Creación de Prompts Dinámicos con LangChain

¿Qué son los prompt templates y por qué son valiosos?

Los prompt templates juegan un papel crucial en el procesamiento de lenguaje natural al permitir que los modelos como ChatGPT procesen información ajustada a contextos específicos y respondan preguntas de manera dinámica. Estos templates no solo ayudan a formular preguntas y guiar directrices al modelo, sino que también integran cuatro componentes esenciales:

1. Instrucciones: Directriz sobre cómo debe responder el modelo basado en el contexto dado.
2. Información externa o contexto: Datos proporcionados al modelo, que pueden ser extraídos de bases de datos u otras fuentes relevantes para recordar conversaciones previas.
3. Entrada del usuario o consulta: La pregunta o solicitud específica que el usuario quiere resolver.
4. Indicador de salida: Guía sobre cómo el modelo debe generar su respuesta.

Estos componentes permiten al modelo interactuar de manera coherente con las preguntas del usuario, dándole un carácter flexible y adaptable según necesidades específicas.

¿Cómo se estructuran los prompt templates?

Para comprender mejor la estructura, veamos un ejemplo práctico: el "Prompt Argentino". Este consta de:

• Instrucción Inicial: "Responde la pregunta basándote en el contexto de abajo. Si no sabe, responder con 'ni idea, che.'"
• Contexto Proporcionado: A menudo, esto incluirá información adicional de bases de datos o resúmenes de conversaciones previas que el modelo debe tener en cuenta.
• Consulta del Usuario: Ejemplo de una pregunta como "¿Qué librerías y proveedores de modelos ofrecen MLGES?".
• Respuesta Generada: Indicativa, por ejemplo, de escribir como "Argentina informal".

Al seguir este formato, el modelo puede proporcionar respuestas informativas y contextualmente relevantes, alineadas con las expectativas del usuario.

¿Cómo se hacen los prompts más flexibles?

Para hacer un prompt más flexible, podemos introducir variables dentro de sus componentes, como por ejemplo, la consulta del usuario. Aquí es donde usamos herramientas avanzadas como PromptTemplate de LangChain para gestionar estas variables.

Pasos para implementar un prompt dinámico:

1. Definición de Variables: Identificar qué partes del prompt deben ser variables. Por ejemplo, la pregunta del usuario puede representarse como {query} para indicar que es una variable.
2. Creación de la Plantilla: Usa PromptTemplate para crear una estructura con variables de input especificadas; por ejemplo:

   {
       "input_variables": ["query"]
   }
   

3. Integración con un Modelo: Se configura un modelo de lenguaje como GPT-3.5 para que procese estas entradas y genere respuestas en consecuencia.

Esto permite crear prompts adaptativos, capaces de cambiar no solo las preguntas, sino también los contextos o las instrucciones en función de las necesidades del producto o del proyecto.

¿Cómo aplicamos un modelo de lenguaje a nuestros prompts?

Una vez que se ha configurado un PromptTemplate, se utiliza asociado con un modelo de lenguaje, proporcionando un modelo robusto para consultas complejas. Mediante el uso de llmChain de LangChain, el proceso se optimiza aún más:

• Creación de una Cadena: Una cadena que toma en cuenta el prompt y el modelo de lenguaje al ser ejecutada:

  llmGPT3-5_chain = llmChain(prompt=prompt_plantilla_colombiana, model=llmGPT3.5)
  

• Ejecución de la Tarea: Aplicación efectiva con el método run(), permitiendo obtener respuestas con base en las directrices del prompt inicial.

Estas implementaciones potencian la capacidad de respuesta del modelo al permitir que se adapte y personalice según requerimientos dinámicos, optimizando así la interacción y el rendimiento del sistema en procesamiento de lenguaje natural.

La creación y gestión de prompts no solo requieren una comprensión técnica del modelo subyacente, sino también un sentido creativo de cómo utilizar las variables para crear interacciones más naturales y humanas. Estas habilidades son esenciales para quienes buscan integrar modelos avanzados de procesamiento de lenguaje en sus proyectos. ¡Continúa explorando y mejorando tus habilidades en este campo fascinante!