Engenharia de prompt é a prática de criar e otimizar instruções para orientar modelos de IA Generativa a produzirem respostas precisas e relevantes. Ela é fundamental para extração de proveito dos modelos de linguagem como o ChatGPT.
Já se sabe que o uso de comandos estruturados aumenta a consistência geral das respostas em mais de 60%. Por essa e outras razões, o mercado em torno da engenharia de prompt deverá movimentar impressionantes USD 2,06 bilhões até 2030.
Vamos entender essa temática em profundidade?
Continue lendo para saber:
- o que é engenharia de prompt e quais vantagens ela oferece;
- quais são as técnicas de engenharia de prompt que você já pode aplicar;
- como criar prompts eficazes;
- e muito mais!
O que é engenharia de prompt
Disciplina emergente, a engenharia de prompt envolve a elaboração de comandos claros e contextuais para modelos de IA. Ela visa maximizar a eficácia das respostas geradas por mecanismos como Gemini, ChatGPT, Perplexity e muitos outros.
Com o avanço dos modelos de IA baseados em aprendizado profundo, a engenharia de prompts tornou-se essencial em diversas aplicações. Incluindo assistentes virtuais, geradores automatizados de texto, aplicações de programação assistida por IA e criação de arte digital.
Em termos bem práticos, a qualidade das instruções fornecidas influencia diretamente a eficácia e a utilidade das respostas geradas. Logo, é preciso dominar minimamente a forma adequada da interação humano-máquina.
Tanto pesquisadores quanto profissionais que trabalham com IA generativa utilizam a engenharia de prompts. Eles, em última instância, o fazem para aprimorar o desempenho dos modelos sem a necessidade de ajustes complexos no treinamento.
3 técnicas de engenharia de prompt
Para ter ainda mais claro o que é engenharia de prompt, veja, a seguir, um detalhamento das três técnicas mais acessíveis e comuns.
1. Few-Shot Prompting
Few-Shot Prompting é a técnica de engenharia de prompt na qual são fornecidos alguns exemplos de entrada e saída. Dessa forma, o modelo de linguagem aprende a realizar uma tarefa específica.
É uma abordagem eficaz para atividades que exigem compreensão de padrões ou formatos específicos, sem a necessidade de treinamento adicional. Ela é particularmente útil quando há indicativos representativos, pois ajuda na generalização.
Assim, ao solicitar a classificação de sentimentos em avaliações de produtos, pode-se dar exemplos como:
- "O produto é excelente." → Sentimento: Positivo
- "Não gostei do atendimento." → Sentimento: Negativo
- "A entrega foi rápida." → Sentimento: ?
A partir dessas orientações, o modelo passa a inferir que o sentimento da última frase é "Positivo".
2. Chain-of-Thought Prompting
Já a técnica Chain-of-Thought Prompting incentiva o modelo a elaborar uma sequência de raciocínio antes de fornecer a resposta final. Ela é especialmente eficaz para tarefas que envolvem múltiplas etapas de pensamento ou lógica complexa.
Por exemplo, ao resolver o seguinte problema matemático: "Se João tem 10 maçãs e dá 3 para Maria, quantas maçãs ele tem agora?"...
Ao aplicar Chain-of-Thought Prompting, o modelo pode responder: "João começa com 10 maçãs. Ele dá 3 para Maria, então 10 - 3 = 7. Portanto, João tem 7 maçãs agora".
Basicamente, incentiva-se o "pensamento” em etapas. E isso faz com que a IA aumente suas chances de ser precisa e transparente. Ao mesmo tempo, que ela identifique possíveis erros no raciocínio.
3. Zero-Shot Prompting
Zero-Shot Prompting, por sua vez, é uma técnica de engenharia de prompt para realização de tarefas sem necessidade de fornecimento de exemplos.
Nela, confia-se totalmente no conhecimento pré-treinado da AI.
É o caso de quando se solicita uma tradução. Algo assim: "Traduza a seguinte frase para o francês: 'Bom dia, como vai você?'".
O modelo, mesmo sem exemplos anteriores, pode responder: "Bonjour, comment allez-vous?".
Em síntese, Zero-Shot Prompting é eficaz para tarefas comuns e bem representadas nos dados de treinamento do modelo de linguagem. Logo, pode ser menos preciso em tarefas muito específicas ou técnicas – portanto, não recomendado nestes casos.
Quais são as aplicações práticas da engenharia de prompt
Quanto à aplicabilidade da engenharia de prompt, ela é abrangente.
Confira, a seguir, alguns exemplos práticos.
Engenharia de prompt em chatbots
A engenharia de prompt é utilizada para definir o comportamento e as respostas de chatbots. Com ela, são especificados o papel, o tom e o contexto desejados. Ou seja, o modelo é orientado a fornecer respostas alinhadas às necessidades do usuário.
