Errores frecuentes al diseñar prompts para salida estructurada

Introducción

El diseño de prompts con salida estructurada es crucial para garantizar la calidad, eficiencia y seguridad de los sistemas que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Al crear prompts para obtener una salida en formato JSON o cualquier otro esquema estructurado, es común enfrentarse a ciertos errores recurrentes. Este artículo se centra en identificar estos errores frecuentes y proporcionar guías prácticas para evitarlos.

Explicación principal con ejemplos

Cuando se diseña un prompt para obtener una salida estructurada en formato JSON, es importante tener en cuenta varios aspectos técnicos que pueden llevar a problemas. A continuación, se presentan algunos de los errores más comunes y sus soluciones.

Ejemplo básico de prompt

{
  "nombre": "",
  "edad": "",
  "ciudad": ""
}

Este prompt solicita información personal en formato JSON. Sin embargo, como veremos a continuación, pueden surgir varios problemas al implementarlo.

Errores típicos / trampas

1. Falta de especificación de tipo

Un error común es no especificar los tipos correctos para cada campo del JSON. Esto puede causar desajustes en la salida, como valores en formato incorrecto.

Solución: Asegúrate de que cada clave en el prompt esté seguida por su tipo correspondiente (ejemplo: "nombre": {"type": "string"}).

2. Valores predefinidos innecesarios

Otro error frecuente es incluir valores predefinidos en el prompt, lo cual puede llevar a salidas inesperadas.

Solución: Evita agregar valores predeterminados en el prompt y deja que la IA complete cada campo con los datos solicitados. Si necesitas valores por defecto, utiliza un esquema para definirlos (ejemplo: "edad": {"type": "integer", "default": 0}).

3. Falta de validación del formato JSON

La salida no siempre será en el formato exacto que se espera, especialmente si la entrada está mal formada o si los datos no son consistentes.

Solución: Utiliza validadores JSON para asegurarte de que la salida cumple con los esquemas definidos. Un ejemplo simple usando jsonschema en Python:

import jsonschema

def validate_json(output, schema):
    try:
        jsonschema.validate(instance=output, schema=schema)
        return True
    except jsonschema.exceptions.ValidationError as err:
        print(f"Error: {err}")
        return False

# Ejemplo de uso
schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "nombre": {"type": "string"},
        "edad": {"type": "integer"},
        "ciudad": {"type": "string"}
    },
    "required": ["nombre", "edad", "ciudad"]
}

output = json.loads(output)
if not validate_json(output, schema):
    print("Salida no válida")

Checklist accionable

Para evitar estos errores y garantizar una salida estructurada correcta, sigue el siguiente checklist:

1. Especifica claramente los tipos de datos en cada campo del JSON.
2. Evita valores predefinidos innecesarios en el prompt.
3. Incluye validaciones en tu proceso de salida para asegurar que cumple con los esquemas definidos.
4. Verifica la longitud y formato de los campos solicitados, especialmente si se espera un límite específico (ejemplo: edad no debe superar 120).
5. Define casos especiales o excepciones para asegurarte de que el prompt maneja correctamente datos atípicos.
6. Utiliza validadores JSON en tu proceso de post-procesamiento para garantizar la consistencia del formato.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

Una vez que hayas abordado los errores frecuentes al diseñar prompts para salida estructurada, es importante continuar avanzando en el diseño y optimización de tus sistemas. Aquí tienes algunos pasos adicionales a considerar:

• Investiga más sobre el fine-tuning de modelos LLMs para adaptarlos mejor a tus necesidades específicas.
• Explora la utilización de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para mejorar la precisión y relevancia de las salidas generadas por la IA.
• Implementa técnicas avanzadas de control del razonamiento para manejar escenarios complejos y garantizar la confiabilidad de tus sistemas.

Siguiendo estas recomendaciones, podrás diseñar prompts más robustos y evitar los problemas comunes al trabajar con modelos LLMs.