Uso de Plantillas de Instrucción en LangChain: Una Guía Detallada para Generar Instrucciones para Modelos de Lenguaje
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- Lynn Mikami
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Uso de Plantillas de Instrucción en LangChain: Una Guía Detallada para Generar Instrucciones para Modelos de Lenguaje
Introducción:
Imagina que estás trabajando en un proyecto de modelo de lenguaje y necesitas generar instrucciones específicas para tu tarea. Deseas incluir instrucciones, ejemplos y contexto para guiar las respuestas del modelo. Aquí es donde entran en juego las plantillas de instrucción. Las plantillas de instrucción son recetas predeterminadas para generar instrucciones de modelos de lenguaje, y son una herramienta esencial en LangChain, una plataforma potente para construir y afinar modelos de lenguaje.
En este artículo, profundizaremos en el mundo de las plantillas de instrucción en LangChain. Específicamente, nos centraremos en dos tipos de plantillas de instrucción: PromptTemplate y ChatPromptTemplate. Estas plantillas proporcionan un enfoque estructurado para generar instrucciones mediante la incorporación de instrucciones, ejemplos con pocos datos y contexto y preguntas específicos adecuados para una tarea determinada. Ya sea que estés trabajando en un proyecto de completado de texto, clasificación de texto o chatbot, las plantillas de instrucción pueden ayudarte a agilizar tu proceso de desarrollo y generar instrucciones de alta calidad.
Resumen del artículo:
- Las plantillas de instrucción en LangChain son recetas predeterminadas para generar instrucciones de modelos de lenguaje.
- Estas plantillas incluyen instrucciones, ejemplos con pocos datos y contexto y preguntas específicos adecuados para una tarea determinada.
- Este artículo proporciona una guía detallada sobre cómo crear y usar plantillas de instrucción en LangChain, con ejemplos y explicaciones.
Uso de Plantillas de Instrucción en LangChain:
PromptTemplate
PromptTemplate se utiliza para crear plantillas para una instrucción en forma de cadena. Te permite definir marcadores de posición en la plantilla que pueden ser llenados con valores específicos en tiempo de ejecución. Veamos un ejemplo de cómo crear una plantilla de instrucción usando la clase PromptTemplate:
from langchain import PromptTemplate
template = PromptTemplate("Por favor escribe una oración {sustantivo}.")
prompt_formateado = template.format(sustantivo="creativa")En este ejemplo, creamos una plantilla de instrucción con el texto "Por favor escribe una oración sustantivo." El marcador de posición sustantivo indica que esta parte de la instrucción será reemplazada por un valor de sustantivo al generar la instrucción. Luego podemos usar el método format de la plantilla para reemplazar el marcador de posición con el valor deseado. En este caso, reemplazamos sustantivo con "creativa", lo que resulta en la instrucción formateada "Por favor escribe una oración creativa." Esto nos permite personalizar fácilmente la instrucción proporcionando diferentes valores para los marcadores de posición.
Las plantillas de instrucción personalizadas pueden incluir cualquier número de variables. Por ejemplo, podemos crear una plantilla que solicita al usuario escribir una oración usando tanto un sustantivo como un adjetivo:
template = PromptTemplate("Por favor escribe una oración {adjetivo} usando un {sustantivo}.")
prompt_formateado = template.format(adjetivo="colorida", sustantivo="flor")De manera similar, podemos crear plantillas más complejas combinando múltiples PromptTemplates usando la Composición de Plantillas de Instrucción. Esto nos permite construir instrucciones que incluyen múltiples partes personalizables:
template1 = PromptTemplate("Por favor escribe una oración {adjetivo}.")
template2 = PromptTemplate("Usa un {sustantivo} en tu oración.")
plantilla_compleja = template1 + template2
prompt_formateado = plantilla_compleja.format(adjetivo="creativa", sustantivo="pincel")En este ejemplo, creamos dos plantillas de instrucción, template1 y template2, y luego las combinamos usando el operador + para crear una plantilla compuesta. La plantilla de instrucción resultante incorporará tanto las variables de adjetivo como de sustantivo, lo que nos permitirá generar instrucciones como "Por favor escribe una oración creativa. Usa un pincel en tu oración."
