Com o crescimento dos modelos de Inteligência Artificial baseados em linguagem, a engenharia de prompt tem se destacado como uma disciplina relevante na área de tecnologia e negócios. 

Dominar a arte de fornecer comandos precisos a um modelo de IA generativa é crucial para obter respostas relevantes que possam apoiar empresas em diferentes contextos.

Neste artigo, você vai entender o conceito de engenharia de prompt, sua importância na otimização da interação com sistemas de IA, e como o uso eficaz de prompts pode resultar em respostas mais úteis e precisas, impulsionando a performance e a eficiência.

O que é Prompt?

Um prompt é uma solicitação em linguagem natural que instrui a IA generativa a realizar uma tarefa específica. 

A IA generativa é uma solução de inteligência artificial capaz de criar novos conteúdos, como histórias, conversas, vídeos, imagens e músicas, baseada em modelos de machine learning (ML) alimentados por grandes quantidades de dados e redes neurais profundas.

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são extremamente versáteis, capazes de realizar diversas tarefas, como resumir textos, completar frases, responder perguntas e traduzir idiomas. 

Eles funcionam prevendo a melhor resposta com base nos treinamentos anteriores. No entanto, como esses modelos são amplos, os usuários podem interagir com as soluções de IA generativa usando diferentes tipos de entradas.

Embora os LLMs sejam poderosos e possam gerar respostas até com uma única palavra, nem toda entrada leva a resultados úteis. Para que a IA produza respostas precisas e relevantes, é necessário fornecer contexto e informações detalhadas. 

A criação sistemática de prompts, por meio de ajustes contínuos, permite obter resultados mais significativos e utilizáveis. Na engenharia de prompt, o refinamento contínuo desses comandos é essencial para alcançar os resultados desejados.

O que é Engenharia de Prompt?

A engenharia de prompts é o processo de direcionar soluções de inteligência artificial generativa (IA generativa) para produzir resultados específicos e de alta qualidade. 

Embora a IA generativa seja projetada para simular a comunicação humana, ela precisa de orientações claras e detalhadas para gerar respostas relevantes. Nesse processo, são escolhidos cuidadosamente os formatos, frases, palavras e símbolos que guiarão a IA a interagir de forma eficaz com os usuários. 

Os engenheiros de prompt combinam criatividade e experimentação, ajustando continuamente os textos de entrada até que a IA responda conforme esperado, otimizando sua performance em diferentes aplicações.

A Inteligência Artificial generativa e a Engenharia de Prompt

Nos últimos anos, ficou evidente que o conhecimento em inteligência artificial (IA) não é mais restrito a áreas específicas, como engenharia, programação ou ciência de dados. A evolução tecnológica permitiu que profissionais de qualquer setor utilizassem IA em suas atividades diárias. 

Um destaque nesse cenário é a IA generativa, que cria conteúdos a partir de comandos ou prompts dos usuários.

Um exemplo claro é o ChatGPT, utilizado para a criação e modificação de textos. Ele permite resumir, editar, revisar, complementar e traduzir conteúdos, tornando-se uma ferramenta versátil para diversas necessidades. Programadores também utilizam o ChatGPT para desenvolver e aprimorar códigos de programação.

Ferramentas como Midjourney AI e DALL-E 2, por sua vez, facilitam a criação de imagens a partir de comandos de texto, ajudando até quem não tem experiência em design gráfico. Já o Microsoft 365 Copilot integra IA generativa em aplicativos como Word, Excel e PowerPoint, promovendo maior eficiência nas tarefas do dia a dia.

No campo de marketing e vendas, softwares que usam IA generativa já permitem a criação de e-mails personalizados baseados em dados de prospects, otimizando o processo de comunicação.

Essas ferramentas trazem mais produtividade e economia de tempo, mas a qualidade dos resultados depende da precisão dos comandos fornecidos. Por isso, dominar a engenharia de prompt é essencial para garantir que a IA gere respostas de alta qualidade e seja plenamente aproveitada.

Porque a Engenharia de Prompt é importante?

As tarefas da engenharia de prompt têm se expandido significativamente desde o surgimento da IA generativa. 

Esses engenheiros atuam como intermediários entre os usuários e os grandes modelos de linguagem, criando scripts e modelos personalizáveis para garantir os melhores resultados. 

Eles experimentam diferentes entradas para desenvolver uma biblioteca de prompts reutilizáveis em várias aplicações.

A engenharia de prompt torna a IA mais eficiente e precisa. Os desenvolvedores encapsulam as entradas dos usuários em prompts específicos antes de passá-las para os modelos de IA. 

Por exemplo, em um chatbot, se um usuário inserir uma solicitação vaga como “Onde comprar uma camisa”, o código da aplicação pode transformar isso em um prompt detalhado, como: “Você é um assistente de vendas e deve sugerir três lojas em Alabama, EUA, que vendem camisas”. Isso gera respostas mais relevantes.

Benefícios da Engenharia de Prompt

• Maior controle para desenvolvedores: A engenharia de prompt oferece controle sobre as interações dos usuários com a IA, ajudando a refinar as respostas. 

Prompts eficazes estabelecem o contexto correto, evitando que a IA gere conteúdo inadequado ou impreciso, como em aplicações comerciais que devem bloquear informações impróprias.

• Melhor experiência do usuário: Os usuários evitam tentativas e erros e recebem respostas mais precisas logo no primeiro comando. Isso aprimora a interação entre IA e usuários, permitindo que a IA entenda a intenção com o mínimo de dados de entrada.
• Maior flexibilidade: Com maior abstração, engenheiros de prompt podem criar ferramentas flexíveis que otimizam processos em larga escala. Prompts neutros em domínio podem ser aplicados em diferentes áreas da empresa, ampliando o uso e os benefícios da IA em várias frentes de negócios.

