Gemini Notebook
Estas fuentes exploran diversas metodologías para maximizar el potencial de los modelos de lenguaje (LLM), priorizando la ingeniería de prompts y los flujos de trabajo agentes sobre el ajuste fino. Se detallan estrategias como la cadena de pensamiento, el encadenamiento de tareas y el uso de ejemplos para alinear las respuestas del modelo con necesidades específicas sin alterar sus parámetros internos. Asimismo, el contenido analiza el sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) como una solución clave para otorgar a la IA acceso a datos externos actualizados y reducir alucinaciones. Los textos también introducen el concepto de flujos de trabajo agénticos, donde la IA opera de forma autónoma mediante el uso de herramientas, memoria y colaboración multia-gente. Finalmente, se destaca la importancia de establecer procesos de evaluación rigurosos, utilizando tanto criterios objetivos como jueces de inteligencia artificial para depurar el rendimiento del sistema. Estas lecciones subrayan un cambio de paradigma hacia una ingeniería flexible y dinámica, capaz de adaptarse rápidamente a los constantes avances tecnológicos del sector.