<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Llm on Commentary of Takao</title><link>https://takao.blog/es/tags/llm/</link><description>Recent content in Llm on Commentary of Takao</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>es</language><copyright>Commentary of Takao</copyright><lastBuildDate>Sun, 12 Jul 2026 04:12:51 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://takao.blog/es/tags/llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ingeniería de prompts para LLMs</title><link>https://takao.blog/es/web/llm-prompt-engineering/</link><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://takao.blog/es/web/llm-prompt-engineering/</guid><description>&lt;img src="https://takao.blog/img/thumbnail/llm-prompt-engineering-es.png" alt="Featured image of post Ingeniería de prompts para LLMs" /&gt;&lt;p&gt;La ingeniería de prompts es el arte de diseñar instrucciones efectivas para modelos de lenguaje. Un buen prompt obtiene respuestas precisas y útiles.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="principios-básicos"&gt;Principios básicos
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Sé específico. Proporciona contexto. Define el formato de salida. Usa ejemplos (few-shot). Divide tareas complejas en pasos (chain-of-thought).&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="técnicas-avanzadas"&gt;Técnicas avanzadas
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Role prompting: &amp;ldquo;Eres un experto en React&amp;rdquo;. System prompts para definir comportamiento. Output formatting: JSON, markdown, código.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="iteración"&gt;Iteración
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Prueba, evalúa, refina. Ajusta temperatura (0 para determinista, &amp;gt;0 para creativo). Mide la calidad con tests automatizados.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>