/ai--context-engineering

Implementa embeddings vectoriales en tu aplicación para búsqueda semántica, RAG o similitud: ingesta, troceado, consulta y optimización.

Decide con honestidad si hace falta afinar un LLM o basta con prompts, y si procede prepara datos, entrena y compara antes y después.

Añade filtros de entrada y salida, defensa contra inyección de prompts y manejo de datos personales a una función de IA, con pruebas adversarias.

Mide dónde se gastan los tokens de tu app y aplica enrutado de modelos, cachés y compresión de prompts, validando cada cambio con una evaluación.

Monta un conjunto de evaluación para una función de IA: casos, rúbricas, comprobaciones por código, jueces LLM con control de sesgos y puerta en CI.

Instrumenta tu aplicación de IA con trazas, seguimiento de tokens y coste, señales de calidad, paneles y alertas para cada llamada.