IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Validación semántica: Asegurando la calidad de los prompts con salida estructurada Introducción En el universo de la inteligencia artificial generativa, especialmente cuando se trabaja con modelos de lenguaje en cadena (LLMs), la validación…
Validación sintáctica Introducción La validación sintáctica es una etapa crucial en el proceso de prompt engineering avanzado, especialmente cuando se espera que los modelos de lenguaje generen salidas estructuradas. La validación sintáctic…
Errores frecuentes al diseñar prompts para salida estructurada Introducción El diseño de prompts con salida estructurada es crucial para garantizar la calidad, eficiencia y seguridad de los sistemas que utilizan modelos de lenguaje de gran …
Campos obligatorios Introducción En la era de la inteligencia artificial generativa, diseñar prompts que produzcan salidas estructuradas es crucial. En particular, cuando se trabaja con sistemas que requieren respuestas en JSON o cualquier …
Especificación de formato: Diseñar para JSON y esquemas Introducción La especificación de formato es un aspecto crítico al diseñar prompts que produzcan salidas estructuradas. Cuando se trabaja con modelos basados en lenguaje (LLMs), los da…
Verificabilidad del resultado Introducción La verificabilidad es una característica crucial en el diseño de prompts para sistemas con LLMs (Modelos de Aprendizaje de Máquina basados en Lenguaje, o LLMs por sus siglas en inglés). Permitir qu…
Riesgos de sobre-explicitar Introducción El prompt engineering es un arte complejo que implica diseñar instrucciones precisas y eficaces para modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo (LLMs). Sin embargo, uno de los desafíos más c…
Razonamiento implícito vs explícito Introducción Cuando se trabaja con sistemas de inteligencia artificial basada en modelos de lenguaje (LLMs), uno de los desafíos más cruciales es controlar y gestionar el razonamiento del modelo. El razon…