Ingeniería de prompts: Dirigiendo la IA

Con frecuencia la IA falla por instrucción y configuración deficiente:

Responde de manera genérica a consultas específicas
Da respuestas ficticias cuando no encuentra los datos que necesita
Las respuestas confunden términos, están desactualizadas u omiten detalles importantes

Por eso aplicamos técnicas profesionales de prompt engineering:

Análisis preliminar:

Evaluamos objetivos y datos disponibles
Definimos roles, tareas, reglas, tono y formato

Optimización técnica:

Alineando interacción entre modelo de IA, contexto y herramientas
Testing y refinamiento iterativo hasta lograr resultado satisfactorios

Programación específica:

Mostrando ejemplos relevantes a tu entorno corporativo
Con las prioridades que tu establezcas
Ajustando a tu presupuesto

Ingeniería de contexto: Preparando el terreno

Este es el arte y la ciencia de seleccionar qué información considerará el modelo de IA para dar respuesta. Los agentes de IA, como las personas, tienen una memoria de trabajo limitada que se debe reservar a los datos apropiados con el formato correcto; por eso cuidamos los siguientes aspectos:

Selección:

No todos los documentos merecen estar en la base de conocimiento. Dejamos fuera documentos de baja calidad, duplicados, borradores etc.

Organización:

Hay que etiquetar, segmentar, jerarquizar y priorizar documentación ante la IA

Actualización:

Los datos desactualizados y la multiplicidad de versiones causan alucinaciones y errores evitables

Optimización de formato:

Cuando la IA puede leer los datos con más facilidad y precisión da resultados mucho más fiables

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