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    3. Prompt Engineering Impact

    Prompt Engineering Impact

    How prompting technique changes accuracy, completeness and relevance of legal answers.

    IlustrativoActualizado 2026-07-08

    Impacto de la ingeniería de prompts en resultados legales

    Cómo las diferentes técnicas de prompts afectan la precisión, completitud y relevancia de la IA en tareas legales.

    Conclusión clave

    Los prompts de descomposición multi-paso logran 91% de precisión - una mejora del 47% sobre consultas básicas. Los prompts por jurisdicción logran 92% de relevancia.

    Estimación ilustrativa - una cifra orientativa para la configuración de escenarios, no una referencia medida. No los interprete como resultados medidos por proveedor.

    Across eight prompting techniques in this illustrative scenario, accuracy ranges from 62 on zero-shot queries to a high of 91 for multi-step decomposition, with jurisdiction-scoped prompts scoring highest on relevance (92) and structured-output prompting leading on completeness (90). Chain-of-thought and role-based framing land in the middle of the pack. The spread suggests query structure, not just model choice, is a meaningful lever for output quality - pointing legal teams toward prompt design and jurisdiction-scoping as a lower-cost improvement path than model switching. These figures are illustrative, not measured benchmarks.
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