O que é Prompt Engineering? Técnicas, exemplos e ferramentas

A engenharia de prontidão é a prática de projetar entradas eficazes para orientar os sistemas de IA em direção a resultados mais precisos, úteis e conscientes do contexto. Ela é cada vez mais aplicada em áreas como automação comercial, trabalho criativo, pesquisa e educação, oferecendo benefícios claros em termos de eficiência e acessibilidade. Ao mesmo tempo, desafios como escalabilidade, viés e a natureza de tentativa e erro da solicitação ressaltam a necessidade de abordagens estruturadas e práticas recomendadas. Olhando para o futuro, os avanços na automação, nas estruturas éticas e nas ferramentas específicas do setor moldarão o futuro da engenharia de prompt, tornando-a uma habilidade essencial para a inovação orientada por IA.

O que é engenharia de prontidão?

A engenharia de prompts funciona como uma ponte entre humanos e máquinas. Para ser mais preciso, a engenharia de prompts é o processo de criação e refinamento das instruções dadas a um modelo de IA para melhorar a precisão e a relevância de suas respostas. Como sistemas como o ChatGPT e o Claude geram resultados com base na maneira como os prompts são formulados, até mesmo pequenas alterações no texto, na estrutura ou no contexto podem ter um impacto significativo nos resultados.

Ao projetar prompts de alta qualidade, os usuários podem ajudar os modelos de IA a produzir resultados que se alinham a objetivos específicos, seja gerando conteúdo, automatizando tarefas de negócios ou resolvendo problemas técnicos.

Para que é usada a engenharia imediata?

O Prompt Engineering pode ser usado para uma variedade de finalidades. Algumas delas incluem:

• • Criação de conteúdo: Escrever artigos, textos de marketing ou publicações em mídias sociais para um público específico.
  • Desenvolvimento de software: Auxiliar na geração de código, na depuração e na explicação de conceitos complexos de programação em linguagem natural.
  • Suporte ao cliente: Ajudar os chatbots e os assistentes virtuais a fornecer respostas precisas, empáticas e sensíveis ao contexto.
  • Educação e treinamento: Criação de guias de estudo, problemas práticos ou explicações simplificadas para alunos de diferentes níveis.
  • Pesquisa e análise: Resumir documentos, destacar as principais percepções ou comparar dados de várias fontes.
  • Operações comerciais: Elaboração de e-mails, criação de relatórios ou automatização de tarefas repetitivas.

Benefícios da engenharia imediata

Um bom prompt pode fazer a diferença entre uma resposta de IA vaga e inútil e uma resposta clara e acionável. Alguns benefícios específicos da engenharia de prompts incluem:

• • Precisão aprimorada: Os prompts bem elaborados reduzem os mal-entendidos e orientam a IA para resultados que se alinham à intenção do usuário.
  • Eficiência e produtividade: Instruções claras reduzem a necessidade de edições ou regenerações repetidas, economizando tempo e esforço.
  • Versatilidade entre domínios: De operações comerciais a redação criativa, a engenharia de prompt permite que a IA seja aplicada a uma ampla variedade de usos.
  • Acessibilidade para não especialistas: Os usuários sem experiência em codificação ou ciência de dados ainda podem obter resultados de alta qualidade por meio de prompts cuidadosamente projetados.
  • Consistência nos resultados: Os prompts padronizados facilitam a repetição de resultados, principalmente em ambientes corporativos ou de equipe.
  • Criatividade aprimorada: Ao enquadrar os prompts de maneiras inovadoras, os usuários podem incentivar a IA a gerar novas ideias e perspectivas.

Em última análise, a engenharia imediata ajuda a transformar a IA de uma ferramenta imprevisível em um parceiro confiável para a solução de problemas e empreendimentos criativos.

Desafios da engenharia imediata

Compreender os desafios associados à engenharia de prompts é fundamental para usar os prompts de forma eficaz e responsável. Aqui estão alguns possíveis problemas que você pode encontrar:

• • É necessário tentativa e erro: A elaboração de prompts eficazes geralmente envolve várias iterações antes de alcançar o resultado desejado.
  • Limitações do modelo: Mesmo com prompts bem estruturados, os modelos de IA ainda podem produzir erros, alucinações ou resultados irrelevantes.
  • Problemas de escalabilidade: A criação de prompts consistentes e de alta qualidade para casos de uso em nível empresarial pode ser demorada e difícil de manter.
  • Restrições da janela de contexto: Os modelos de IA só podem processar uma quantidade limitada de informações de uma só vez, o que restringe a profundidade da entrada.
  • Riscos de preconceito e imparcialidade: Solicitações mal formuladas podem reforçar involuntariamente estereótipos, informações incorretas ou conteúdo prejudicial.
  • Excesso de confiança nos prompts: Os usuários podem depender muito da solicitação inteligente em vez de combiná-la com outras estratégias, como ajuste fino ou geração aumentada por recuperação (RAG).

