Chain-of-thought (cadena de pensamiento)

Pedirle al modelo que recorra pasos intermedios de razonamiento antes de dar la respuesta final, lo que ayuda en problemas de varios pasos.

Última actualización: · Versión en markdown

Cómo aplicarlo en prompts

Usá este concepto para reducir ambigüedad y mejorar consistencia. Si tu output necesita formato estricto, combiná esto con una guía de JSON y un template por modelo.

Qué significa
Ejemplo copy-paste
Problema: [describí el problema]

Primero, dentro de tags <razonamiento>: reformulá qué se pide, listá qué se sabe y qué falta, y recorré la lógica en pasos chicos.
Después, dentro de tags <respuesta>: dá solo la respuesta final en una o dos oraciones.
Antes de la respuesta, revisá tu razonamiento en busca de errores.
Se abre en el analizador con el prompt precargado.
Abrir en Promptea
Preguntas frecuentes
¿Chain-of-thought siempre mejora la precisión?
No. Ayuda más en problemas de varios pasos. En consultas simples o clasificación suma largo y costo sin mucho beneficio.
¿Conviene mostrarle el razonamiento al usuario final?
Por lo general no. Mantené razonamiento y respuesta en bloques separados y mostrá solo la respuesta; usá el razonamiento para depurar.