ChatPromptTemplate
Por otro lado, ChatPromptTemplate se utiliza para crear plantillas para modelos de chat, donde la instrucción es una lista de mensajes de chat. Cada mensaje de chat en la instrucción puede tener un rol diferente, como sistema, humano o IA. Aquí tienes un ejemplo de cómo crear una plantilla de instrucción de chat usando la clase ChatPromptTemplate:
from langchain import ChatPromptTemplate
template = ChatPromptTemplate([
("sys", "Eres un asistente de IA que ayuda con tareas diarias."),
("user", "¿Cómo está el clima hoy?"),
("sys", "El clima está soleado y cálido."),
("user", "¿Debo usar protector solar?"),
("sys", "Sí, siempre es buena idea usar protector solar cuando hace sol.")
])
prompt_formateado = template.format_messages()En este ejemplo, definimos una plantilla de instrucción de chat que incluye mensajes de diferentes roles: sistema y usuario. Cada mensaje se representa como una tupla con el rol como primer elemento y el contenido como segundo elemento. El método format_messages se utiliza para formatear la plantilla y generar la instrucción como una lista de mensajes.
ChatPromptTemplate proporciona una forma flexible de representar conversaciones de chat y simular interacciones con el modelo de lenguaje. Te permite definir los roles y mensajes específicos que son adecuados para tu tarea, proporcionando un contexto estructurado para las respuestas del modelo.
Otras formas de representar mensajes de chat incluyen el uso de MessagePromptTemplate o BaseMessage, según tus requisitos específicos. Tanto PromptTemplate como ChatPromptTemplate forman parte del LangChain Expression Language (LCEL) e implementan la interfaz Runnable. Esto significa que admiten varias llamadas de invoke, stream y batch para ejecutar las indicaciones. Por ejemplo, puedes invocar una plantilla de indicaciones con variables de indicaciones y recuperar las indicaciones generadas como una cadena o una lista de mensajes.
En la siguiente sección, exploraremos las diferentes formas en que puedes ejecutar plantillas de indicaciones en LangChain y cómo puedes aprovechar el poder de las plantillas de indicaciones para generar indicaciones de alta calidad para tus modelos de lenguaje.
Creación de indicaciones complejas con LangChain
Sobre la base de las plantillas básicas de indicaciones y chats, LangChain ofrece capacidades avanzadas para crear indicaciones más sofisticadas. Esta flexibilidad es crucial para tareas que requieren entradas matizadas o para simular diálogos intrincados. En esta segunda parte de la guía, exploraremos estas características avanzadas y demostraremos cómo aprovecharlas para tus proyectos.
Ampliando las plantillas de indicaciones
Mientras que el uso básico de PromptTemplate facilita las tareas sencillas de generación de texto, los escenarios del mundo real a menudo requieren más complejidad. Considera un escenario en el que necesitas generar una indicación que contenga una descripción del escenario, seguida de una serie de preguntas que requieren diferentes contextos. La flexibilidad de LangChain permite crear indicaciones de varias partes que pueden adaptarse a estos requisitos.
Ejemplo: Generación de una indicación basada en un escenario
from langchain import PromptTemplate
descripcion_escenario = PromptTemplate("Eres un guía turístico en {ciudad}. Necesitas brindar información sobre los lugares turísticos populares, la gastronomía local y las normas culturales.")
preguntas = [
PromptTemplate("¿Cuáles son las tres principales atracciones turísticas en {ciudad}?"),
PromptTemplate("¿Cuál es un plato local que debes probar en {ciudad}?"),
PromptTemplate("¿Existen normas culturales o etiquetas que los turistas deberían conocer en {ciudad}?")