Ao reconhecer esses desafios, os engenheiros de prontidão podem encontrar um equilíbrio entre a experimentação e as práticas recomendadas estruturadas para tornar os resultados da IA mais éticos e confiáveis.

Técnicas de engenharia imediatas

A engenharia de prompts é mais do que apenas fazer perguntas; trata-se também da maneira como você estrutura os prompts. Algumas técnicas comumente usadas incluem:

• • Solicitação de disparo zero: Pedir ao modelo para executar uma tarefa sem fornecer exemplos, confiando apenas em instruções claras.
  • Solicitação de poucos disparos: Incluir alguns exemplos no prompt para mostrar ao modelo o estilo, o formato ou a lógica desejados.
  • Solicitação de função: Atribuir à IA uma persona ou perspectiva (por exemplo, "Você é um CMO") para influenciar o tom e a experiência.
  • Instauração de cadeia de pensamento: Incentivar a IA a explicar o raciocínio passo a passo para aumentar a precisão na solução de problemas complexos.
  • Solicitação baseada em instrução: Usar comandos explícitos e estruturados, como "Liste três vantagens e desvantagens de..." ou "Resuma as principais conclusões usando marcadores".
  • Solicitação rica em contexto: Fornecimento de informações adicionais sobre o histórico, restrições ou dados para que a IA possa adaptar as respostas com mais precisão.
  • Refinamento iterativo: Ajustar e reformular os prompts com base nos resultados iniciais até que a IA produza consistentemente o resultado desejado.

Prontas práticas recomendadas de engenharia

A obtenção de resultados de alta qualidade dos modelos de IA depende da capacidade de criar prompts claros e detalhados. Aqui estão algumas práticas recomendadas que você deve utilizar para ajudá-lo a fazer isso:

Comece com objetivos claros

Antes de escrever, defina seu objetivo. Você está em busca de ideias, fatos ou soluções? Uma solicitação vaga, como "Fale-me sobre marketing", produz resultados genéricos, enquanto uma solicitação mais detalhada, como "Explique três estratégias de marketing digital para empresas B2B SaaS com menos de 50 funcionários", produz um resultado mais detalhado.

Seja específico quanto ao formato

A IA tem um desempenho melhor com instruções claras, portanto, é fundamental incluir detalhes como duração, tom e formato. Em vez de solicitar "Uma publicação nas mídias sociais sobre produtividade", você deve pedir "Uma publicação no LinkedIn com menos de 150 palavras compartilhando três dicas de gerenciamento de tempo para trabalhadores remotos em um tom profissional, mas coloquial".

Use exemplos para orientar

O fornecimento de exemplos melhora os resultados. Essa técnica, conhecida como "prompting de poucos disparos", permite que a IA produza o que você precisa.

Exemplo de estrutura:

Dividir tarefas complexas em etapas

Solicitações grandes podem levar a resultados dispersos. Divida as tarefas em etapas ou delineie um processo. Em vez de: "Crie um plano de marketing completo para minha startup", tente: "Ajude-me a criar um plano de marketing identificando meu público-alvo, sugerindo três canais de marketing e delineando um calendário de conteúdo."

Iterar e refinar

A primeira resposta nem sempre é perfeita, e é por isso que é útil solicitar acompanhamentos para refinar o resultado do modelo de IA. Alguns exemplos de como você pode fazer isso incluem:

• • "Torne isso mais coloquial".
  • "Adicione exemplos ao ponto #2."
  • "Reduza para 100 palavras, mas mantenha a mensagem principal."

Fornecer contexto

Forneça ao modelo de IA informações básicas para fornecer respostas mais personalizadas. Você pode fazer isso pegando o prompt básico, "Escreva um e-mail de atualização de projeto", e adicionando contexto como: "Escreva um e-mail de atualização de projeto para a reformulação de nosso aplicativo móvel. Estamos duas semanas atrasados devido a desafios técnicos; no entanto, os principais recursos estão 80% concluídos. O público-alvo é a nossa equipe executiva."

Experimente as abordagens

Não pare apenas no primeiro prompt de trabalho. É importante experimentar frases ou estruturas diferentes para obter melhores resultados. Você pode utilizar instruções de encenação como "Aja como um especialista em marketing e analise..." ou "Explique isso a um iniciante versus um especialista".

