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    Aumentar la consistencia de la salida

    Cómo hacer que las respuestas de Claude sean más consistentes mediante especificación de formato, prefilling, ejemplos y recuperación contextual.
    • Especifica el formato de salida deseado
    • Rellena previamente la respuesta de Claude
    • Limita con ejemplos
    • Utiliza recuperación para consistencia contextual
    • Encadena prompts para tareas complejas

    Para garantizar la conformidad con esquemas JSON

    Si necesitas que Claude siempre genere JSON válido que se ajuste a un esquema específico, utiliza Structured Outputs en lugar de las técnicas de ingeniería de prompts que se muestran a continuación. Los resultados estructurados proporcionan conformidad garantizada con esquemas y están diseñados específicamente para este caso de uso.

    Las técnicas que se muestran a continuación son útiles para la consistencia general de la salida o cuando necesitas flexibilidad más allá de esquemas JSON estrictos.

    Así es como hacer que las respuestas de Claude sean más consistentes:

    Especifica el formato de salida deseado

    Define con precisión tu formato de salida deseado utilizando JSON, XML o plantillas personalizadas para que Claude entienda cada elemento de formato de salida que requieres.

    Rellena previamente la respuesta de Claude

    Rellena previamente el turno del Assistant con tu formato deseado. Este truco evita el preámbulo amigable de Claude y refuerza tu estructura.

    Limita con ejemplos

    Proporciona ejemplos de tu salida deseada. Esto entrena la comprensión de Claude mejor que las instrucciones abstractas.

    Utiliza recuperación para consistencia contextual

    Para tareas que requieren contexto consistente (por ejemplo, chatbots, bases de conocimiento), utiliza recuperación para anclar las respuestas de Claude en un conjunto de información fijo.

    Encadena prompts para tareas complejas

    Divide tareas complejas en subtareas más pequeñas y consistentes. Cada subtarea recibe la atención completa de Claude, reduciendo errores de inconsistencia en flujos de trabajo escalados.