Como criar Prompts Eficazes? 

Criar prompts eficazes requer uma compreensão do modelo de IA que está sendo utilizado e de como ele processa as entradas.

Aqui estão algumas dicas para melhorar a clareza e obter respostas mais relevantes:

Seja Claro e Específico

Prompts vagos geralmente resultam em respostas igualmente imprecisas. Para garantir informações relevantes, procure ser o mais claro possível.

• Exemplo Vago: “Me fale sobre programação.”
• Exemplo Específico: “Quais são as principais diferenças entre Java e Python?”

Forneça Contexto

Adicionar contexto ao prompt facilita a interpretação do modelo, ajudando a IA a gerar respostas mais adequadas.

• Com Contexto: “Como um desenvolvedor iniciante, quais dicas você daria para aprender JavaScript?”

Varie os Formatos

Testar diferentes formatos de prompts pode trazer resultados diversificados e úteis. Use perguntas abertas para obter respostas mais amplas e perguntas fechadas para respostas diretas.

• Pergunta Aberta: “Quais são as principais tendências atuais no desenvolvimento web?”
• Pergunta Fechada: “O React é superior ao Angular?”

Ajustar a formulação dos prompts de acordo com essas práticas pode aprimorar a interação com o modelo e gerar respostas mais úteis e assertivas.

Quais são as principais técnicas de engenharia de prompts?

Na engenharia de prompt, especialistas utilizam técnicas avançadas para configurar grandes modelos de linguagem, aprimorando a precisão e relevância das respostas geradas. Aqui estão algumas das principais estratégias adotadas:

• Prompting com cadeia de pensamento: Divide tarefas complexas em etapas menores, simulando um processo de raciocínio lógico humano para chegar ao resultado final. Isso permite que a IA desenvolva respostas mais detalhadas e precisas.

• Prompting da árvore de pensamento (ToT): Expande a “cadeia de pensamento” ao generalizar as informações e sugerir os próximos passos, permitindo que a IA aprofunde o raciocínio inicial e explore novas soluções.

• Prompting maiêutico: Solicita à IA que explique uma resposta já dada, incentivando um aprofundamento no raciocínio e justificando as informações apresentadas.

• Prompting baseado na complexidade: Seleciona os resultados mais elaborados e os compara para identificar a solução mais comum ou eficaz entre eles, aprimorando a consistência das respostas.

• Prompting de conhecimento gerado: Instrui o modelo a gerar fatos relevantes sobre o tema em questão, enriquecendo o conteúdo com informações adicionais.

• Prompts do tipo menor para o maior: Identifica pequenos problemas relacionados ao tópico e apresenta soluções para cada um deles de forma sequencial.

• Prompts de ajuste automático: Após gerar uma resposta, o modelo analisa e critica a própria saída, oferecendo uma segunda solução com base na avaliação feita.

• Prompt de estímulo direcional: Utiliza palavras-chave específicas para direcionar o modelo a gerar respostas mais alinhadas ao objetivo desejado.

Essas técnicas avançadas ajudam a maximizar o potencial dos modelos de IA, tornando-os mais eficazes na solução de problemas complexos e na geração de insights valiosos.

Outras Boas Práticas

Uma boa engenharia de prompt exige que as instruções sejam comunicadas de maneira clara, com contexto, escopo e o tipo de resposta desejada. A seguir, estão algumas práticas recomendadas:

• Prompts claros e diretos

É fundamental definir a resposta esperada de forma inequívoca para evitar interpretações erradas pela IA. 

Por exemplo, ao solicitar um resumo de um livro, especifique claramente que deseja apenas um resumo, e não uma análise aprofundada. Isso ajuda a IA a focar no seu pedido e fornecer uma resposta alinhada ao que você procura.

• Forneça o contexto adequado

Inclua o contexto necessário no prompt e defina os requisitos do resultado desejado. Se você precisar de uma lista dos filmes mais populares dos anos 1990 em formato de tabela, por exemplo, especifique quantos filmes desejar e solicite que o resultado seja formatado em uma tabela para garantir o formato exato.

• Equilibre simplicidade e complexidade

É importante manter um equilíbrio entre a quantidade de informações fornecidas e o resultado esperado. Prompts muito simples podem carecer de contexto, enquanto prompts excessivamente complexos podem confundir a IA. 

Para assuntos complexos ou técnicos, use uma linguagem clara e simplifique o prompt para facilitar a compreensão e garantir uma resposta mais precisa.

• Teste e ajuste o prompt

A engenharia de prompt é um processo contínuo de experimentação e refinamento. Testar diferentes abordagens e ajustar os prompts conforme necessário é essencial para obter melhores resultados. 

Por vezes, várias tentativas são necessárias para otimizar a precisão e relevância da resposta. Flexibilidade e adaptação são cruciais, pois não há regras rígidas sobre como a IA processa as informações.

Conclusão

A engenharia de prompts é uma habilidade essencial no uso eficaz de modelos de inteligência artificial generativa. Ela permite que os usuários comuniquem instruções de forma clara e precisa, otimizando a interação com a IA para obter resultados mais relevantes e úteis. 

Ao criar prompts bem estruturados e fornecer o contexto necessário, os engenheiros de prompt conseguem guiar a IA para executar tarefas complexas de maneira eficiente. 

A importância dessa prática se reflete na melhoria da produtividade, no aprimoramento da experiência do usuário e no controle sobre as saídas geradas, tornando a engenharia de prompts uma ferramenta indispensável na aplicação de soluções de IA.