Variables y placeholders

Introducción

En el campo del Prompt engineering, las variables y placeholders son herramientas esenciales para crear prompts dinámicos y parametrizados que adaptan su contenido según los datos proporcionados. Estas técnicas permiten una flexibilidad adicional en la generación de texto, permitiendo que los prompts se ajusten a diferentes contextos y situaciones sin necesidad de modificar manualmente el prompt cada vez.

Explicación principal

Las variables son valores que pueden cambiar durante la ejecución del programa. En el contexto del Prompt engineering, una variable puede representar cualquier dato que vaya a ser reemplazado en un template de prompt. Por otro lado, los placeholders son marcadores de posición para estas variables, y se utilizan para indicar dónde deben ser insertados los valores.

Por ejemplo, consideremos la siguiente plantilla de prompt:

"Te presentamos un artículo sobre [TITULO]. En este artículo, analizaremos [DESCRIPCION] y mostraremos cómo [METODOLOGIA] se puede aplicar en diferentes escenarios."

En esta plantilla, [TITULO], [DESCRIPCION] y [METODOLOGIA] son placeholders. Estos pueden ser reemplazados por valores específicos cuando se genera el prompt.

Ejemplo de implementación en Python

Para aplicar variables y placeholders en un sistema real, podríamos utilizar la biblioteca string.Template en Python:

from string import Template

template = Template("Te presentamos un artículo sobre ${TITULO}. En este artículo, analizaremos ${DESCRIPCION} y mostraremos cómo ${METODOLOGIA} se puede aplicar en diferentes escenarios.")

# Reemplazando los placeholders con valores específicos
values = {
    "TITULO": "Programación Avanzada",
    "DESCRIPCION": "la optimización de algoritmos",
    "METODOLOGIA": "machine learning"
}

output = template.substitute(values)
print(output)

Este código genera el siguiente prompt:

Te presentamos un artículo sobre Programación Avanzada. En este artículo, analizaremos la optimización de algoritmos y mostraremos cómo machine learning se puede aplicar en diferentes escenarios.

Errores típicos / trampas

1. Omitir el reemplazo de placeholders: Es común olvidarse de reemplazar algunos o todos los placeholders, lo que resulta en prompts incoherentes.

1. Confusión entre placeholders y comillas simples: Usar comillas simples alrededor del placeholder ('${TITULO}') puede causar problemas de sintaxis, ya que las comillas simples son utilizadas para cadenas literales en Python.

1. Variables no definidas: No inicializar variables antes de usarlas puede generar errores de tiempo de ejecución si se intenta reemplazar un placeholder con una variable no existente.

Checklist accionable

1. Verifica que todos los placeholders estén correctamente definidos y reemplazados en el código.
2. Utiliza comillas dobles para marcar placeholders ("${TITULO}") en lugar de comillas simples, si estás trabajando con Python o cualquier otro lenguaje que lo requiera.
3. Inicializa todas las variables antes de usarlas para evitar errores de tiempo de ejecución.
4. Comprueba el rendimiento del reemplazo de placeholders y optimiza según sea necesario.
5. Especifica explícitamente los tipos de datos que se esperan para cada placeholder.

Cierre

La utilización efectiva de variables y placeholders es fundamental para crear prompts dinámicos y parametrizados en sistemas basados en modelos LLM (Modelos de Modelado del Lenguaje). Al seguir las mejores prácticas descritas en este artículo, podrás mejorar la flexibilidad y la eficiencia de tu sistema, asegurando que tus prompts sean adecuados para una amplia gama de situaciones.

Siguientes pasos

• Aprende a implementar validación previa: Asegúrate de que los datos ingresados en las variables cumplan con los requisitos esperados antes del reemplazo.
• Estudia la generación de prompts por programas: Investiga cómo utilizar funciones y bucles para crear prompts complejos dinámicamente.
• Implementa estrategias de automatización del prompting: Explora cómo puedes usar herramientas como el prompt builder para mejorar la productividad en el desarrollo de prompts.