Encadenamiento de Prompts

El encadenamiento de prompts es una técnica potente que se utiliza para gestionar tareas complejas dividiéndolas en una serie de prompts más pequeños e interconectados para un modelo de Inteligencia Artificial (IA). En lugar de depender de un único prompt masivo para resolver un problema de varios pasos, se crea una cadena en la que la salida de un prompt se convierte en la entrada del siguiente. Este enfoque modular mejora la fiabilidad, la transparencia y el rendimiento general de los sistemas de IA, en particular los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Permite la construcción de flujos de trabajo sofisticados que pueden implicar lógica, herramientas externas e incluso múltiples modelos de IA diferentes.

Cómo funciona el encadenamiento de prompts

En esencia, el encadenamiento de prompts orquesta una secuencia de llamadas a uno o más modelos de IA. El proceso sigue un flujo lógico: se envía un prompt inicial al modelo, se procesa su respuesta y se extrae información clave de esa respuesta y se utiliza para construir el siguiente prompt en la secuencia. Este ciclo continúa hasta que se alcanza el objetivo final. Esta metodología es esencial para construir agentes de IA que puedan razonar y actuar.

Este enfoque permite la descomposición de tareas, donde cada paso de la cadena se optimiza para una subtarea específica. Por ejemplo, un prompt podría diseñarse para la extracción de información, el siguiente para la summarización de datos y un último para la generación de texto creativo. Frameworks como LangChain están diseñados específicamente para simplificar el desarrollo de estas cadenas gestionando el estado, los prompts y la integración de herramientas externas.

Aplicaciones en el mundo real

El encadenamiento de prompts es versátil y tiene muchas aplicaciones prácticas en el aprendizaje automático (ML) y la automatización del flujo de trabajo.

1. Agente de Soporte al Cliente Automatizado: Un usuario envía un ticket de soporte complejo.

   • Prompt 1 (Clasificación): Un LLM analiza el mensaje del usuario para clasificar el problema (por ejemplo, "facturación", "técnico", "acceso a la cuenta").
   • Prompt 2 (Recuperación de datos): Basado en la clasificación "técnica", el sistema ejecuta un paso de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Un nuevo prompt le pide a la IA que busque en una base de conocimientos técnicos documentos relevantes.
   • Prompt 3 (Generación de respuestas): Los documentos recuperados se introducen en un prompt final que indica al LLM que sintetice la información y genere una solución clara y paso a paso para el usuario. Obtenga más información sobre la mecánica de los sistemas RAG.

2. Creación de contenido multimodal: Un especialista en marketing quiere crear una campaña en redes sociales para un nuevo producto.

   • Prompt 1 (Generación de texto): El comercializador proporciona detalles del producto y un prompt le pide a un LLM que genere cinco eslóganes de marketing pegadizos.
   • Prompt 2 (Generación de imágenes): El eslogan elegido se utiliza como base para un nuevo prompt dirigido a un modelo de texto a imagen como Stable Diffusion para crear un visual correspondiente.
   • Prompt 3 (Análisis de visión): Un modelo de visión artificial, como un modelo Ultralytics YOLO entrenado a medida, podría utilizarse en un paso posterior para garantizar que la imagen generada cumpla con las directrices de la marca (por ejemplo, confirmando que el logotipo correcto está presente). Estos modelos se pueden gestionar e implementar a través de plataformas como Ultralytics HUB.

Encadenamiento de Prompts vs. Conceptos Relacionados

Es útil distinguir el encadenamiento de prompts de técnicas similares:

• Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering): Esta es la práctica general de diseñar prompts efectivos. El encadenamiento de prompts es una técnica específica dentro de la ingeniería de prompts que se centra en estructurar múltiples prompts secuencialmente.

• Prompting Chain-of-Thought (CoT): CoT tiene como objetivo mejorar el razonamiento de un LLM dentro de un único prompt pidiéndole que "piense paso a paso". En cambio, el encadenamiento de prompts divide la tarea en múltiples pasos de prompt distintos, lo que puede implicar diferentes modelos o herramientas en cada paso.

• Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG): RAG es una técnica donde una IA recupera información de una fuente externa antes de generar una respuesta. RAG se utiliza a menudo como un paso específico dentro de una cadena de prompts más grande, no como el mecanismo de encadenamiento en sí.

• Enriquecimiento de Prompts (Prompt Enrichment): Esto implica añadir automáticamente contexto al prompt inicial de un usuario antes de que se envíe a la IA. Mejora un único prompt en lugar de orquestar el procesamiento secuencial de múltiples prompts interconectados.

• Ajuste de Prompts (Prompt Tuning): Un método de ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) que aprende "soft prompts" (embeddings) durante el entrenamiento del modelo. Es una técnica de personalización del modelo, distinta de la estructura de ejecución en tiempo de ejecución del encadenamiento de prompts.

El encadenamiento de prompts es un método potente para estructurar las interacciones con modelos de IA avanzados como los LLM e incluso integrarlos con otros sistemas de IA, incluidos los utilizados para la clasificación de imágenes o la segmentación de instancias. Esto hace que las tareas complejas sean más manejables y mejora la fiabilidad de los resultados en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, desde el análisis de datos básico hasta los sofisticados sistemas de IA multimodal. El despliegue de modelos especializados que pueden formar componentes de tales cadenas se ve facilitado por las plataformas integrales. Puede explorar una variedad de tareas de visión artificial que pueden integrarse en estos flujos de trabajo avanzados.