Prompts compuestos

Introducción

El prompt engineering es una disciplina crucial para maximizar la eficacia de los sistemas basados en modelos de lenguaje (LLMs). Los prompts compuestos son un componente fundamental en esta disciplina, permitiendo a los desarrolladores crear instrucciones más complejas y específicas. Estos prompts no solo ayudan a obtener respuestas más precisas y relevantes, sino que también facilitan la integración con arquitecturas de sistemas más grandes y dinámicos.

Los prompts compuestos son especialmente valiosos en aplicaciones donde se requieren múltiples pasos para generar una respuesta. Este artículo explora cómo crear e implementar prompts compuestos efectivamente, proporcionando ejemplos prácticos y advirtiendo sobre errores comunes que podrían obstaculizar su implementación.

Explicación principal con ejemplos

Los prompts compuestos son aquellos diseñados para generar respuestas a través de múltiples pasos o etapas. Estos prompts pueden ser estructurados como una secuencia de instrucciones, donde cada paso sirve como contexto para el siguiente. Esto permite que los modelos generen respuestas más coherentes y precisas.

Ejemplo básico

Consideremos un sistema de asistencia en línea diseñado para responder preguntas sobre el clima. El primer prompt podría pedir al modelo que obtenga la información meteorológica actual, mientras que el segundo prompt podría utilizar esta información para generar una respuesta personalizada:

# Prompt 1: Obtener datos del clima
prompt_1 = "Obtén la temperatura y la humedad actual en [ciudad]."

# Prompt 2: Generar respuesta personalizada
prompt_2 = f"La temperatura actual en {ciudad} es de {temperatura} grados y la humedad es del {humedad}%."

En este ejemplo, el segundo prompt utiliza los datos obtenidos del primer prompt para formar una respuesta más detallada. Este enfoque compuesto permite al modelo generar respuestas más precisas y coherentes.

Ejemplo avanzado

Imaginemos un sistema de ayuda en línea que responde a consultas sobre la programación. El sistema podría utilizar prompts compuestos para analizar la complejidad del problema y generar una respuesta detallada:

# Prompt 1: Identificar el tipo de pregunta (básico o avanzado)
prompt_1 = "¿Es esta pregunta una consulta básica o avanzada?"

# Prompt 2: Analizar el problema si es avanzado
prompt_2 = f"Análisis detallado del problema:\n{problema}"

# Prompt 3: Generar la respuesta basada en el análisis
prompt_3 = "Respuesta basada en el análisis del problema:"

En este caso, los prompts compuestos permiten al modelo analizar y responder a problemas de programación de manera más estructurada e inteligente.

Errores típicos / trampas

Al diseñar prompts compuestos, hay varios errores comunes que deben evitarse:

1. Dependencia excesiva del contexto previo: Los modelos pueden olvidar o no incorporar correctamente el contexto anterior, lo que puede llevar a respuestas inconsistentes.
2. Falta de claridad en la instrucción: Las instrucciones en los prompts compuestos deben ser claras y concisas para evitar malentendidos entre las etapas del prompt.
3. Incoherencia en el formato: Si los prompts compuestos no mantienen un formato coherente, puede resultar en respuestas confusas o incoherentes.

Checklist accionable

Para asegurar la efectividad de los prompts compuestos, es importante seguir estos pasos:

1. Definir claramente el flujo: Especifica paso a paso cómo se deben ejecutar las etapas del prompt.
2. Validar el contexto previo: Asegúrate de que los modelos generen respuestas consistentes basadas en el contexto proporcionado.
3. Usar variables y placeholders: Incorpora elementos dinámicos para personalizar la respuesta según el contexto.
4. Mantener una estructura coherente: Consigue un formato uniforme en todos los prompts compuestos para evitar confusión.
5. Validar las respuestas intermedias: Implementa comprobaciones y validaciones para asegurarte de que cada paso del prompt genere la respuesta esperada.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Implementación en sistemas existentes: Aplica los prompts compuestos a tus sistemas actuales para mejorar su eficacia.
2. Pruebas exhaustivas: Realiza pruebas detalladas para asegurarte de que los prompts compuestos funcionen correctamente en diferentes escenarios.
3. Actualización continua: Mantén actualizados y optimizados tus prompts compuestos según las mejoras y cambios en la tecnología.

Seguir estos pasos te ayudará a maximizar el potencial de los prompts compuestos en tu aplicación, asegurando respuestas más precisas y relevantes para los usuarios finales.