🧠 Conceptos Fundamentales
Arquitectura Transformer
Atención (Attention Mechanism)
El mecanismo central que permite a los "minibrains" comunicarse
Procesamiento Unidireccional
La información solo fluye de izquierda a derecha
Context Window
Limitación del número de tokens que puede procesar
Tokenización
Tokenizers Determinísticos
Cómo los LLMs procesan texto en unidades
Conteo de Tokens
Crítico para gestionar el context window
Diferencias con procesamiento humano
Los LLMs no pueden "ralentizar" para examinar letras
Alucinaciones (Hallucinations)
Definición
Información factualmente incorrecta pero plausible
Truth Bias
Tendencia a asumir que el prompt es verdadero
Mitigación
"Trust but verify, minus the trust"
🔧 Técnicas Core de Prompt Engineering
Few-Shot Learning
Técnica: Proporcionar ejemplos de entrada-salida en el prompt
Uso: Enseñar patrones específicos sin entrenamiento adicional
Beneficio: Mejora dramática en calidad de respuestas
Chain of Thought (CoT)
Técnica: Guiar al modelo a través de pasos de razonamiento
Uso: Problemas complejos que requieren múltiples pasos
Implementación: "Piensa paso a paso"
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval
Búsqueda de información relevante
Augmentation
Incorporación al prompt
Generation
Respuesta informada
Neural Retrieval: Basado en embeddings
Lexical Retrieval: Basado en palabras clave
ReAct (Reasoning + Acting)
Patrón: Alternar entre razonamiento y acción
Herramientas: search, lookup, finish
Aplicación: Agentes que pueden usar herramientas externas
⚙️ Herramientas y Tecnologías
APIs y Modelos
OpenAI API
GPT-3.5, GPT-4, Codex
Chat Completion API
Interfaz moderna para conversaciones
Function Calling
Capacidad de usar herramientas externas
Control de Generación
Temperature
Control de creatividad/determinismo
Top-p (Nucleus Sampling)
Control de diversidad de respuestas
Max Tokens
Limitación de longitud de respuesta
Embeddings y Vectores
Vector Embeddings
Representación numérica de texto
Similarity Search
Búsqueda por similitud semántica
Vector Databases
Almacenamiento para RAG
🏗️ Arquitecturas de Aplicación
Completación Simple
Prompt → Respuesta
Chat Applications
Conversación multi-turno
Code Completion
GitHub Copilot como ejemplo paradigmático
Conversational Agents
Agentes con capacidad de usar herramientas
RAG Systems
Sistemas de recuperación y generación
Multi-step Workflows
Pipelines complejos de procesamiento
📋 Mejores Prácticas de Prompt Design
Anatomía del Prompt Ideal
Tipos de Documentos Prompt
The Advice Conversation
Formato conversacional
The Analytic Report
Formato de reporte estructurado
Organización de Contenido
Static Content
Instrucciones y ejemplos fijos
Dynamic Content
Información contextual variable
Elastic Snippets
Contenido que se adapta según el espacio disponible
🧪 Evaluación y Métricas
Métodos de Evaluación
Human Evaluation
Evaluación por humanos
Automated Metrics
Métricas automáticas
A/B Testing
Pruebas comparativas
Benchmarks
Conjuntos de datos estándar
Métricas Clave
Accuracy
Precisión factual
Relevance
Pertinencia al contexto
Coherence
Consistencia interna
Utility
Valor práctico para el usuario
🔬 Técnicas Avanzadas
Tool Usage (Uso de Herramientas)
Function Definitions
Definición clara de herramientas disponibles
Guidelines
Mejores prácticas para definiciones de tools
Integration
Integración con APIs externas
Context Management
Context Selection
Selección de información relevante
Context Ranking
Priorización por importancia
Context Organization
Estructuración óptima
Fine-tuning y Alignment
Post-training
Mejoras después del entrenamiento base
Specialized Models
Modelos adaptados para tareas específicas
Human Feedback
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
🚀 Futuro y Tendencias
Multimodalidad
Integración de texto, imagen, audio y video
Capacidades más amplias de comprensión
Agencia Mejorada
Agentes más autónomos
Mejor toma de decisiones
Workflows más complejos
Eficiencia
Optimización de costos computacionales
Mejores técnicas de compresión de prompts
Context windows más grandes
💡 Insights Clave del Libro
GitHub Copilot como Caso de Estudio
Los autores usaron su experiencia real desarrollando uno de los primeros productos LLM exitosos
Importancia del Orden
La posición de elementos en el prompt es crítica
Comprensión vs Imitación
Los LLMs imitan patrones, no "comprenden" en el sentido humano
Iteración Constante
El prompt engineering requiere experimentación y refinamiento continuo
Context is King
La calidad del contexto proporcionado determina la calidad de la respuesta