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#reliability
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Pon a prueba tus prompts como si fueran código
Un prompt es código que llega a los usuarios. Trátalo así: con casos de prueba, una línea base y una comprobación de regresión antes de cada cambio.
Añade citas a las respuestas de la IA
Las citas convierten una respuesta inverificable en una comprobable. Así se logra que un modelo cite sus fuentes, y que las cite con honestidad.
Reducir las alucinaciones: una lista de verificación práctica
Los modelos inventan datos cuando la tarea los invita a ello. Esta lista cubre las acciones que recortan las alucinaciones sin fingir que puedes eliminarlas.
La alucinación, explicada sin el pánico
Un modelo de lenguaje que se inventa cosas no está fallando: hace exactamente aquello para lo que se construyó. Por qué ocurre la alucinación y cómo gestionarla.
Gestionar errores y timeouts con elegancia
Las llamadas a modelos fallan, se cuelgan y topan con límites de tasa. Guía práctica de reintentos, timeouts, fallbacks y comportamiento a prueba de fallos.
Escribe un system prompt que funcione
Un system prompt fija las reglas antes de empezar la conversación. Aquí tienes cómo escribir uno que aguante con entradas reales, no solo con demos.
Agentes de IA en el trabajo: tareas reales frente al teatro de las demos
Las demos de agentes deslumbran y los despliegues humillan. Esto es lo que funciona de verdad, lo que se desmorona y cómo distinguirlo.
Límites de tasa y reintentos: construir llamadas a LLM resilientes
Los LLM alojados fallan de formas corrientes: límites, tiempos de espera, errores transitorios. Un poco de disciplina de reintentos vuelve fiable una integración frágil.
Por qué dos ejecuciones del mismo prompt difieren
"Envía el mismo prompt dos veces y sueles obtener dos respuestas distintas. Es por diseño, no un fallo, y saber por qué te dice cuándo controlarlo."