Prompt engineering: O que é e como aplicar?

O prompt engineering, também conhecido como engenharia de prompt, é uma técnica essencial no campo da inteligência artificial. Com ela, você consegue  obter resultados mais precisos e relevantes das ferramentas de IA.

Neste artigo, vamos explicar um pouco o que é o prompt engineering, falar para o que ele serve e dar dicas sobre como gerar um bom prompt. 

O que é prompt engineering?

O prompt engineering, ou engenharia de prompt, é a prática de formular prompts ou instruções específicas que são fornecidas a modelos de inteligência artificial para direcionar sua saída de maneira desejada. Essas instruções podem ser usadas em uma variedade de aplicações, desde geração de texto até a tradução automática e muito mais.

Para que serve o prompt engineering?

O prompt engineering desempenha um papel essencial ao lidar com modelos de linguagem pré-treinados, como o ChatGPT e o Google Bard. Afinal, é pelo prompt que comunicamos o que queremos à IA.

Como esses modelos são altamente flexíveis e podem gerar uma ampla gama de respostas com base no prompt fornecido, é importante ter em mente alguns aspectos na hora de pedir algo:

• Especificar a tarefa: definir claramente a tarefa que o modelo deve realizar, orientando-o a responder de maneira específica.
• Controlar o estilo e tom: ajustar o estilo de escrita, o tom ou a formatação da resposta gerada.
• Melhorar a relevância do conteúdo: fornecer contexto adicional ou exemplos para garantir que a resposta seja relevante para a consulta.

4 dicas para gerar um bom prompt

1. Especifique o que deseja e seja claro

A nossa primeira recomendação de prompt engineering é a mais importante: seja claro e específico sobre o que você deseja que o modelo faça. Evite instruções vagas que podem levar a respostas imprecisas. Veja exemplos:

• Ineficaz: “Fale sobre a história do automóvel.”
• Eficaz: “Descreva a evolução dos veículos motorizados desde o século XIX até os dias de hoje, destacando os principais avanços tecnológicos e seus impactos na sociedade.”

A primeira instrução é vaga e pode resultar em informações genéricas, enquanto a segunda é mais específica, delimitando o período e o enfoque desejados.

2. Use exemplos e contexto

Se possível, inclua exemplos relevantes ou contexto adicional para ajudar o modelo a entender o que você está buscando.

• Ineficaz: “Explique a teoria da relatividade.”
• Eficaz: “Explique a teoria da relatividade de Einstein, fornecendo um exemplo prático que ilustre como ela se aplica no cotidiano.”

No primeiro exemplo, por ausência de direcionamento, o modelo pode produzir uma resposta muito complexa, dificultando a compreensão do leitor. No segundo exemplo, esse problema é resolvido com o fornecimento de contexto adicional, direcionando a IA a oferecer uma explicação mais aplicada e fácil de compreender.

3. Experimente diferentes abordagens

Gastar um tempo testando prompts pode economizar tempo depois, revendo o texto. Por isso, experimente diferentes abordagens para encontrar um prompt que produz os resultados desejados. Veja os exemplos:

• Abordagem 1: “Explique o que é fotossíntese para um público leigo.”
• Abordagem 2: “Descreva o processo de conversão de luz solar em energia química nas plantas.”

Ao experimentar diferentes abordagens, você pode obter resultados mais precisos e informativos dependendo do contexto ou do tipo de resposta desejada. No primeiro exemplo, a partir do prompt, a IA poderia fornecer uma resposta simplificada e genérica, uma vez que a instrução era para explicar de forma simplificada. Já no segundo, o interesse é especificado no prompt, fazendo com que o modelo forneça uma resposta mais precisa.

4. Avalie e ajuste

Avalie as respostas geradas pelo modelo e ajuste o prompt conforme necessário para melhorar a qualidade das saídas.

• Primeira avaliação: O modelo forneceu uma explicação detalhada sobre a fotossíntese, mas com termos técnicos difíceis de entender para um leigo.
• Ajuste: Reformule o prompt para pedir uma explicação mais simplificada, evitando jargões científicos.
• Resultado após ajuste: “Explique o processo pelo qual as plantas transformam luz solar em alimento de uma maneira fácil de entender para alguém sem conhecimento científico avançado.”

Ao avaliar as respostas, você pode identificar áreas de melhoria e fazer ajustes no prompt para obter resultados mais precisos e acessíveis.

A engenharia de prompt é a chave para extrair o máximo potencial de modelos de IA, garantindo que eles atendam às necessidades específicas de cada aplicação. Com a consultoria em inteligência artificial, sua empresa estará no caminho certo para obter resultados excepcionais e maximizar o valor dessas ferramentas poderosas.

Perguntas frequentes

O que é prompt engineering?

rompt engineering é a prática de criar e ajustar com cuidado as instruções dadas aos sistemas de inteligência artificial para obter resultados melhores e mais precisos.

Qual é a importância do prompt engineering na obtenção de resultados precisos em sistemas de IA baseados em texto?

A qualidade do prompt influencia diretamente na qualidade da resposta gerada pelo modelo. Um prompt bem formulado pode direcionar o modelo a produzir resultados mais relevantes e contextualmente apropriados.

Como criar um bom prompt?

Algumas dicas incluem ser específico e claro, fornecer exemplos e contexto, experimentar diferentes abordagens e avaliar e ajustar os prompts conforme necessário para melhorar a qualidade das saídas do modelo.