Casos de prueba

Introducción

La evaluación a través de casos de prueba es una parte crucial en el proceso de desarrollo y mantenimiento de sistemas que utilizan modelos de lenguaje (LLMs). En el contexto del prompt engineering avanzado, los casos de prueba nos permiten asegurarnos de que nuestros prompts generen las salidas esperadas en un amplio rango de escenarios. Esto es especialmente importante ya que los LLMs son sistemas complejos y pueden producir resultados inesperados o incluso erróneos bajo ciertas condiciones.

Explicación principal con ejemplos

En este artículo, profundizaremos en la importancia y el proceso de implementar casos de prueba efectivos para prompts. Comenzamos analizando los escenarios donde es necesario probar nuestro sistema, seguidos por un ejemplo práctico.

Escenarios a probar

1. Contexto variado: Los prompts pueden ser utilizados en diferentes contextos y situaciones. Es crucial asegurarnos de que el modelo genere las salidas correctas para cada caso.
2. Longitud del prompt: A veces, la longitud del prompt puede afectar la precisión de la salida. Probar con prompts cortos, largos y variados es fundamental.
3. Entrada no válida: Es importante probar el sistema con entradas que puedan ser erróneas o inesperadas para verificar cómo responde el modelo.

Ejemplo práctico

Supongamos un prompt que se utiliza para generar descripciones de productos en una plataforma de comercio electrónico:

def generate_product_description(prompt, product_data):
    response = llm.generate(prompt.format(**product_data))
    return response

En este caso, podríamos probar diferentes escenarios con el siguiente bloque de código:

# Caso 1: Contexto variado
test_data_1 = {"name": "Smartphone", "features": ["High quality camera", "Long battery life"]}
assert generate_product_description("Describa los detalles del producto: {name}. Características: {features}", test_data_1) == "Describa los detalles del producto: Smartphone. Características: High quality camera, Long battery life"

# Caso 2: Longitud del prompt
test_data_2 = {"name": "Smartwatch", "features": ["Water-resistant design", "Heart rate monitor"]}
assert generate_product_description("Describa el Smartwatch. Características: {features}", test_data_2) == "Describa el Smartwatch. Características: Water-resistant design, Heart rate monitor"

# Caso 3: Entrada no válida
test_data_3 = {"name": "", "features": ["High quality camera", "Long battery life"]}
assert generate_product_description("Describa los detalles del producto: {name}. Características: {features}", test_data_3) == "Error: Nombre vacío. Por favor, ingrese un nombre válido."

Errores típicos / trampas

1. Ignorar casos borde: Es común omitir escenarios extremos o bordes en la implementación de prompts. Esto puede llevar a resultados inesperados.
2. Dependencia única del modelo: A menudo, se asume que los modelos son estáticos y no cambian con el tiempo. Sin embargo, los LLMs pueden evolucionar y cambiar su comportamiento.
3. Falta de documentación: No documentar adecuadamente las pruebas puede llevar a confusiones y errores en la implementación.

Checklist accionable

1. Identificar escenarios variados: Asegúrate de probar el prompt con diferentes contextos e información.
2. Validar longitud del prompt: Prueba prompts cortos, largos y de tamaño intermedio para evaluar su impacto en la salida.
3. Verifica entradas no válidas: Procura probar el sistema con entradas inesperadas o erróneas.
4. Documenta resultados esperados: Mantén una lista de los resultados que espera obtener para cada caso de prueba.
5. Revisa y ajusta regularmente: Evalúa periódicamente tus casos de prueba para asegurarte de que siguen siendo relevantes.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Implementar pruebas unitarias: Incorpora pruebas unitarias en tu pipeline de desarrollo para asegurar la calidad del código.
2. Usar herramientas de análisis: Explora herramientas de análisis de LLMs como LangChain o Hugging Face Transformers para mejorar la evaluación de prompts.
3. Documentar procesos: Documenta los procesos y procedimientos utilizados en el desarrollo de prompts para facilitar el mantenimiento a largo plazo.

Siguiendo estos pasos, podrás desarrollar e implementar sistemas basados en LLMs con una mayor confiabilidad y precisión.