Mejora tus prompts de IA generativa utilizando JSON de manera efectiva

Tabla de contenidos:

• Introducción
• Problemas de usar mal los datos Json en llm prompts
• La estructura Json adecuada para prompts más eficientes
• Utilizando jsonnet para mejorar nuestros datos Json
• Configuración de Google Cloud Console
• Transformación de datos Json en el shell de Cloud
• Mejorando la estructura y los valores de los datos Json
• Probando los cambios realizados
• Comparando los resultados antes y después de la transformación
• Impacto en los costos de la llm llamada

🧩 Introducción

En este artículo, discutiremos la importancia de utilizar correctamente los datos Json en los LLM prompts y cómo estructurarlos de manera más eficiente para obtener resultados más precisos. El formato Json es comúnmente utilizado en aplicaciones, servicios y scripts, pero su uso inadecuado puede llevar a costos inflados y resultados menos precisos.

Problemas de usar mal los datos Json en llm prompts

Cuando utilizamos datos Json en los LLM prompts, es importante tener en cuenta que el formato Json está basado en JavaScript, lo que lo convierte en un caso de uso común. Sin embargo, esto también significa que a menudo nos encontramos con abreviaturas poco intuitivas, problemas de estructura y conexiones de datos poco claras. Esto puede dificultar que el modelo de lenguaje comprenda adecuadamente la información proporcionada y afectar la calidad de los resultados obtenidos.

La estructura Json adecuada para prompts más eficientes

Para mejorar la estructura de los datos Json que utilizamos en nuestros prompts, es posible utilizar jsonnet, una herramienta que nos permite realizar transformaciones y plantillas avanzadas en los datos Json. Esto nos ayuda a limpiar y enriquecer los datos antes de enviarlos a nuestros prompts, lo cual resulta en una entrada más natural y amigable para el modelo de lenguaje.

Utilizando jsonnet para mejorar nuestros datos Json

Uno de los pasos clave para utilizar jsonnet es asegurarnos de tener instalada la biblioteca Jsonnet. Si no la tenemos instalada, podemos usar comandos como "apt-get update" y "apt-get install Jsonnet" para instalarla. Una vez instalada, podemos utilizarla para transformar nuestros archivos de datos Json.

Configuración de Google Cloud Console

Para comenzar a utilizar jsonnet en Google Cloud Console, debemos dirigirnos al servicio de Vertex AI y acceder a la sección de texto Prompt. Aquí podremos experimentar con nuestros datos Json y ver los resultados de la transformación.

Transformación de datos Json en el shell de Cloud

Para llevar a cabo las transformaciones de datos Json, podemos utilizar el entorno de desarrollo integrado (IDE) de Cloud Shell. Aquí colocamos nuestros datos sin procesar en un archivo Json de entrada y comenzamos a aplicar las transformaciones necesarias.

Mejorando la estructura y los valores de los datos Json

Uno de los aspectos que podemos mejorar en nuestros datos Json es la eliminación de información innecesaria, como identificadores numéricos. Estos elementos pueden confundir al modelo de lenguaje y afectar negativamente el costo de las llamadas a la llm, ya que generalmente se basan en el número de caracteres o tokens utilizados.

Además, podemos mejorar la estructura de los datos Json para reflejar una estructura más natural de lenguaje, utilizando claves de propiedades descriptivas y evitando el uso de convenciones de nomenclatura más complejas.

Probando los cambios realizados

Una vez aplicados los cambios a nuestros datos Json, podemos realizar pruebas para verificar si hemos mejorado la calidad de los resultados generados por nuestros prompts. Podemos comparar los resultados antes y después de las transformaciones para evaluar los cambios realizados.

Comparando los resultados antes y después de la transformación

Al comparar los resultados antes y después de la transformación de los datos Json, podemos observar mejoras significativas. Por ejemplo, es posible que antes los títulos de los artículos se generaran a partir del cuerpo del texto, lo cual puede ser impreciso. Con las transformaciones adecuadas, podemos garantizar que los títulos correspondan correctamente a los datos proporcionados.

Este enfoque también reduce la necesidad de adivinación por parte del modelo de lenguaje, lo que resulta en respuestas más precisas y coherentes.

Impacto en los costos de la llamada llm

Finalmente, es importante tener en cuenta el impacto en los costos al utilizar datos Json más estructurados y limpios. En nuestra investigación, encontramos que al reducir a la mitad el número de caracteres en nuestros datos Json, también reducimos los costos en un 50%. Por ejemplo, si escalamos el sistema a 10 millones de prompts por mes, la diferencia de costo sería significativa, lo que nos permitiría ahorrar una cantidad considerable de dinero.

👀 Conclusiones

En resumen, utilizar correctamente los datos Json en los LLM prompts puede llevar a resultados más precisos y reducir los costos de las llamadas a la llm. Al utilizar herramientas como jsonnet y realizar transformaciones efectivas en nuestros datos Json, podemos mejorar la estructura y la calidad de los resultados generados. Además, al optimizar nuestros archivos de datos Json, reducimos el costo de las llamadas y logramos un uso más eficiente de los recursos.

Esperamos que este artículo haya sido útil y que te haya brindado una comprensión más clara de cómo utilizar los datos Json de manera efectiva en tus prompts. Estaremos atentos a cualquier pregunta o comentario que tengas. ¡Gracias por leer y disfruta con responsabilidad!

⭐ Destacados

• La importancia de utilizar correctamente los datos Json en los LLM prompts
• Cómo mejorar la estructura de los datos Json utilizando jsonnet
• El impacto en los costos al optimizar los datos Json

🙋 Preguntas frecuentes

1. ¿Por qué es importante estructurar correctamente los datos Json para prompts eficientes? Estructurar correctamente los datos Json ayuda al modelo de lenguaje a comprender mejor la información proporcionada y generar resultados más precisos. Además, al optimizar los datos, también reducimos los costos de las llamadas a la llm.

2. ¿Cómo puedo utilizar jsonnet para mejorar mis datos Json? Jsonnet es una herramienta que nos permite realizar transformaciones y plantillas avanzadas en nuestros datos Json. Podemos utilizarlo para limpiar y enriquecer los datos antes de enviarlos a nuestros prompts, lo cual resulta en una entrada más natural y amigable para el modelo de lenguaje.

3. ¿Cuál es el impacto en los costos al utilizar datos Json más estructurados y limpios? Al reducir la cantidad de caracteres en nuestros datos Json, también reducimos los costos de las llamadas a la llm. En nuestro caso de estudio, logramos reducir los costos en un 50% al escalar el sistema a 10 millones de prompts por mes.

4. ¿Existen otras herramientas similares a jsonnet que se pueden utilizar? Sí, existen otras herramientas similares a jsonnet, como jq y JSLT, que también permiten realizar transformaciones y manipulaciones avanzadas en datos Json.

5. ¿Qué otros beneficios se pueden obtener al utilizar correctamente los datos Json en los LLM prompts? Al utilizar correctamente los datos Json, obtenemos resultados más precisos y coherentes en nuestros prompts, lo cual mejora la calidad de las respuestas generadas. Además, al reducir los costos de las llamadas a la llm, podemos utilizar de manera más eficiente nuestros recursos.