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Define el paciente y su system prompt para la IA.
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Motivo de consulta
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Motivo de consulta
Por qué acude este paciente a terapia. Visible en el panel clínico derecho.
Ej: Dificultad para conciliar el sueño y preocupación excesiva por el trabajo.
Rasgos clave
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Rasgos clave
Características psicológicas principales. Separados por comas.
Ej: Rumiación, catastrofismo, necesidad de aprobación, evitación.
Resistencias
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Resistencias
Cómo evita o se defiende el paciente en terapia.
Ej: Cambia de tema cuando se siente presionado. Minimiza el malestar.
Objetivo del ejercicio
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Objetivo del ejercicio
Qué habilidad terapéutica se practica con este perfil.
Ej: Practicar la escucha activa y la validación emocional.
System Prompt *
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System Prompt
Instrucciones para la IA. Define personalidad, comportamiento y cómo responde.
Eres Laura, psicóloga de 38 años con ansiedad generalizada... - Tiendes a catastrofizar situaciones laborales. - Cuando el terapeuta señala algo incómodo, cambias de tema. Responde en español. 2-4 frases.
*
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+ OpenRouter
+ Together
+ Mistral
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Cloud / Remoto
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Ollama (nativo)
OpenAI compatible (Groq, Together, Mistral, OpenRouter...)
Usa
OpenAI compatible
para: Groq, Together AI, OpenRouter, Mistral AI, Perplexity, Anyscale y cualquier proveedor con endpoint
/v1/chat/completions
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Parámetros del modelo
Ajustes de inferencia para Ollama. Se guardan con cada sesión.
Restablecer defaults
num_ctx
?
Ventana de contexto
Tokens máximos que el modelo puede "recordar". Mayor valor = más contexto pero más memoria.
Recomendado: 32768. Máx según modelo.
Tokens de contexto (ventana de memoria)
temperature
?
Temperatura
Controla la aleatoriedad. Valores bajos = respuestas más predecibles. Altos = más creatividad.
Rango: 0.0 – 2.0. Default: 0.9
Aleatoriedad (0=determinista, 2=caótico)
repeat_penalty
?
Penalización de repetición
Reduce la probabilidad de repetir palabras o frases recientes. Muy útil para respuestas naturales.
Rango: 1.0 – 1.5. Default: 1.2
Penaliza tokens repetidos (1=sin penalizar)
repeat_last_n
?
Ventana de repetición
Cuántos tokens previos considera para aplicar repeat_penalty.
Rango: 0 – 512. Default: 128. 0=desactivado.
Tokens previos para penalizar repetición
top_p
?
Top-P (nucleus sampling)
Solo considera tokens cuya probabilidad acumulada supera este umbral. Controla diversidad.
Rango: 0.0 – 1.0. Default: 0.9
Nucleus sampling (diversidad de tokens)
top_k
?
Top-K
Limita la selección a los K tokens más probables en cada paso.
Rango: 0 – 100. Default: 40. 0=desactivado.
Limitar a los K tokens más probables
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