Prompt engineering avanzado, Unidad 5 — Prompts con salida estructurada, 5.2 — Validación de salidas · 13/01/2026

Reintentos automáticos

Introducción

En el campo del prompt engineering, la salida estructurada es un objetivo común. Sin embargo, los modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs) no siempre entregan resultados perfectos en una sola llamada. En tales casos, es crucial implementar mecanismos para manejar errores y asegurar la consistencia y precisión de las respuestas. Los reintentos automáticos son una herramienta poderosa que puede mejorar significativamente la calidad del proceso de generación de texto.

Explicación principal con ejemplos

Concepto básico

Los reintentos automáticos implican repetir la llamada al modelo con el mismo prompt o con un nuevo prompt ajustado, hasta que se obtenga una salida válida. Esto puede ser especialmente útil cuando los modelos LLMs producen errores comunes como faltas de sintaxis o datos incorrectos.

Ejemplo

Supongamos que estamos trabajando en un sistema que genera respuestas JSON para consultas sobre el tiempo del clima. El prompt inicial podría ser:

{
  "query": "Clima en Madrid",
  "date": "2023-10-05"
}

Si la respuesta es incorrecta o no cumple con el formato esperado, podemos implementar un mecanismo de reintento. Por ejemplo:

import json

def get_weather_data(prompt):
    try:
        response = model.generate(prompt)
        return json.loads(response)  # Verifica si la respuesta es JSON válido
    except json.JSONDecodeError:
        print("La respuesta no es válida JSON, intentando reintentar.")
        return get_weather_data(update_prompt(prompt))

def update_prompt(prompt):
    # Actualiza el prompt para corregir errores o refinar la solicitud
    return {
        "query": "Clima en Madrid",
        "date": "2023-10-05"
    }

En este ejemplo, si model.generate no devuelve una respuesta JSON válida, se invoca de nuevo a get_weather_data con un prompt actualizado.

Errores típicos / trampas

Aunque los reintentos automáticos pueden ser muy útiles, también existen algunos desafíos y errores comunes:

Consumo excesivo de recursos: Repetir demasiadas veces la llamada al modelo puede aumentar significativamente el costo del uso de tokens.
Infinitas recursiones: Si no se implementa correctamente, los reintentos pueden caer en un ciclo infinito si la lógica para actualizar el prompt falla o no corrige los errores.
Demoras innecesarias: Pueden introducir demoras significativas si el modelo tarda tiempo en generar una respuesta correcta.

Checklist accionable

Para asegurar que tus reintentos automáticos estén funcionando correctamente y eficientemente, sigue estos pasos:

Implementa un límite de intentos: No permitas que los reintentos se den indefinidamente para evitar infinitas recursiones.
Mide la latencia del modelo: Asegúrate de que las demoras no se vuelvan innecesariamente largas, lo cual podría afectar negativamente a la experiencia del usuario.
Optimiza el prompt inicial: Asegúrate de que el primer prompt sea lo más preciso posible para minimizar la necesidad de reintentos.
Implementa un control de costo: Monitorea el uso de tokens y ajusta los parámetros según sea necesario para evitar sobrecostos.
Documenta las condiciones de error: Identifica claramente qué tipos de errores justifican un reintento y ajusta la lógica del prompt según sea necesario.

Cierre

Siguientes pasos

Implementa un sistema de control de costes para gestionar el uso de tokens.
Asegúrate de que todos los prompts iniciales estén bien diseñados para minimizar la necesidad de reintentos.
Prueba tu implementación en diferentes escenarios para identificar y corregir posibles fallos.

Los reintentos automáticos son una herramienta valiosa en el prompt engineering avanzado, pero deben ser utilizados con cuidado para evitar problemas. Siguiendo estos consejos, podrás mejorar significativamente la calidad de tus respuestas y la eficiencia del proceso.

Reintentos automáticos