Creando un banco de pruebas o 'golden set' para evaluar prompts

Tokens y ventana de contexto: la memoria finita de la IA

Temperatura y Top-p: el dial de creatividad vs. precisión

Por qué falla un LLM: alucinaciones, sesgos y errores de lógica

Rol, Tarea y Contexto: los 3 pilares de un prompt claro

Formato de salida y ejemplos: muestra lo que quieres, no solo lo pidas

Criterios de éxito y restricciones: definiendo un buen resultado

Few-Shot Learning: el poder de los buenos ejemplos

Cadena de Pensamiento (Chain of Thought): fuerza al modelo a razonar

Descomposición y Autocrítica: prompts que se revisan a sí mismos

Generando JSON: la clave para integrar la IA en tus aplicaciones

JSON Schema: define y fuerza la estructura de tus datos

Validación y reparación automática de JSON inválido

El prompt de sistema: tu asistente personalizado y persistente

Definiendo herramientas (Tools) para que el modelo interactúe

Guardarraíles: reglas de seguridad y prevención de 'prompt injection'

Métricas objetivas: Exact Match, ROUGE, BERTScore y coste

Versionado de prompts (Prompt Versioning) y mejora continua