Segredos da Engenharia de Prompt para IA: Técnicas Eficazes

Introdução

A engenharia de Prompt é uma área emergente e fundamental no campo da Inteligência Artificial(IA), pois esta é essencial na eficácia e otimização das respostas que uma IA alcança. Este artigo é focado na criação, refinamento e estruturas de prompt's para alcançar um resultado otimizado, que visa, economia no número de token's utilizados para se atingir a melhor performance nas respostas geradas pela IA, bem como desafios envolvidos, oferecendo algumas aplicações práticas e ideias que podem ajudar ao usuário a ter um melhor resultado.

Fundamentos

Tal Engenharia envolve a criatividade para elaborar instruções que maximizam a eficácia do modelo de linguagem que o usuário está utilizando. Quando interagimos com o modelo de linguagem generativa (GEN IA), o prompt é o responsável pelo direcionamento do comportamento da IA, resultando diretamente na qualidade das respostas obtidas. A criação dos prompt's eficientes é crucial na obtenção destas respostas, maximizadas na eficiência da quantidade de token's utilizados, resultados efetivos e verdadeiros. Quando um prompt é bem formulado, ele fornece para o modelo de linguagem informações relevantes e suficientes para que a IA tenha compreensão do contexto, das intenções do usuário e das instruções do que se espera como resultado da resposta.  

Por exemplo: Ao pedir para a IA fazer a descrição de um determinado produto, um prompt deve incluir uma descrição clara e objetiva, detalhando com clareza informações que o usuário acredita ser relevante no contexto, é necessário entender que a IA não possui a visão do produto que você tem, uma maneira eficiente, é pensar que você está detalhando para uma criança, e que você precisa de um nível de detalhamento sobre o mesmo.

Desafios

Criar prompt's otimizados é um desafio. Aqui precisamos ter criatividade e atenção, pois um prompt muito curto pode deixar o modelo com informações ambíguas e um prompt muito longo pode restringir a capacidade criativa do modelo, por isso o equilíbrio é uma das palavras chaves, quando o assunto é criação de prompt's, pois este vai permitir uma eficiência melhor do modelo e uma resposta satisfatória. 

Temos também, o problema da escassez de memória ao longo prazo do modelo, o que significa, que o modelo não retém informações passadas e a cada nova solicitação necessitamos incluir o contexto no prompt, para garantir suas respostas o mais próximo da precisão, coerência e relevância.

Além disso, devemos ter cuidado com respostas indesejadas que contenham cunho discriminatório ou preconceituoso, por mais que os modelos sejam treinados para minimizar esse tipo de respostas, isso não garante que eles não vão chegar a elas, dependendo do prompt que utilizamos.

Existe outros desafios que não serão esboçados aqui, pois a ideia, é só mostrar que uma boa engenharia de prompt reduz significativamente desafios e limitações que a IA pode ter.

Exemplos de Aplicações Práticas 

Quando um bom prompt é criado, podemos ter maravilhas nas respostas dos modelos, vamos apresentar algumas destas aplicações. Um Prompt’ bem elaborado que compreendam o cliente e fornece respostas claras e objetivas:

1 - Atendimento ao cliente: 

Ex:

Prompt: “Você é um assistente virtual para um restaurante, responsável por fornecer informações e auxiliar clientes com suas dúvidas e solicitações. Sua missão é oferecer um atendimento rápido, eficiente e amigável, garantindo que todas as interações sejam claras e satisfatórias. Me faça até 50 perguntas sobre o restaurante, sobre os pratos, e sobre as principais dúvidas dos clientes”

2 - Marketing: 

Prompt: “Você está criando conteúdo para uma campanha de marketing que promove produtos e serviços para um público-alvo específico. O objetivo é gerar descrições envolventes, slogans memoráveis e anúncios persuasivos que ressoem com as necessidades e desejos desse público.

Descrição do produto: Crie uma descrição envolvente e persuasiva para o produto ou serviço que destaque suas principais características e benefícios. A descrição deve ser adaptada ao público-alvo e deve refletir o tom e estilo. Certifique-se de incluir um call-to-action atraente para incentivar a compra ou o contato. Desenvolva slogans criativos e memoráveis para produto ou serviço que ressoem com o público-alvo. Os slogans devem refletir as principais características e benefícios do produto ou serviço e transmitir uma mensagem clara e impactante.

Elabore anúncios persuasivos para produto ou serviço que chamem a atenção do público-alvo. O anúncio deve destacar os benefícios do produto/serviço e incluir um call-to-action claro. O tom e estilo devem ser tom e estilo, e a mensagem deve ser ajustada para maximizar a relevância e o impacto.”

Melhores Práticas 

Como visto no exemplo anterior, criar prompt's eficazes garantem um resposta clara e de qualidade pela IA, algumas sugestões são:

1 - Seja claro e específico: Evite ambiguidade, pense e reflita bem sobre o prompt, forneça as informações importantes e necessárias a fim de orientar as respostas obtidas.

2 - Contexto: Deixe o prompt alinhado com o problema que necessita de solução. Sem detalhar muito nem pouco, pense no equilíbrio, para que o modelo entenda a natureza da informação.

3 - Linguagem Natural: Adote uma linguagem amigável e natural, isso melhora a fluidez e a compreensão do modelo.

4 - Iteratividade: Esse processo de criação de prompt's é contínuo e iterativo, sempre experimente novas abordagens e análise os novos resultados.

5 - Utilize a IA: Caso não tenha uma boa criatividade do prompt que quer criar, utilize a IA para teu auxilio, peça para ela interpretar um engenheiro de prompt e criar as perguntas que você necessita responder para ela obter a melhor eficiência. Interaja com ela e refine o resultado.

Conclusão

A Engenharia de Prompt é uma técnica encantadora e essencial para a otimização dos modelos de IA generativa. A criação de um bom prompt te garante uma melhor performance bem como economia financeira e respostas criativas e avançadas. As melhores práticas, maximizam o desempenho do modelo e permitem explorar novas possibilidades na interação “homem - máquina”.

Referências Bibliográficas

1. Liu, Y., & Zhang, X. (2021). Prompting Language Models for Few-Shot Learning. arXiv preprint arXiv:2109.09725.
2. Brown, T., Mann, B., & Ryder, N. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS 2020.
3. Radford, A., Wu, J., & Amodei, D. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
4. Schick, T., & Schütze, H. (2021). Exploiting Cloze Questions for Few-Shot Text Classification. EMNLP 2021.
5. Zheng, Y., & Zhang, J. (2022). A Survey on Prompt Engineering in Natural Language Processing. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.