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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: Prompt Engineering
Ingeniería de contexto para agentes de IA: seleccionando lo que ve el modelo
Por qué los agentes degradan su rendimiento a medida que aumenta su contexto, en qué se diferencia la ingeniería de contexto de la redacción de instrucciones, y un proceso sencillo para decidir qué verá cada llamada al modelo.
8 min de lecturaDiagnosticar problemas en las salidas de los LLM: cuándo usar prompts, recuperación o ajuste fino
Un enfoque basado en los síntomas para determinar si una función de IA deficiente necesita un prompt mejor, una capa de recuperación o ajuste fino, y por qué entrenar un modelo con hechos tiene efectos negativos.
7 min de lecturaSeis conceptos de IA que le indican qué verificar antes de confiar en una respuesta
Tokens, ventanas de contexto, temperatura, alucinaciones, RAG y agentes explicados como herramientas de verificación, para que pueda detectar errores, controlar costos y evaluar las afirmaciones de los productos de IA.
10 min de lecturaDe vago a preciso: perfeccionando una instrucción en tres pasos deliberados
Observe cómo una instrucción simple para un LLM se transforma en un resumen estructurado, y entienda por qué el contexto determina lo que es cierto mientras que el rol, el formato y las restricciones definen un buen resultado.
4 min de lecturaCrea un refinador y generador de prompts personales con Claude Artifacts
Convierte una conversación de Claude en un refinador de prompts personales con Artifacts: mejora los prompts débiles y desarrolla las ideas rudimentarias en versiones básicas, avanzadas y expertas.
9 min de lecturaPromptes delimitados: Impidiendo que los asistentes de IA inventen una pila paralela
Por qué las solicitudes de funcionalidades vagas hacen que los asistentes de programación añadan bibliotecas y envoltorios duplicados, y cómo un prompt delimitado con rutas, invariantes y límites claros lo soluciona.
6 min de lecturaComposición de pipelines de LangChain con LCEL: lineales, paralelos y ramificados.
Aprende a conectar prompts, modelos y analizadores en pipelines lineales, de múltiples etapas, paralelos y condicionales de LangChain mediante el operador pipe, RunnableParallel y RunnableBranch.
41 min de lecturaUn flujo de trabajo asistido por IA para enviar un sitio web pequeño a Cloudflare
Un flujo de trabajo reutilizable y plantillas de prompts para diseñar, iterar y desplegar un sitio pequeño con la ayuda de un asistente de programación basado en IA, utilizando las versiones gratuitas de GitHub y Cloudflare.
9 min de lecturaPrompt inverso: Transformar una buena sesión con un LLM en un prompt reutilizable
Aprenda cómo extraer un prompt de uso único a partir de una conversación exitosa con un LLM en múltiples turnos, y cómo la inversión de prompts permite recuperarlos cuando solo se dispone de las respuestas.
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