Ingeniería de prompts iterativa y refinamiento

Ingeniería rápida con la API de OpenAI

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Ingeniería de prompts iterativa

Ningún prompt es perfecto al principio
La ingeniería de prompts es un proceso iterativo en el que:
- Creamos un prompt
- Lo damos al modelo
- Observamos y analizamos la salida
- Iteramos para mejorarlo

Imagen que representa un ciclo. Un círculo azul con cuatro flechas que se retroalimentan.

Refinar prompts

Prompt inicial

prompt = "Generate an Excel sheet containing
five student names and their grades"

print(get_response(prompt))

Lo siento, pero como IA basada en texto, no 
puedo generar directamente una hoja de Excel. 
Sin embargo, puedo ayudarte a crear una 
representación de los datos que pides.

Prompt refinado

prompt = "Generate a table that I can copy 
to Excel, containing five student names and 
their grades"
print(get_response(prompt))

| Student Name | Grade |
|--------------|-------|
| Student 1    |  90   |
| Student 2    |  85   |
| Student 3    |  95   |
| Student 4    |  88   |
| Student 5    |  92   |

Ejemplo: análisis de una función de Python

code = '''
def calculate_rectangle_area(length, width):
    area = length * width
    return area
'''

$Imagen que muestra un rectángulo y la fórmula para calcular su área dado su ancho y largo. Área = largo\*ancho.$

Ejemplo: prompt inicial

prompt = f"""
  Analyze the code delimited by triple backticks with one sentence
  ```{code}```.
"""
print(get_response(prompt))

El código calcula el área de un rectángulo a partir de su largo y ancho.

Ejemplo: refinamiento de prompt

Modificamos el prompt para obtener el lenguaje de programación

prompt = f"""
  Analyze the code delimited by triple backticks and provide its programming 
  language with one sentence 
  ```{code}```.
"""
print(get_response(prompt))

El código proporcionado es una función escrita en Python que calcula el área de 
un rectángulo a partir de su largo y ancho.

Ejemplo: refinamiento de prompt

Modificamos el prompt para obtener salida estructurada

prompt = f"""
  For the function delimited by triple backticks, provide in a structured format
  the following:
  - description: one sentence short description
  - language: the programming language used
  - input: the inputs to the function
  - output: the output returned by the function
  ```{code}```.
"""
print(get_response(prompt))

Ejemplo: refinamiento de prompt

description: Esta función calcula el área de un rectángulo.

language: Python

input:
 - length: La longitud del rectángulo.
 - width: El ancho del rectángulo.

output:
 - area: El área calculada del rectángulo, que es el producto de la longitud 
 y el ancho.

Refinamiento de prompt con few-shot

Clasificación de descripciones meteorológicas

Prompt inicial

prompt = """
Clear skies and a gentle breeze. -> Sunny
Heavy rain and thunderstorms expected. -> Rainy
Fresh snowfall with freezing temperatures. -> 
"""
print(get_response(prompt))

Snowy

Refinamiento de prompt con few-shot

Clasificación de descripciones meteorológicas

Prompt inicial

prompt = """
Clear skies and a gentle breeze. -> Sunny
Heavy rain and thunderstorms expected. -> Rainy
The wind of change brought a refreshing breeze to the company's operations. -> 
"""
print(get_response(prompt))

Windy

Refinamiento de prompt con few-shot

Prompt refinado

prompt = """
Clear skies and a gentle breeze. -> Sunny
Heavy rain and thunderstorms expected. -> Rainy
The political climate in the country was stormy -> Unknown
The wind of change brought a refreshing breeze to the company's operations. -> 
"""
print(get_response(prompt))

Unknown

Refinar prompts según el tipo

Prompts few-shot: refina los ejemplos
Prompts multi-step: refina los pasos guía
Prompts chain-of-thought y self-consistency: refina la descripción del problema

Imagen con tres filas de interruptores y una mano ajustándolos para reflejar el refinamiento.

¡Vamos a practicar!

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