Evaluación y mejora: Puesta en práctica de los conocimientos en prompt engineering

Introducción

La evaluación y mejora constante son fundamentales para asegurar que nuestros sistemas basados en LLMs (Modelos de Inteligencia Artificial Generativa) funcionen eficientemente y cumplan con las expectativas. En este artículo, exploraremos cómo aplicar estos conocimientos a través de un proyecto integral, analizando tanto el proceso como los posibles errores a evitar.

Explicación principal

Definición del sistema

Comenzamos definiendo claramente qué es lo que nuestro sistema debe lograr. Esto implica establecer objetivos claros y medibles para asegurarnos de que estemos en la dirección correcta. Por ejemplo, si estamos creando un asistente virtual, podríamos definir los siguientes objetivos:

• Generar respuestas precisas a preguntas específicas.
• Mantener una conversación coherente durante al menos 3 interacciones.

Diseño de arquitectura de prompts

Una vez que tenemos claros los objetivos del sistema, es el momento de diseñar la arquitectura de prompts. Esto incluye cómo estructurar nuestros prompts para maximizar su eficacia y minimizar los costes. Por ejemplo:

Prompt:

• Instrucción: "Genera una respuesta a la pregunta siguiente."
• Contexto: "[Historial de conversación]"
• Datos de entrada: "[Pregunta específica]"

Implementación y pruebas

La implementación implica codificar nuestra arquitectura de prompts en código. Durante esta fase, es crucial realizar pruebas exhaustivas para asegurarnos de que el sistema funciona como esperamos.

Caso de prueba 1: Respuesta a preguntas básicas

def test_basic_question_response():
    prompt = "¿Cuál es la capital de España?"
    expected_answer = "La capital de España es Madrid."
    actual_answer = llm.generate_response(prompt)
    assert actual_answer == expected_answer, f"Expected {expected_answer}, got {actual_answer}"

Caso de prueba 2: Mantener una conversación coherente

def test_conversation_consistency():
    conversation_history = "Pregunta1: ¿Cuál es la capital de España? Respuesta1: La capital de España es Madrid. Pregunta2: ¿Cómo se llama el presidente actual?"
    expected_answer = "El presidente actual se refiere a Francisco Javier Pérez Sanchez."
    actual_answer = llm.generate_response(conversation_history, "¿Cómo se llama el presidente actual?")
    assert actual_answer == expected_answer, f"Expected {expected_answer}, got {actual_answer}"

Evaluación y mejora

Después de implementar nuestro sistema, es necesario evaluarlo para identificar áreas de mejora. Podemos usar diversas métricas para hacer esto:

• Exactitud: ¿Cuántas respuestas son correctas?
• Consistencia: ¿Las respuestas siguen siendo relevantes a lo largo del tiempo?

Ejemplo de evaluación

def evaluate_system(questions, expected_answers):
    total_questions = len(questions)
    correct_answers = 0
    
    for i in range(total_questions):
        actual_answer = llm.generate_response(questions[i])
        if actual_answer == expected_answers[i]:
            correct_answers += 1
            
    accuracy_rate = (correct_answers / total_questions) * 100
    return f"Accuracy rate: {accuracy_rate}%"

questions = ["¿Cuál es la capital de España?", "¿Quién es el presidente de Francia?"]
expected_answers = ["La capital de España es Madrid.", "El presidente de Francia es Emmanuel Macron."]
accuracy = evaluate_system(questions, expected_answers)
print(f"System accuracy: {accuracy}")

Errores típicos / trampas

1. Prompt too long: Un prompt largo puede sobrecargar al modelo y llevar a respuestas irrelevantes o incorrectas.
2. Overfitting to specific prompts: Si el sistema se entrena con prompts específicos sin generalizar, puede fallar en nuevas entradas similares pero no exactamente iguales.
3. Neglecting model drift: Los modelos LLM pueden cambiar con el tiempo y los prompts antiguos pueden dejar de funcionar.

Checklist accionable

1. Revisión del sistema: Analiza cada prompt para asegurarte de que es claro, conciso y efectivo.
2. Pruebas exhaustivas: Realiza pruebas A/B para comparar diferentes enfoques y seleccionar el mejor.
3. Métricas de rendimiento: Usa métricas relevantes como exactitud y consistencia para evaluar tu sistema.
4. Documentación: Mantén una documentación detallada de todos los prompts utilizados y sus resultados para futuras referencias.
5. Iteración constante: Continúa mejorando el sistema con base en los hallazgos obtenidos a partir de las pruebas.

Cierre

Siguientes pasos

• Fine-tuning del modelo: Mejora aún más tu sistema ajustando el modelo LLM a tus necesidades específicas.
• Prueba en producción: Pasa tu sistema a un entorno de producción para identificar problemas reales.
• Seguimiento y mantenimiento: Mantén una vigilancia constante y realiza actualizaciones regulares para asegurar la calidad del servicio.

Siguiendo estos pasos, podrás garantizar que tu sistema basado en LLMs cumpla con las expectativas y proporcione una experiencia óptima a los usuarios.