IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Señales tempranas: Detectando y manejando alucinaciones en prompts Introducción En el mundo de la ingeniería de prompts para modelos LLM (Modelos de Inteligencia Artificial basados en aprendizaje por refuerzo), uno de los desafíos más comun…
Conflictos entre fuentes en Prompt engineering avanzado Introducción En la era de los sistemas basados en LLMs (Sistemas de Modelos de Lenguaje Generativo, LLMs por sus siglas en inglés), el manejo eficaz del contexto y la integración de mú…
Priorización de documentos Introducción La priorización de documentos es una parte crucial del prompt engineering y RAG (Retrieval-Augmented Generation), ya que permite a los sistemas con LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Generativa)…
Citar o no citar: Control de fuentes en prompt engineering avanzado Introducción En el mundo del desarrollo con sistemas basados en modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs), la gestión eficiente de fuentes es fundamental para g…
Saturación de contexto Introducción La saturación de contexto es una técnica esencial para mejorar la calidad y precisión de las respuestas generadas por los modelos basados en LLMs (Modelos de Generación de Lenguaje Basados en Máquinas de …
Contexto confiable Introducción En el mundo de los sistemas basados en LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Generativa), el contexto es una pieza clave que influye directamente en la precisión y coherencia de las respuestas generadas. E…
Separar hechos e instrucciones en prompt engineering y RAG Introducción En la era de los LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Generativa basados en lenguaje), una técnica crucial para mejorar la calidad y la confiabilidad del output es …
Reintentos automáticos Introducción En el campo del prompt engineering, la salida estructurada es un objetivo común. Sin embargo, los modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs) no siempre entregan resultados perfectos en una sola…