
Researchers at the Solar Institute have developed a new photovoltaic material that converts 25% more sunlight into electricity.
This breakthrough could drastically reduce the cost of solar power and accelerate its adoption globally.
Furthermore, the report also touches upon improvements in wind turbine technology, particularly in offshore installations,
which are now capable of generating power more consistently even in varying weather conditions.
The implications for sustainable development are immense, promising a cleaner future.
"""
summarized_context = """
New solar panel material boosts efficiency by 25%, cutting costs. Wind turbine tech also improved,
especially offshore. This promises a cleaner, sustainable future.
"""
print("Original context characters:", len(long_article))
print("Summarized context characters:", len(summarized_context))
if __name__ == "__main__":
main()Método 3: extraer información clave
A veces, un resumen completo sigue siendo demasiado extenso. Para ciertas tareas, quizá solo necesite palabras clave, entidades o datos fundamentales específicos de un texto más amplio.
En lugar de resumir, indique al LLM (o a un paso de preprocesamiento) que extraiga únicamente los elementos de información más importantes y relevantes para su tarea principal.
def main():
customer_review = """
The new smartphone has an amazing camera, truly stunning photos! But the battery life is terrible,
it barely lasts half a day. The screen is vibrant, though, and the processor is super fast.
"""
key_features = """
Keywords: 'amazing camera', 'stunning photos', 'terrible battery life', 'vibrant screen', 'super fast processor'.
"""
print("Original review characters:", len(customer_review))
print("Extracted keywords characters:", len(key_features))
if __name__ == "__main__":
main()Método 4: condensar instrucciones
Sus instrucciones también suelen poder expresarse de forma más concisa. Elimine introducciones innecesarias, frases redundantes y lenguaje excesivamente cortés (a menos que una personalidad específica lo requiera).
Vaya directamente al objetivo y especifique qué quiere que haga el LLM. Los comandos claros y breves suelen ser más eficaces que los largos y divagantes.
Método 5: eliminar datos irrelevantes
Revise su prompt para detectar cualquier información que no contribuya directamente a la tarea en cuestión. Si un dato o contexto no es esencial para que el LLM genere la salida deseada, elimínelo.
Cada elemento de información de su prompt debe tener un propósito. Si no lo tiene, solo añade ruido y tokens.
Combinar técnicas
Para lograr la máxima eficiencia, a menudo combinará varias técnicas de compresión:
- Empiece por eliminar las redundancias evidentes.
- Resuma o extraiga los puntos clave de cualquier texto contextual extenso.
- Condense sus instrucciones para que sean lo más claras y breves posible.
- Por último, elimine los datos que no sean absolutamente esenciales.
Este enfoque por capas garantiza que su prompt sea conciso y esté centrado.
Impacto y ventajas
Al comprimir activamente sus prompts, obtiene varias ventajas:
- Menores costos de API: Paga menos por cada solicitud.
- Respuestas más rápidas: Reduce el tiempo de procesamiento del LLM.
- Contextos más amplios: Permite incluir problemas o datos más complejos en la memoria de trabajo del modelo.
- Mayor concentración: Los LLM pueden centrarse mejor en la información esencial.
¡Todos salen ganando, tanto el rendimiento como el presupuesto!
Compruebe lo que ha aprendido
¿Cuáles de las siguientes son técnicas eficaces para comprimir prompts?
Resumen de la lección
¡Excelente trabajo! Ha aprendido los principios fundamentales de la compresión de prompts.
Hemos visto:
- Por qué es importante la compresión (tokens, costos, velocidad y contexto).
- Técnicas como eliminar redundancias, resumir, extraer palabras clave, condensar instrucciones y eliminar datos irrelevantes.
- Las ventajas de un prompt bien comprimido.
¡Siga practicando estos métodos para que sus interacciones con los LLM sean más eficientes y rentables!
Preguntas frecuentes
¿La lección «Técnicas de compresión de prompts» es gratis?
Sí — el texto completo de «Técnicas de compresión de prompts» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Prompt Engineering, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Prompt Engineering incluye 3 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Técnicas de compresión de prompts»?
Aprenda métodos para reducir la longitud de los prompts conservando la información esencial, ahorrando tokens y mejorando la velocidad. Practicas AI Prompt Engineering con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Prompt Engineering?
No se requiere experiencia previa. AI Prompt Engineering en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 1 de 3.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Técnicas de compresión de prompts»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Prompt Engineering?
Sí. Cada lección de AI Prompt Engineering incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Técnicas de compresión de prompts
- Optimización de costes de llamadas a LLM
- Fine-tuning frente a prompting avanzado