Engenharia de Prompt: Maximizando a Eficácia da Inteligência Artificial

Na era da Inteligência Artificial (IA), a Engenharia de Prompt emerge como uma disciplina crucial. Ela se concentra no design estratégico de instruções ou "prompts" para maximizar a eficácia com que os modelos de IA, especialmente os de Processamento de Linguagem Natural (PLN), respondem às solicitações das pessoas usuárias. Neste artigo, exploraremos o conceito de Engenharia de Prompt, suas técnicas e como você pode aplicá-lo para obter respostas mais precisas e úteis.

O que é a Engenharia de Prompt?

A Engenharia de Prompt é uma prática essencial para otimizar a interação com modelos de linguagem de Inteligência Artificial (IA). Imagine conversar com um chatbot ou assistente virtual: a maneira como você formula uma pergunta pode influenciar drasticamente a resposta que recebe. Um prompt bem projetado pode levar a respostas mais relevantes e precisas, enquanto um prompt mal formulado pode resultar em informações vagas ou fora do contexto. Então, o usuário precisa atentar para o seguinte:

1.       Formulação Precisa: A Engenharia de Prompt não se trata apenas de escolher as palavras certas. Ela também envolve incluir contexto adequado e aplicar técnicas específicas para refinar a resposta. O objetivo é guiar o modelo de IA na direção correta e obter a melhor resposta possível para um caso específico.

2.       Contexto Relevante: Ao criar um prompt, considere o contexto da interação. Perguntas claras e específicas, com informações relevantes, tendem a gerar respostas mais úteis.

3.       Estrutura e Formato: Além das palavras, a estrutura do prompt é crucial. Use subtítulos, listas e parágrafos bem organizados para facilitar a compreensão e destacar os pontos-chave.

4.       Exemplo de Prompt Bem Projetado:

○      Tópico: "Melhores Práticas de Programação em Python"

○      Prompt: "Quais são as principais dicas para escrever código Python eficiente e limpo? Explique com exemplos."

○      Características:

■      Especificidade: O prompt aborda um tópico específico (melhores práticas em Python).

■      Contexto: Informa que deseja dicas e exemplos.

■      Clareza: A pergunta é direta e objetiva.

Destarte, é preciso elaborar os prompts conforme procedimentos técnicos, visto que:

●      Relevância: Um prompt bem elaborado direciona o modelo de IA para informações relevantes, evitando respostas genéricas.

●      Eficiência: Reduz a necessidade de iterações adicionais para obter a resposta desejada.

●      Personalização: Permite adaptar a interação com base nas necessidades específicas do usuário.

Enfim, a Engenharia de Prompt é uma habilidade valiosa para aproveitar ao máximo os modelos de linguagem inteligente, garantindo que suas perguntas sejam interpretadas corretamente e que as respostas sejam precisas e úteis.

Princípios para a Criação de um Prompt

Se você está começando a explorar o mundo da Inteligência Artificial (IA), entender como criar prompts eficientes é fundamental. Um prompt é a entrada que fornecemos a um modelo de linguagem, como o ChatGPT. A ideia é que, ao receber essa entrada, o modelo a processe em sua rede neural e nos forneça uma resposta. Vamos abordar os princípios essenciais para criar prompts que gerem respostas precisas e úteis:

1.       Clareza e Especificidade:

○      Um prompt claro e específico evita ambiguidades e garante que o modelo compreenda corretamente.

2.       Contexto Relevante:

○      Fornecer contexto externo ajuda o modelo a atingir melhores respostas.

3.       Dados de Entrada:

○      Os dados de entrada direcionam a resposta do modelo e podem ser modificados conforme necessário.

4.       Indicador de Saída:

○      Define o tipo ou formato da resposta esperada.

5.       Iteratividade no Desenvolvimento de Prompts:

○      A criação de um bom prompt é um processo iterativo.

○      Refine o prompt com base nas respostas experimentais do modelo até obter resultados consistentemente bons.

6.       Encadeamento de Prompts (Chaining):

○      Quebre um prompt maior em prompts menores e mais específicos.

○      Isso melhora a qualidade das respostas.

Ao interagir com modelos de IA, como o ChatGPT, refine seus prompts para obter respostas mais assertivas. Por exemplo, ao pedir um resumo de um artigo, use um prompt como "Resuma este artigo em 100 palavras, destacando os principais argumentos e conclusões". Isso guiará o modelo para produzir informações mais precisas e de maior qualidade.

Um exemplo de projeto feito com Engenharia de Prompts é o laboratório Explore Microsoft Copilot in Microsoft Edge do Microsoft Learn. Inclusive, o leitor pode conferir o conferir o repositório Plano de negócios desenvolvido com assistência da I.A. MS Copilot através do browser MS Edge no GitHub para ver um exercício deste laboratório.

Vale ressaltar: a Engenharia de Prompt é uma ferramenta poderosa para obter resultados mais coerentes e relevantes. Investir em um bom conteúdo e seguir os critérios de pontuação e avaliação aumentará suas chances de sucesso. Divirta-se no processo de praticar a elaboração de prompts!

Referências

·          O que é a Engenharia de Prompt - Alura

·          O que é engenharia de prompt e como isso pode ajudar você?

·          O que é engenharia de prompt e como interage com a IA | Asimov Academy

·          O que é engenharia de prompt? | IBM

·          Os Princípios de um Bom Prompt | Asimov Academy

·          Prompts para Resumo e Extração: Um Guia para Iniciantes

·          Engenharia de Prompt para não-técnicos: um guia prático

Artigo elaborado com assistência da Inteligência Artificial Microsoft Copilot pelo browser MS Edge.