Curso de ingeniería de prompts

Lección 1 • Terminología Clave y Modelos Mentales

Define el vocabulario central — temperatura, top-p, ventana de contexto, alucinación — utilizado a lo largo del curso. Proporciona un lenguaje compartido para el análisis preciso de prompts.

Lección 2 • El Rol de los Prompts en la Salida del Modelo

Explica cómo el texto de entrada moldea las respuestas del modelo a través del contexto, el encuadre y la claridad de las instrucciones. Conecta la estructura del prompt directamente con la calidad de la salida.

Lección 3 • La Ingeniería de Prompts como Disciplina

Posiciona la ingeniería de prompts dentro de los flujos de trabajo de IA y los roles profesionales. Los estudiantes comprenden el alcance, las limitaciones y la naturaleza iterativa de esta práctica.

Lección 1 • Técnicas de Especificación de Salida

Cubre directivas de formato, restricciones de longitud y plantillas estructurales para controlar la forma de la salida del modelo. Asegura que las salidas sean inmediatamente utilizables en flujos de trabajo posteriores.

Lección 2 • Componentes Básicos del Prompt

Desglosa la instrucción, el contexto, los datos de entrada y el indicador de salida como los cuatro bloques de construcción principales. Enseña cómo cada componente contribuye a la precisión de la respuesta.

Lección 3 • Redacción de Instrucciones Claras

Se enfoca en la elección de verbos, la definición del alcance y la especificación de restricciones dentro del componente de instrucción. Reduce directamente la ambigüedad y las respuestas fuera de objetivo.

Lección 4 • Diagnóstico de Prompts Débiles

Presenta una lista de verificación sistemática para identificar elementos del prompt vagos, contradictorios o incompletos. Desarrolla el hábito de diagnóstico esencial para la mejora iterativa.

Lección 1 • Prompting de Cadena de Pensamiento

Introduce la elicitación de razonamiento paso a paso para mejorar la precisión en tareas complejas. Conecta la transparencia del razonamiento con la detección de errores y la confiabilidad de la salida.

Lección 2 • Selección de la Técnica Correcta

Proporciona un marco de decisión para emparejar la técnica de prompting con el tipo de tarea, la complejidad y las restricciones de recursos. Sintetiza la sección en juicio aplicado.

Lección 3 • Prompting Zero-Shot

Enseña cómo obtener respuestas precisas sin ejemplos maximizando la precisión de la instrucción. Establece la técnica de referencia sobre la cual se construyen todos los demás métodos.

Lección 4 • Ajuste de Instrucciones y Encadenamiento de Prompts

Enseña cómo secuenciar múltiples prompts para manejar tareas demasiado complejas para una sola llamada. Construye el pensamiento de pipeline esencial para aplicaciones avanzadas.

Lección 1 • Autocrítica y Refinamiento Iterativo

Enseña prompts que instruyen al modelo para que revise y mejore su propia salida. Construye un mecanismo de calidad de ciclo cerrado dentro de una sesión de un solo turno o de múltiples turnos.

Lección 2 • Autoconsistencia y Votación Mayoritaria

Cubre la generación de múltiples respuestas independientes y su agregación para una mayor precisión. Conecta el muestreo estadístico con la mejora de la confiabilidad en tareas de alto riesgo.

Lección 3 • Manejo de Ambigüedad y Casos Límite

Capacita a los estudiantes para diseñar prompts que gestionen con elegancia entradas poco claras y escenarios inesperados. Reduce el comportamiento frágil de los prompts en entornos de producción.

Lección 4 • Árbol de Pensamiento y Razonamiento Ramificado

Extiende la cadena de pensamiento hacia rutas de razonamiento paralelas para problemas con múltiples enfoques válidos. Enseña cuándo la ramificación supera a las cadenas de razonamiento lineales.

Lección 1 • Prompts Conversacionales y de Cara al Cliente

Diseña prompts para chatbots, asistentes virtuales y agentes de soporte que mantienen el contexto y el tono. Aborda la experiencia de usuario y el manejo de escalamientos.

