Prompts y recuperación en RAG: respuestas fundamentadas
La parte entre la recuperación y la generación: un umbral de distancia, un presupuesto de contexto, un prompt fundamentado con fuentes numeradas y un «No lo sé» exacto, comprobación de citas y un modelo de lenguaje detrás de un Protocol, probado con un falso y ejecutado con el SDK de Anthropic.
¿Cómo quieres aprender?
Python para una carrera en IA es un curso Pro
La parte entre la recuperación y la generación: un umbral de distancia, un presupuesto de contexto, un prompt fundamentado con fuentes numeradas y un «No lo sé» exacto, comprobación de citas y un modelo de lenguaje detrás de un Protocol, probado con un falso y ejecutado con el SDK de Anthropic.
El curso de Python es gratuito y completo: este curso no está hecho con nada recortado de él. Cada capítulo de un curso Pro sigue los seis pasos completos:
- Descubre — Conoce el problema antes que la definición: lo que no se puede hacer sin esto.
- Comprende — Construye el modelo mental: qué hace Python realmente y por qué lo hace así.
- Ejemplo — Un ejemplo completo con su salida real: ejecutado, no imaginado.
- Predice — Di qué pasará antes de ejecutarlo. Una predicción equivocada enseña más que una acertada.
- Aplica — Escríbelo y ejecútalo en tu propio ordenador. Leerlo no es lo mismo que hacerlo.
- Reto — Diez preguntas de fácil a difícil. Las últimas son difíciles a propósito.