Ingeniería de Prompts y Contexto

Cualquiera puede sacar una respuesta impresionante de un modelo de lenguaje. Obtener respuestas fiables — sobre entradas reales desordenadas, a escala, cuando una incorrecta realmente cuesta algo — es una habilidad diferente, y casi nadie la enseña. Esa habilidad es de lo que trata este curso. Aprenderás a construir un prompt a partir de sus componentes reales en lugar de fórmulas prestadas, a diseñar el contexto que un modelo necesita a su alrededor — los documentos, ejemplos, herramientas y memoria adecuados, y nada que solo añada ruido — y luego hacer lo que la mayoría omite por completo: medir. Conjuntos de datos dorados, comprobaciones deterministas, un LLM como juez calibrado con etiquetas humanas, suites de regresión, métricas que realmente se ajusten a sistemas RAG y de agentes. El bucle que te dice si un cambio mejoró las cosas o solo las hizo diferentes. Está basado en cómo trabajan hoy los profesionales serios y los principales proveedores de modelos, no en folclore que se rompe con la próxima versión. Aquí aparecen artefactos en forma de código — un esquema, una definición de herramienta, una aserción — pero no escribirás ninguno, y los aprendices técnicos y no técnicos siguen el mismo camino. A lo largo de treinta y seis lecciones pasarás de cómo se comportan los modelos a un bucle de ingeniería completo y repetible, con el conocimiento de seguridad e inyección de prompts que cualquier sistema real necesita en el camino. Deja de enviar demostraciones que funcionan una vez. Empieza a construir cosas que perduren.