IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Coordinación entre pasos en prompting multi-paso y razonamiento Introducción El prompt engineering avanzado no se limita a la creación de prompts individuales, sino que abarca una serie de estrategias para guiar procesos complejos a través …
Cadena de prompts: Descomposición de tareas para un prompting eficiente Introducción En el campo del engineering de prompts, la descomposición de tareas es una técnica fundamental que permite manejar proyectos complejos de manera más ordena…
Planificación previa: La clave para un prompting multi-paso efectivo Introducción En el campo del prompt engineering avanzado, la planificación previa es una fase crítica que puede marcar la diferencia entre un sistema de generación de text…
Automatización del prompting Introducción El prompt engineering avanzado es una disciplina crítica para la implementación exitosa de sistemas que utilizan modelos de lenguaje generativos, como los LLMs (Large Language Models). En el context…
Prompts compuestos Introducción El prompt engineering es una disciplina crucial para maximizar la eficacia de los sistemas basados en modelos de lenguaje (LLMs). Los prompts compuestos son un componente fundamental en esta disciplina, permi…
Prompt builders: Creando prompts dinámicos y parametrizados Introducción En la era de los modelos LLMs (Modelos de Lenguaje de Modelos Generativos), la creación eficiente y efectiva de prompts es fundamental para obtener respuestas precisas…
Validación previa: Una herramienta crucial para prompts dinámicos Introducción En el contexto de prompt engineering avanzado, la validación previa es una práctica fundamental que asegura que los prompts generados sean correctos y seguros an…
Inyección controlada de datos Introducción La inyección controlada de datos es un aspecto crucial del prompt engineering avanzado, especialmente cuando se trata con prompts dinámicos y parametrizados. Esta técnica permite incorporar datos e…