Chain of thought (CoT)
Técnica que pide al LLM que razone paso a paso antes de dar la respuesta final. Mejora drásticamente la precisión en tareas complejas (matemáticas, lógica, planificación).
Definición completa
El **chain of thought** (cadena de pensamiento) es la práctica de pedir al modelo que muestre su razonamiento intermedio antes de la conclusión final. Mejora la precisión porque obliga al modelo a estructurar la respuesta como una secuencia lógica, no como un salto directo.
**Ejemplo sin CoT:**
Pregunta: "Tengo bono de 20 horas, he gastado 7,5 horas en pádel y 3 en gimnasio. ¿Cuánto me queda?"
Respuesta (sin CoT): "Te quedan 9,5 horas." (correcto pero sin trazabilidad).
**Ejemplo con CoT:**
Respuesta (con CoT): "Bono total: 20 horas. Gastado en pádel: 7,5 h. Gastado en gimnasio: 3 h. Total gastado: 10,5 h. Restante: 20 - 10,5 = **9,5 horas**."
En modelos modernos (Gemini 2.5, Claude 4, GPT-5) el CoT puede activarse implícitamente vía **thinking mode** o **reasoning effort**.
Pueblania lo usa selectivamente: en consultas simples no aporta y suma latencia; en casos con cálculo o cruce de fuentes (bonos, comparativa de ordenanzas), sí se activa.
Ejemplos prácticos
- Razonamiento típico en bono: identificar el tipo de bono, listar consumos, sumar, restar, mostrar resultado.
- Comparativa de ordenanzas: leer artículo 12 + leer artículo 47 + identificar contradicción + escalar al secretario.
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