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    Ingeniería de prompts

    Consejos para prompts de contexto largo

    Consejos para aprovechar eficazmente la ventana de contexto extendido de Claude
    • Consejos esenciales para prompts de contexto largo

    While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

    La ventana de contexto extendida de Claude (200K tokens para modelos Claude 3) permite manejar tareas complejas y ricas en datos. Esta guía te ayudará a aprovechar este poder de manera efectiva.

    Consejos esenciales para prompts de contexto largo

    • Coloca datos de formato largo en la parte superior: Coloca tus documentos largos e inputs (~20K+ tokens) cerca de la parte superior de tu prompt, por encima de tu consulta, instrucciones y ejemplos. Esto puede mejorar significativamente el rendimiento de Claude en todos los modelos.

      Las consultas al final pueden mejorar la calidad de la respuesta hasta un 30% en pruebas, especialmente con inputs complejos de múltiples documentos.

    • Estructura el contenido del documento y los metadatos con etiquetas XML: Cuando uses múltiples documentos, envuelve cada documento en etiquetas <document> con subetiquetas <document_content> y <source> (y otros metadatos) para mayor claridad.

    • Fundamenta las respuestas en citas: Para tareas de documentos largos, pide a Claude que cite primero las partes relevantes de los documentos antes de llevar a cabo su tarea. Esto ayuda a Claude a atravesar el "ruido" del resto del contenido del documento.

    Biblioteca de prompts

    Inspírate con una selección curada de prompts para varias tareas y casos de uso.

    Tutorial de prompting de GitHub

    Un tutorial lleno de ejemplos que cubre los conceptos de ingeniería de prompts encontrados en nuestra documentación.

    Tutorial de prompting de Google Sheets

    Una versión más ligera de nuestro tutorial de ingeniería de prompts a través de una hoja de cálculo interactiva.