Tutoriales
Guías prácticas y de iniciación
Lanzar una función de IA con responsabilidad: una lista de verificación
Una lista práctica previa al lanzamiento para funciones de IA: cubre precisión, seguridad, privacidad, transparencia y las salvaguardas humanas que mantienen protegidos a los usuarios.
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.
Fundamentos de ingeniería de prompts que siguen importando
Las modas en prompting van y vienen. Un pequeño conjunto de fundamentos sigue funcionando entre modelos y versiones. Aquí están, con el razonamiento de cada uno.
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.
Elige el tamaño de modelo adecuado para una tarea
Más grande no siempre es mejor. Un método práctico para elegir un tamaño de modelo acorde a la tarea, el presupuesto y la latencia que puedes tolerar.
Monta un bucle de retroalimentación para mejorar las respuestas
Una función de IA que nunca aprende de sus errores se queda estancada. Cómo capturar señal, convertirla en ejemplos y cerrar el bucle que mejora las respuestas.
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.
Medir la calidad: cómo montar una evaluación básica
Las sensaciones no escalan. Una evaluación pequeña y honesta convierte "esto se siente mejor" en un número fiable. Aquí te explicamos cómo construir una desde cero.
Trocea bien los documentos para la recuperación
La recuperación es solo tan buena como sus trozos. Así se dividen los documentos para que el pasaje correcto vuelva entero y en contexto.
Transmitir y renderizar la salida del modelo en una interfaz
Por qué el streaming hace que las funciones de IA se sientan rápidas, y cómo renderizar la salida token a token en una interfaz sin parpadeos, marcado roto ni caos de diseño.
Construir un pipeline RAG simple: un recorrido conceptual
Generación aumentada por recuperación, construida etapa por etapa. Sin magia ni stack concreto: solo la forma del pipeline y las decisiones que importan.
Control de costos 101: mantener asequible una función de IA
Las funciones de IA facturan por token, y los pequeños hábitos se acumulan en facturas grandes. Estas son las palancas duraderas para contener el costo.
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.
Tu primer agente de IA: una construcción mínima y honesta
Un agente es un modelo en un bucle con herramientas. Construye la versión mínima y honesta, entiende por qué funciona y descubre dónde falla.
Prompting con pocos ejemplos (few-shot): una guía práctica
Los ejemplos enseñan a un modelo más rápido que las instrucciones. Aquí tienes cómo elegirlos, ordenarlos y formatearlos para que el few-shot rinda de forma fiable.