De prompt a JSON

Índice

• 1. Consideraciones generales
• 2. Preámbulo
• 3. Resumen del proyecto
• 4. Objetivos de aprendizaje
• 5. Criterios de aceptación
• 6. Getting started
• 7. Valida tu solución
• 8. Recursos

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1. Consideraciones generales

• Este proyecto lo resolvemos de manera individual.
• El rango de tiempo estimado para completar el proyecto es de 1 a 2 Sprints.

2. Preámbulo

La Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) es una rama de la IA que se centra en crear sistemas capaces de generar contenido nuevo y original, como imágenes, música o texto, imitando patrones y estilos previamente aprendidos. Esto puede ser muy útil para automatizar procesos como el generar copys, escribir email, analizar datos, etc.

Para poder explotar estas capacidades tenemos que hacer uso del “Prompt Engineering”, la ingeniería de promping es el proceso de diseñar y perfeccionar cuidadosamente las instrucciones o "prompts" que se utilizan para interactuar con un modelo de lenguaje AI como GPT-3.5. Implica experimentar con diferentes preguntas o comandos para obtener respuestas más precisas y útiles del modelo. La idea es encontrar la forma óptima de expresar una solicitud o consulta para obtener la respuesta deseada, ajustando la estructura, el tono y el formato del prompt para maximizar la efectividad de la comunicación con la IA.

3. Resumen del proyecto

Aplicarás tus habilidades de prompting para crear una aplicación que aproveche el encadenamiento de prompts para producir un resultado en formato JSON, tu chatflow debe tomar el input del usurario y utilizarlo como parte de los prompts que crearás para generear información extra que le sea útil al usuario, utilizarás la herramienta Flowise.

El tema y la utilidad de tu aplicación es libre, piensa en un escenario dónde una usuaria puede aprovechar esta funcionalidad.

En este ejemplo se toma el nombre de un platillo gastronómico y a través de prompting se obtiene los ingredientes que lo conforman y el país de origen del platillo, dando esta información como un objeto en formato JSON.

4. Objetivos de aprendizaje

Familiarizarse con los principales conceptos alrededor de la Inteligencia Artificial Generativa y trabajar con Flowise para implementar soluciones AI expuestas atraves de una API. Flowise es una herramienta basada en LangChain, por lo que además deberás poder entender los conceptos fundamentales de esta herramienta.

• Flowise basics
• Langchain Components
• Chat models
• Estructuración de Datos
• Cadenas
• Prompts Templates

5. Criterios de aceptación

1. Deberás configurar tu chatflow de manera que tome el input del usuario y sea utilizado como parte de la cadena de prompts.

2. Utilizar el módelo gpt-3.5-turbo.

3. El chatbot generado debe ser capaz de generar respuestas en formato JSON.

4. Tus github actions deben pasar exitosamente.

5. Debes utilizar al menos lo siguientes nodos:

• LLM Chain
• Prompt Template
• Chat Prompt Template

6. Getting started

Instalar Flowise

Seguir las indicaciones para instalar globalmente flowise

npm  install  -g  flowise

npx  flowise  start

7. Valida tu solución

Necesitarás definir una variable de ambiente con el nombre OPENAI_API_KEY y darle el valor de api key de OpenAI que utilizarás

Antes de ejecutar los test copiar en la carpeta /test con el nombre 'flow.json' el archivo de exportación del flow implementado

OPENAI_API_KEY=<TODO:  poner  tu api  key> npm  test

Una vez inicializada la herramienta podrás acceder aquí

Utilizarás esta herramienta para crear y configurar tu propia aplicación AI, la cual podrás utilizar por medio de la UI proporcionada y también a través de peticiones HTTP.

8. Recursos

• Serie de tutoriales en youtube (inglés)
• Introducción a Ingenieria de Prompting
• Encadenamiento de Prompts