Diseña un prompt estructurado para extracción de cláusulas legales
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibes 30 contratos reales anonimizados (15 train + 15 test) en español, con la verdad-terreno de las 12 cláusulas etiquetada por un becario senior. Diseña el system prompt con role conditioning ('eres un revisor contractual junior'), añade 3-5 few-shot examples, define un schema JSON estricto con citas literales y un campo 'no presente' explícito. Valida con jsonschema y compara dos variantes: chain-of-thought interno vs. extracción directa. Éxito = exactitud de extracción >= 0,85 en el test, 0 outputs JSON inválidos y un análisis de errores con casos límite documentados.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar un prompt + schema JSON que extraiga 12 cláusulas con citas literales y reconozca ausencias, con cero outputs inválidos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar técnicas sistemáticas de prompt engineering (role conditioning, few-shot)
- Diseñar schemas JSON que fuerzan trazabilidad y manejo de ausencias
- Evaluar prompts con un test set y métricas honestas
- Comunicar límites del LLM a un público no técnico (abogados)
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de Prompts
Diseñar prompts versionados con schemas JSON, evaluación rigurosa y documentación para usuarios finales es el trabajo nuclear de un prompt engineer en consultoría AI o productos enterprise.
Este proyecto afina
- prompt-engineering
- structured-outputs
- evaluation
Ingeniero/a de IA
Integrar LLMs con validación, manejo de errores y guías para usuarios reales es exactamente la rutina del AI engineer en startups y consultorías.
Este proyecto afina
- json-mode
- few-shot-prompting
- python
Ingeniero/a de NLP
La extracción estructurada con LLMs es la evolución moderna del NER (Named Entity Recognition) y forma parte del kit estándar del NLP engineer en sectores documentales.
Este proyecto afina
- prompt-engineering
- evaluation
- python