Lección 2 • Prompts de Creación de Contenido y Redacción Publicitaria

Cubre la calibración del tono, la segmentación de audiencia y el control de formato para contenido de marketing, editorial y creativo. Conecta el diseño del prompt con los objetivos de marca y comunicación.

Lección 3 • Prompts de Investigación y Síntesis de Conocimiento

Enseña prompts que agregan, comparan y sintetizan información de múltiples fuentes o perspectivas. Construye una calidad de salida de grado de investigación a través de la indagación estructurada.

Lección 4 • Prompts de Análisis de Datos y Resumen

Enseña prompts estructurados para extraer ideas, resumir documentos y formatear salidas analíticas. Construye prompts que se integran en los flujos de trabajo de datos.

Lección 1 • Diseño de Conversación Multigiro

Cubre el diseño de prompts giro a giro que mantienen la coherencia, rastrean la intención del usuario y se adaptan dinámicamente. Construye el andamiaje para productos de IA conversacional confiables.

Lección 2 • Gestión de la Ventana de Contexto

Enseña estrategias para ajustar información relevante dentro de los límites de tokens en conversaciones largas. Aborda directamente la pérdida de memoria y la degradación del contexto en sesiones extensas.

Lección 3 • Prueba de Sistemas de Prompts Multigiro

Introduce simulación, red-teaming y pruebas de regresión para sistemas de prompts conversacionales. Asegura la confiabilidad antes del despliegue en entornos de cara al usuario.

Lección 4 • Arquitectura de Prompts de Sistema

Cubre la estructura, el alcance y la autoridad de los prompts de sistema en relación con los turnos del usuario. Establece cómo las instrucciones a nivel de sistema gobiernan todas las interacciones posteriores.

Lección 1 • Definición de Métricas de Éxito de Prompts

Cubre la precisión, relevancia, coherencia y tasa de finalización de tareas como dimensiones medibles de la calidad del prompt. Conecta la selección de métricas con los requisitos específicos del caso de uso.

Lección 2 • Flujo de Trabajo de Optimización Iterativa de Prompts

Establece un ciclo estructurado de hipótesis, prueba, análisis y revisión para la mejora continua de prompts. Integra los hallazgos de la evaluación en pasos de rediseño procesables.

Lección 3 • Pruebas A/B y Variantes de Prompts

Cubre la comparación controlada de variantes de prompts para identificar diferencias de rendimiento estadísticamente significativas. Construye hábitos de experimentación rigurosos para la optimización de prompts.

Lección 4 • Métodos de Evaluación Manual y Automatizada

Enseña rúbricas de revisión humana junto con herramientas de puntuación automatizadas para una evaluación escalable de prompts. Equilibra la profundidad de la evaluación con la eficiencia operativa.

Lección 1 • Escalamiento de la Ingeniería de Prompts en Equipos

Cubre modelos de gobernanza, guías de estilo y flujos de trabajo de colaboración para el desarrollo de prompts en múltiples equipos. Construye la capacidad organizacional para operaciones de prompts a escala empresarial.

Lección 2 • Seguridad, Sesgo y Despliegue Responsable

Aborda la auditoría de sesgos, la prevención de salidas dañinas y los requisitos de transparencia para prompts de producción. Conecta el diseño ético con la gestión del riesgo organizacional.

Lección 3 • Integración de Prompts en Pipelines de IA

Enseña cómo se conectan los prompts con las API, los frameworks de orquestación y los pipelines de datos en producción. Une el diseño de prompts con las prácticas de ingeniería de software para el despliegue.

Lección 4 • Monitoreo del Rendimiento de Prompts en Producción

Cubre el registro, las alertas y la detección de deriva para sistemas de prompts en vivo. Asegura que la calidad del prompt se mantenga a medida que evolucionan el comportamiento del usuario y las actualizaciones del modelo.