Por exemplo, ao configurar um chatbot para atendimento ao cliente.
Neste caso, pode-se instruí-lo a adotar um tom amigável e fornecer informações precisas sobre produtos ou serviços.
Engenharia de prompt em criação de conteúdo
Na criação de conteúdo, a engenharia de prompt permite gerar textos alinhados a objetivos específicos, como marketing, educação ou entretenimento.
Ao saber qual é o público-alvo, o estilo e o formato desejado, o modelo produz materiais bem direcionados. Seja a redação de um artigo informativo, com complexidade moderada, seja em algo mais técnico, portanto, mais complexo.
Engenharia de prompt em análise de dados
Aplicada à análise de dados, a engenharia de prompt visa extrair insights e gerar relatórios automatizados.
Descreve-se o tipo de análise desejada e o grau de profundidade esperado. Assim, a IA sabe exatamente como processar as informações e apresentar resultados interpretáveis.
Engenharia de prompt em automação de processos
Também na automação de processos, a engenharia de prompt é utilizada.
Neste caso, pode-se instruir modelos de linguagem a executar tarefas específicas, como geração de documentos, respostas a e-mails ou preenchimento de formulários.
Isto é, são claramente definidas as etapas e os critérios de cada atividade. Para que a IA replique os fluxos de forma consistente. Por exemplo, para elaborar contratos: cláusulas padrão e variáveis específicas para cada cliente são previamente definidas.
Quais são os benefícios da engenharia de prompt
Dê uma olhada nos tópicos que seguem para descobrir as principais vantagens de aplicar engenharia de prompts.
Melhoria na qualidade das respostas
Prompts bem elaborados fornecem contexto e intenção aos modelos de IA.
Eles geram uma compreensão mais precisa das necessidades dos usuários. Por extensão, respostas mais alinhadas às expectativas.
Redução de vieses
Ao controlar cuidadosamente as entradas e orientar o foco do modelo de IA, a engenharia de prompt ajuda a mitigar vieses.
Ela, portanto, minimiza o risco de gerar respostas equivocadas ou ofensivas, bem como de realizar tarefas inapropriadas.
Aumento da previsibilidade nas interações
Prompts bem estruturados também influenciam o comportamento das ferramentas de IA.
Eles asseguram previsibilidade e consistência em interações com clientes, por exemplo. Tudo em alinhamento com os resultados desejados.
Otimização do desempenho sem necessidade de um novo treinamento
É interessante saber também que a engenharia de prompt bem aplicada permite adaptar modelos de linguagem a tarefas específicas sem alterar seus parâmetros internos. Logo, ela evita a necessidade de “retreinamento” complexo.
Personalização de respostas conforme o perfil do usuário
Por meio de prompts específicos, pode-se adaptar as respostas da IA ao contexto ou perfil do usuário. Dessa forma, experiências mais personalizadas e, portanto, satisfatórias são fornecidas.
7 dicas para criar prompts eficazes
Veja agora algumas dicas para, por meio da engenharia de prompt, criar prompts eficazes:
- Seja claro e específico: evite ambiguidades; forneça instruções precisas para orientar a IA adequadamente.
- Defina o objetivo da tarefa: especifique claramente o que você espera que a IA realize.
- Estabeleça o formato da resposta: indique se deseja uma lista, parágrafo, tabela ou outro formato específico.
- Forneça contexto relevante: inclua informações adicionais que possam ajudar a IA a entender melhor a solicitação.
- Utilize exemplos quando possível: apresente exemplos para ilustrar o tipo de resposta desejada.
- Especifique o tom e o estilo: indique se a resposta deve ser formal, informal, técnica, entre outros.
- Itere e refine os prompts: ajuste os prompts com base nas respostas obtidas para melhorar os resultados.
→ Reflita sobre os impactos reais da Inteligência Artificial no mercado. Dê o play no primeiro episódio do podcast Cortex Talks:
A engenharia de prompt é um trunfo para profissionais e empresas obterem o melhor da Inteligência Artificial
Ela é uma competência estratégica à medida em que são formuladas instruções precisas e contextuais às ferramentas.
Com a crescente adoção da IA, é fundamental que gestores, estrategistas, analistas e operadores dominem essa disciplina. Em qualquer setor, segmento ou área de atuação.
Do contrário, gasta-se muito tempo (e dinheiro) em tentativa e erro. Sem falar que a inovação esperada com esse tipo de investimento tende a não vir, ou tardar muito para acontecer.
Como estão as habilidades da sua equipe em engenharia da prompt?
Sobre a Cortex
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