Prompts orquestados

Introducción

En el campo de la ingeniería de prompts, la orquestación de prompts se convierte en una estrategia esencial para manejar sistemas complejos y mejorar la eficacia de los modelos LLMs (Modelos de Modelamiento de Lenguaje Conectado). Esta técnica implica diseñar y gestionar múltiples prompts que trabajan juntos para lograr un objetivo común. A través del uso efectivo de prompts orquestados, podemos superar limitaciones inherentes a la generación de texto individual y crear soluciones más robustas y versátiles.

Explicación principal con ejemplos

La orquestación de prompts implica el diseño de secuencias de prompts que trabajan en conjunto para completar una tarea compleja. Esto puede ser especialmente útil cuando los modelos LLMs tienen limitaciones en su capacidad para manejar tareas extensas o complejas en un solo prompt.

Ejemplo 1: Resumen de documentos largos

Supongamos que necesitamos resumir un documento largo de 20 páginas. En lugar de intentar generar el resumen completo con un único prompt, podemos orquestar varios prompts para dividir la tarea:

# Prompt inicial
prompt = f"Resuma este documento: {documento}"

# División del texto en fragmentos manejables
fragmentos = [documento[i:i+1000] for i in range(0, len(documento), 1000)]

# Orquestación de prompts para resumir cada fragmento
resumenes = []
for fragmento in fragmentos:
    respuesta = modelo.generate(prompt=f"Resuma este fragmento: {fragmento}")
    resumenes.append(respuesta)

# Combinar todos los resumenes en un solo texto
resumen_final = " ".join(resumenes)

Ejemplo 2: Solución de problemas complejos

Para resolver problemas matemáticos o técnicos complejos, podemos descomponer la tarea en varias subtareas y orquestar prompts para abordar cada una:

# Prompt inicial para el problema completo
prompt = "Resuelva este problema matemático: 2x + 3y - z = 10; x - 2y + 4z = 5; 3x + y - 6z = 7"

# Descomposición en subtareas (en este caso, simplificamos al dividir en ecuaciones)
subtareas = [f"Resuelva esta ecuación: {ecuacion}" for ecuacion in ecuaciones]

# Orquestación de prompts para resolver cada subtarea
soluciones = []
for subtarea in subtareas:
    respuesta = modelo.generate(prompt=subtarea)
    soluciones.append(respuesta)

# Combinar las soluciones parciales en una solución final
solucion_final = " ".join(soluciones)

Errores típicos / trampas

1. Descomposición inadecuada: Una descomposición incorrecta de la tarea puede llevar a respuestas inconsistentes o incompletas.
2. Overfitting al modelo: Si los prompts orquestados están altamente optimizados para un modelo específico, pueden no funcionar bien con otros modelos LLMs.
3. Redundancia en el contexto: Incluir demasiado contexto en cada prompt puede redundar y confundir a los modelos, resultando en respuestas incoherentes.

Checklist accionable

1. Análisis previo: Identifique el problema o la tarea que desea abordar y analice si se beneficia de la orquestación de prompts.
2. Descomposición clara: Divida la tarea en subtareas manejables, asegurándose de que cada subtarea esté bien definida.
3. Diseño de prompts: Diseñe prompts claros y concisos para cada subtarea, asegurándose de proporcionar suficiente contexto pero sin sobrecargar al modelo.
4. Validación intermedia: Implemente validaciones para garantizar que las respuestas a cada prompt sean coherentes entre sí.
5. Monitoreo y ajustes: Supervise la salida del sistema y ajuste los prompts orquestados según sea necesario.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Integración de RAG (Recuperación de Datos de Fuentes Adecuadas): Combine la orquestación de prompts con el uso de RAG para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.
• Evaluación del modelo: Evalúe regularmente cómo los prompts orquestados interactúan con diferentes modelos LLMs para asegurar su consistencia y eficacia.
• Automatización: Explora formas de automatizar el proceso de orquestación de prompts, especialmente en entornos de producción.

Al seguir estas recomendaciones y mantener una estrategia bien pensada, puede maximizar la utilidad de los modelos LLMs en sus sistemas.