Temos ouvido falar bastante sobre engenharia de prompt, mas o assunto ainda parece ser de outro mundo. Ou, no mínimo, voltado para um seleto grupo – será mesmo?
Primeiramente, cabe dizer que estamos falando sobre uma área emergente no campo da inteligência artificial. Ela envolve a criação de comandos eficazes para interagir com modelos de linguagem, como chatbots e assistentes virtuais.
Engenharia de prompt é o conhecimento aplicado para gerar comandos para o modelo de inteligência artificial (como o Chat GPT e o Gemini). Procuramos formular comandos adequados para produzir resultados mais relevantes para uma dada questão. No fim das contas, o que queremos é otimizar as respostas fornecidas por esses modelos.
O próximo passo é dizer que, sim, engenharia de prompt é para todo mundo! Aliás, não devemos subestimar sua importância para o mercado de trabalho. Afinal, empresas de diversos setores estão adotando tecnologias de IA visando melhorias.
Do atendimento ao cliente, passando pela produção de conteúdo para redes sociais à criação de códigos de programação, e, claro, à automatização de processos. O fato é que saber como criar prompts eficientes pode abrir portas. Até mesmo para ajudar a ter brainstorming de ideias – esteja você em transição de carreira ou com um problema no trabalho aparentemente sem solução.
Por onde começar
Por ser uma habilidade técnica, a engenharia de prompt pode ser aprendida por qualquer pessoa. Ou seja, independe do seu conhecimento prévio e da sua formação. Talvez o mais importante agora seja reconhecer a necessidade de dar pequenos passos neste momento. Ao invés de tentar aprender tudo de uma vez, vá aos poucos, mantendo uma prática constante e gradual.
Para quem ainda não tem conhecimento algum na área de inteligência artificial, seguem indicações de lugares por onde começar o estudo:
- Coursera – AI For Everyone
- Fast.ai – Practical Deep Learning for Coders
- Fundação Bradesco – Inteligência Artificial
Como primeiros passos, olha as dicas mais importantes para produzir um bom prompt:
- escreva prompts claros e específicos;
- forneça contexto;
- indique o tom de fala;
- acrescente exemplos;
- divida tarefas maiores em etapas;
- peça múltiplas alternativas para um mesmo prompt;
- crie restrições.
Técnicas para ajudar a otimizar o prompt
Não se assuste com a palavra “técnicas” aí em cima. Encare como formas diferentes de abordar a engenharia de prompt até que você aprenda qual usar em cada caso. O maior segredo da inteligência artificial é que ela depende da nossa criatividade para gerar melhores resultados.
1. Context-framing
Nada mais nada menos que dar um contexto claro e detalhado ao modelo de inteligência artificial para melhorar a precisão e a relevância das respostas. Desse modo, a IA entende melhor a situação e os requisitos da tarefa.
Vamos a um exemplo? Primeiro, o simples prompt “escreva uma mensagem de encerramento de semestre”:
Agora, o prompt mais detalhado (“escreva uma breve mensagem de encerramento de semestre para alunos de um cursinho pré-vestibular”):
2. Few-shot
O modelo de IA recebe alguns exemplos específicos (poucos exemplos) da tarefa que deve realizar. Isso orienta o modelo sobre como responder corretamente, mesmo com poucos dados de treino.
O exemplo clássico é com avaliações de filmes, já ensinando com exemplos como a IA deve se comportar:
No output final, temos:
3. Prompt chaining
Aqui há o encadeamento de vários prompts sequencialmente. Cada resposta gerada pode servir como entrada para o próximo prompt, permitindo que a IA desenvolva respostas mais complexas e detalhadas.
Vou deixar uma sugestão: cole a sugestão de prompt abaixo no mecanismo de inteligência artificial de sua preferência e conte depois o que achou do resultado!
“Sugira uma receita de macarronada para o domingo. Comece apresentando os ingredientes e, depois, o passo a passo da receita. Insira o tempo estimado de preparo”.
Se quiser, você pode conhecer outras técnicas neste link ou neste outro link.
Pronto: já dá para se aventurar nesse universo! Não deixe de comentar aqui as suas descobertas!
Artigo escrito por Larissa Paim, da Comunidade PrograMaria.
REFERÊNCIAS:
https://www.humanfirst.ai/blog/12-prompt-engineering-techniques