Construcción de Prompts para API de ChatGPT con RPA

La automatización de procesos con RPA (Robotic Process Automation) se vuelve aún más poderosa cuando la combinamos con la inteligencia artificial. En este caso, veremos cómo construir un prompt efectivo para enviar a la API de ChatGPT, permitiéndonos corregir errores de código de manera automatizada. Este enfoque no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la precisión en la resolución de problemas de programación.

¿Cómo construir un prompt efectivo para la API de ChatGPT?

Después de almacenar nuestra información en variables, el siguiente paso es construir el prompt que enviaremos a través de la API de ChatGPT. Para mantener nuestro código organizado, es recomendable separarlo en regiones bien definidas. En este caso, crearemos una región llamada "construir prompt".

Antes de comenzar con la construcción del prompt, es importante establecer las variables necesarias para la conexión con la API. La primera variable que necesitamos es la API Key:

API_KEY = "tu_api_key_aquí"

Por razones de seguridad, siempre debemos tratar nuestra API Key como información confidencial. Muchas plataformas de RPA ofrecen opciones para almacenar estos valores de manera segura.

A continuación, creamos la variable donde construiremos nuestro prompt. La estructura del prompt puede variar según tus necesidades, pero un formato efectivo para la corrección de errores de código podría ser:

prompt = "Corrige este error en " + lenguaje_programacion + " de este segmento de código: " + codigo_con_error + " El error es " + descripcion_error + ". ¿Qué debo hacer para solucionarlo?"

Esta estructura incluye:

• El lenguaje de programación utilizado
• El segmento de código que contiene el error
• Una descripción del error
• Una pregunta clara sobre cómo solucionarlo

¿Por qué es necesario el procesamiento de caracteres especiales?

Un aspecto crucial al trabajar con prompts que contienen código es el manejo adecuado de los caracteres especiales, particularmente los saltos de línea. Estos pueden causar problemas al enviar el prompt a la API.

Para solucionar esto, utilizamos expresiones regulares para reemplazar los saltos de línea por espacios:

# Reemplazar saltos de línea con expresiones regulares
prompt = re.sub(r'\r?\n', ' ', prompt)

La expresión regular \r?\n busca:

• \r (retorno de carro), que es opcional (indicado por ?)
• \n (salto de línea)

Al reemplazar estos caracteres por espacios, aseguramos que nuestro prompt sea una cadena continua, lo que facilita su procesamiento por parte de la API.

¿Cómo verificar que nuestro prompt está correctamente construido?

Antes de enviar el prompt a la API, es recomendable verificar su contenido para asegurarnos de que está correctamente formateado. Podemos hacerlo mostrando el prompt en un mensaje:

print(prompt)

En nuestro ejemplo, el prompt resultante sería algo como:

"Corrige este error en Python de este segmento de código: [código con error] El error es ingresa un número cinco, ingresa otro número tres. ¿Qué debo hacer para solucionarlo?"

Este paso de verificación es fundamental para detectar cualquier problema en la construcción del prompt antes de enviarlo a la API.

¿Qué sigue después de construir el prompt?

Una vez que tenemos nuestro prompt correctamente construido y nuestra API Key configurada, estamos listos para conectarnos con la API de OpenAI. Este será el siguiente paso en nuestro proceso de automatización.

La combinación de RPA con la API de ChatGPT nos permite crear flujos de trabajo inteligentes que pueden identificar y corregir errores de código automáticamente, ahorrando tiempo valioso a los desarrolladores y reduciendo la posibilidad de errores humanos.

La automatización de la corrección de errores de código es solo una de las muchas aplicaciones posibles de esta poderosa combinación de tecnologías. ¿Qué otros procesos crees que podrían beneficiarse de la integración de RPA con inteligencia artificial? Comparte tus ideas y experiencias en los comentarios.