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| def evaluar_prompt(prompt): | |
| try: | |
| # Encode the prompt | |
| inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device) | |
| # Generate text (though this step isn't really affecting your feedback) | |
| outputs = model.generate( | |
| inputs["input_ids"], | |
| max_length=150, | |
| num_return_sequences=1, | |
| no_repeat_ngram_size=2, | |
| do_sample=True, | |
| top_k=50, | |
| top_p=0.95, | |
| temperature=0.7 | |
| ) | |
| # Decode the generated text (not crucial for the feedback) | |
| generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
| # Initialize variables to store detailed advice | |
| claridad_consejo = "" | |
| logica_consejo = "" | |
| relevancia_consejo = "" | |
| evidencia_consejo = "" | |
| # Evaluate clarity | |
| if len(prompt.split()) < 5: | |
| claridad_consejo = "Tu prompt es muy corto, lo que puede generar ambigüedad. Intenta expandirlo para proporcionar más contexto o detalles específicos." | |
| elif len(prompt.split()) > 20: | |
| claridad_consejo = "Tu prompt es muy largo. Considera simplificarlo para que sea más directo y fácil de entender." | |
| else: | |
| claridad_consejo = "Tu prompt es claro y está bien definido, lo que facilita un análisis efectivo." | |
| # Evaluate logic | |
| subjective_terms = ["mejor", "peor", "único", "excelente", "terrible"] | |
| if any(word in prompt.lower() for word in subjective_terms): | |
| logica_consejo = f"Palabras como '{', '.join([w for w in subjective_terms if w in prompt.lower()])}' sugieren una perspectiva subjetiva. Reformula el prompt para enfocarte en criterios objetivos." | |
| else: | |
| logica_consejo = "El prompt evita términos subjetivos, lo que ayuda a mantener un enfoque objetivo." | |
| # Evaluate relevance | |
| relevant_terms = ["cliente", "experiencia", "empresa", "servicio", "producto"] | |
| if any(word in prompt.lower() for word in relevant_terms): | |
| relevancia_consejo = "El prompt es relevante y está alineado con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente." | |
| else: | |
| relevancia_consejo = "El prompt podría no estar directamente relacionado con el objetivo principal. Asegúrate de que aborde claramente la cuestión principal." | |
| # Evaluate evidence request | |
| evidence_terms = ["evidencia", "pruebas", "demuestra", "ejemplos", "citas", "datos"] | |
| if any(word in prompt.lower() for word in evidence_terms): | |
| evidencia_consejo = "El prompt ya solicita evidencia, lo cual es positivo para un análisis detallado." | |
| else: | |
| evidencia_consejo = "Considera pedir explícitamente ejemplos específicos o evidencia para obtener respuestas más detalladas y fundamentadas." | |
| # Compile suggestions | |
| sugerencias = "### Sugerencias para Mejorar:\n" | |
| # Add feedback for each category only if there is something to improve | |
| if claridad_consejo != "Tu prompt es claro y está bien definido, lo que facilita un análisis efectivo.": | |
| sugerencias += f"\n* **Claridad:** {claridad_consejo}" | |
| if logica_consejo != "El prompt evita términos subjetivos, lo que ayuda a mantener un enfoque objetivo.": | |
| sugerencias += f"\n* **Lógica:** {logica_consejo}" | |
| if relevancia_consejo != "El prompt es relevante y está alineado con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente.": | |
| sugerencias += f"\n* **Relevancia:** {relevancia_consejo}" | |
| if evidencia_consejo != "El prompt ya solicita evidencia, lo cual es positivo para un análisis detallado.": | |
| sugerencias += f"\n* **Evidencia:** {evidencia_consejo}" | |
| # If everything is fine, suggest no improvement | |
| if not sugerencias.strip() or "### Sugerencias para Mejorar:\n" == sugerencias: | |
| sugerencias = "Tu prompt está bien construido y no presenta áreas importantes para mejorar." | |
| return sugerencias, 85 | |
| except Exception as e: | |
| return str(e), "Error" | |