]
# Formatea cada indicación con la ciudad específica
ciudad = "París"
escenario_formateado = descripcion_escenario.format(city=ciudad)
preguntas_formateadas = [q.format(city=ciudad) for q in preguntas]
indicacion_completa = f"{escenario_formateado}\n\n" + "\n\n".join(preguntas_formateadas)En este ejemplo, creamos una descripción detallada del escenario y una lista de preguntas, cada una como una PromptTemplate separada. Al formatear estas plantillas con una ciudad específica, generamos una indicación completa que puede guiar al modelo de lenguaje para proporcionar respuestas específicas para una aplicación de guía turística.
Aprovechando ChatPromptTemplate para conversaciones dinámicas
ChatPromptTemplate se destaca en escenarios en los que la indicación debe reflejar una conversación en curso, con roles y contextos que cambian dinámicamente. Esto es especialmente útil para desarrollar chatbots de IA o asistentes virtuales capaces de manejar diversas consultas de los usuarios.
Ejemplo: Simulación de un chat de servicio al cliente
from langchain import ChatPromptTemplate
historial_chat = ChatPromptTemplate([
("sys", "Bienvenido/a al Servicio al Cliente de XYZ. ¿En qué puedo ayudarte hoy?"),
("user", "Tengo problemas para iniciar sesión en mi cuenta."),
("sys", "Lamento escuchar eso. ¿Podrías proporcionar tu nombre de usuario o correo asociado a la cuenta?"),
("user", "Claro, es user@example.com."),
("sys", "Gracias. Un momento mientras verifico los detalles de tu cuenta.")
])
contexto_adicional = ChatPromptTemplate([
("sys", "He restablecido tu contraseña. Deberías recibir un correo electrónico con instrucciones sobre cómo establecer una nueva contraseña en breve."),
("user", "¡Gracias! ¿Cuánto tiempo llevará esto?"),
("sys", "El correo electrónico debería llegar en los próximos 5 minutos. Por favor, revisa tu carpeta de spam si no lo ves.")
])
# Combina el historial del chat con el contexto adicional para una interacción completa
chat_completo = historial_chat + contexto_adicional
chat_formateado = chat_completo.format_messages()En este ejemplo, simulamos una interacción de servicio al cliente donde el chat evoluciona con el tiempo. Al combinar varias instancias de ChatPromptTemplate, creamos un diálogo realista que puede entrenar al modelo para manejar interacciones similares de manera autónoma.
Consejos de uso avanzado
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Variabilidad contextual: Para generar indicaciones que se adapten a diferentes contextos o entradas de los usuarios de manera dinámica, considera incorporar fuentes de datos externas o variables de entrada del usuario en tus plantillas. Esto permite generar indicaciones altamente relevantes y personalizadas.
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Bucles de retroalimentación: Para modelos de chat, utiliza las respuestas generadas por el modelo para informar las indicaciones posteriores. Este enfoque iterativo puede mejorar la capacidad del modelo para mantener el contexto y la coherencia a lo largo de una conversación.
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Pruebas e iteración: La efectividad de una plantilla de indicaciones a menudo depende de la tarea y el modelo específicos. Experimenta con diferentes formulaciones, incorporando comentarios de interacciones de prueba para refinar las indicaciones.
Conclusión
Las plantillas de indicaciones en LangChain ofrecen un mecanismo poderoso para generar indicaciones estructuradas y dinámicas que se adaptan a una amplia gama de tareas de modelos de lenguaje. Al comprender y utilizar las características avanzadas de PromptTemplate y ChatPromptTemplate, los desarrolladores pueden crear indicaciones complejas y matizadas que impulsan interacciones más significativas con los modelos de lenguaje. A medida que la IA y los modelos de lenguaje continúan evolucionando, herramientas como LangChain permiten a los desarrolladores empujar los límites de lo posible, creando experiencias innovadoras y profundamente centradas en los seres humanos.