Campos obligatorios

Introducción

En la era de la inteligencia artificial generativa, diseñar prompts que produzcan salidas estructuradas es crucial. En particular, cuando se trabaja con sistemas que requieren respuestas en JSON o cualquier otro formato estructurado, el uso correcto de campos obligatorios es fundamental para garantizar que los datos devueltos sean consistentes y útiles. Este artículo explora cómo incluir correctamente estos campos en tus prompts, discute errores comunes a evitar y proporciona un checklist accionable para implementarlos con precisión.

Explicación principal

Los campos obligatorios son partes esenciales de cualquier esquema JSON que garantizan la presencia de ciertos datos críticos. Estos campos no pueden omitirse o dejar vacíos, lo que asegura una estructura consistente y predictiva en las respuestas del sistema.

Ejemplo

Supongamos que estás creando un prompt para obtener información detallada sobre un producto:

{
  "producto": {
    "nombre": "Silla de oficina",
    "precio": 150.0,
    "descripción": "Una silla cómoda y ergonómica"
  }
}

En este ejemplo, nombre y precio son campos obligatorios. Si el prompt fallara en incluir estos dos campos, la estructura del JSON sería incoherente.

Ejemplo de prompt

Un prompt más complejo podría ser:

{
  "consulta": {
    "tipo": "producto",
    "id": "P123456789",
    "campos_obligatorios": ["nombre", "precio"]
  }
}

Este ejemplo incluye un campo campos_obligatorios que especifica cuáles son los campos requeridos para cada consulta.

Errores típicos / trampas

1. Omisión de campos: Ignorar la inclusión de campos obligatorios puede llevar a respuestas incompletas y inconsistentes.
2. Uso incorrecto de null: Algunos desarrolladores pueden usar null en lugar de omitir un campo, lo que puede ser confuso para los sistemas de validación.
3. Campos opcionales mal etiquetados: Confundir campos obligatorios con opcionales puede resultar en respuestas incoherentes o incompletas.

Ejemplos de errores

• Omisión de campos:

  {
    "consulta": {
      "tipo": "producto",
      "id": "P123456789"
    }
  }

• Uso incorrecto de null:

  {
    "consulta": {
      "tipo": "producto",
      "id": "P123456789",
      "precio": null
    }
  }

• Campos opcionales mal etiquetados:

  {
    "consulta": {
      "tipo": "producto",
      "id": "P123456789",
      "precio": 150.0,
      "stock": null // Debería ser opcional
    }
  }

Checklist accionable

1. Identifica los campos críticos: Enumera todos los datos esenciales que deben estar presentes en cada respuesta.
2. Incluye campos_obligatorios en el prompt: Agrega un campo al prompt que indique cuáles son los obligatorios.
3. Valida la estructura del JSON: Asegúrate de que las respuestas contienen todos los campos obligatorios.
4. Uso correcto de null: Evita usar null para campos que no estén disponibles; mejor omitirlos si es necesario.
5. Documentación clara: Proporciona documentación detallada sobre qué campos son obligatorios y cuáles pueden ser opcionales.

Cierre

Siguientes pasos

• Refinación del prompt: Continúa mejorando el diseño de tus prompts para incluir más detalles estructurados.
• Implementación en producción: Integra los cambios en tu arquitectura actual y asegúrate de que todo funcione correctamente.
• Monitoreo e iteración: Implementa un sistema de monitoreo continuo para detectar problemas y actualizar el prompt según sea necesario.

Siguiendo estos pasos, podrás crear prompts que produzcan salidas estructuradas consistentes y útiles, asegurando una experiencia de usuario mejorada en tus aplicaciones basadas en LLMs.