Prompts de pocos disparos

Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

Limitaciones de las plantillas de prompts estándar

PromptTemplate + ChatPromptTemplate
✅ Se maneja un número reducido de ejemplos
❌ No se escala para muchos ejemplos
FewShotPromptTemplate

examples = [
    {
        "question": "..."
        "answer": "..."
    },
    ...
]

Creación de un conjunto de ejemplos

examples = [
    {
        "question": "Does Henry Campbell have any pets?",
        "answer": "Henry Campbell has a dog called Pluto."
    },
    ...
]

# Convert pandas DataFrame to list of dicts
examples = df.to_dict(orient="records")

Formateo de los ejemplos

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate


example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}
{answer}")


prompt = example_prompt.invoke({"question": "What is the capital of Italy?"
                                "answer": "Rome"})
print(prompt.text)


Question: What is the capital of Italy?
Rome

FewShotPromptTemplate

prompt_template = FewShotPromptTemplate(

    examples=examples,

    example_prompt=example_prompt,

    suffix="Question: {input}",

    input_variables=["input"]

)

examples: la lista de diccionarios
example_prompt: plantilla formateada
suffix: sufijo que se añade a la entrada
input_variables

Llamar a la plantilla de prompt de pocos disparos

prompt = prompt_template.invoke({"input": "What is the name of Henry Campbell's dog?"})

print(prompt.text)

Question: Does Henry Campbell have any pets?
Henry Campbell has a dog called Pluto.
...

Question: What is the name of Henry Campbell's dog?

Integración con una cadena

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key="...")


llm_chain = prompt_template | llm
response = llm_chain.invoke({"input": "What is the name of Henry Campbell's dog?"})

print(response.content)

The name of Henry Campbell's dog is Pluto.

¡Vamos a practicar!

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