¿Intentas resolver tareas complejas con un solo prompt enorme y los resultados no te convencen?
Es un problema habitual: cuando sobrecargamos un único prompt con demasiadas instrucciones, el modelo pierde el hilo, ignora requisitos y puede llegar a inventar información. La solución pasa por dividir el trabajo en pasos más pequeños y conectarlos entre sí.
En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos el prompt chaining o encadenamiento de prompts, una técnica que descompone un problema complejo en una secuencia de llamadas al modelo, donde la salida de cada paso alimenta al siguiente.
Verás por qué este enfoque funciona mejor que un único prompt y qué ventajas concretas aporta:
Además, pasamos de la teoría a la práctica con ejemplos de implementación usando LangChain y su sintaxis LCEL (LangChain Expression Language), incluyendo código funcional que encadena extracción de información y transformación a JSON en una sola pipeline.
Al final, entenderás cuándo y cómo aplicar el encadenamiento de prompts en tus proyectos, y por qué es una de las técnicas fundamentales para construir flujos de trabajo robustos con modelos de lenguaje.
¡Vamos a encadenar! 🔗