Exemplos de engenharia imediata

Aqui estão mais alguns exemplos de prompts bem estruturados:

• • Documentação técnica: Em vez de simplesmente pedir: "Escreva a documentação da API", um prompt refinado pode especificar o público-alvo, o formato preferido, as seções necessárias e os exemplos, resultando em um resultado de nível profissional.
  • Revisão do código: Um prompt básico "Revisar este código" pode ser aprimorado pedindo ao modelo de IA para "Identificar vulnerabilidades de segurança, garantir a conformidade com os padrões de codificação e sugerir melhorias de desempenho".
  • Análise de dados: Um prompt genérico "Analise esses dados" se torna mais eficaz quando inclui metas comerciais específicas, métricas importantes e preferências de visualização.
  • Atendimento ao cliente: Um forte prompt de atendimento ao cliente inclui diretrizes de tom, políticas da empresa e caminhos claros de escalonamento para garantir interações consistentes e profissionais.

Ferramentas de engenharia imediatas

É importante selecionar ferramentas que se alinhem ao seu fluxo de trabalho e aos objetivos do projeto e que possam ser ampliadas à medida que suas necessidades evoluem. Aqui está uma rápida visão geral de algumas opções disponíveis para você:

Experimentação

Playground da OpenAI: Fornece uma interface fácil de usar para testar e refinar os prompts. É possível ajustar variáveis como temperatura, penalidade de frequência e tokens máximos, o que o torna ideal para usuários iniciantes e avançados que desejam ver como diferentes configurações afetam as respostas da IA.

Google AI Studio: Permite que você experimente diferentes modelos de prompt e fornece métricas de avaliação incorporadas, facilitando a comparação de resultados e a escolha da abordagem mais eficaz para o seu caso de uso específico.

Rastreamento e organização

PromptLayer: Atua como uma camada de registro e análise entre seus aplicativos e modelos de linguagem. Ele salva todos os prompts e respostas, permitindo que você analise quais estratégias de prompt funcionam melhor e crie uma biblioteca de prompt pesquisável para a sua equipe.

Prompt Genius: Essa extensão de navegador permite que você salve, categorize e acesse instantaneamente seus prompts mais eficazes. Ela é especialmente útil para usuários que trabalham com prompts regularmente e desejam uma maneira fácil de organizá-los e recuperá-los conforme necessário.

Desenvolvimento avançado

Langchain: Uma estrutura de desenvolvedor para criar aplicativos com modelos de linguagem. Ele oferece suporte a modelos rápidos, encadeamento de várias chamadas de modelo e integração de memória, o que o torna uma estrutura avançada para a criação de fluxos de trabalho de IA complexos.

Prompt perfeito: Melhora e otimiza automaticamente seus prompts, sugerindo edições com base nas práticas recomendadas. Essa ferramenta é altamente benéfica quando você deseja aumentar a clareza ou a eficácia do prompt sem gastar muito tempo com tentativas e erros.

Bibliotecas de prompt

PromptHero: Hospeda uma galeria com curadoria dos prompts de melhor desempenho para diferentes modelos e tarefas. Você pode procurar prompts por caso de uso e tipo de modelo, o que o torna uma boa fonte de inspiração e possíveis pontos de partida.

Prompts incríveis do ChatGPT: Um produto amplamente utilizado, coleção de código aberto no GitHub que apresenta uma grande variedade de ideias criativas e práticas de dicas contribuídas pela comunidade. Ele é atualizado regularmente e abrange tudo, desde tarefas de produtividade até o aprendizado de idiomas.

Automação

Integrações de IA do Zapier: Conecta prompts alimentados por IA às suas ferramentas e processos comerciais diários, permitindo automatizar tarefas como geração de e-mails, resumos de dados ou respostas a consultas de clientes.

Faça: Anteriormente chamada de Integromat, essa ferramenta de automação permite que os usuários criem fluxos de trabalho complexos integrando ações baseadas em prompts com lógica de ramificação. Ela é adequada para usuários avançados que desejam automatizar processos de várias etapas usando IA.

O futuro da engenharia imediata

Interações de IA mais intuitivas

A engenharia de prompts está mudando de uma disciplina de nicho para uma habilidade vital em muitas profissões. À medida que os modelos de IA se tornam mais inteligentes, os prompts ficarão mais curtos e naturais, com os sistemas entendendo a intenção e o contexto com mais facilidade.

Ferramentas automatizadas e integração cotidiana

Novas ferramentas ajudarão a refinar e otimizar os prompts automaticamente, permitindo que qualquer pessoa, independentemente da experiência, obtenha resultados de qualidade. No futuro, grande parte dessa otimização será incorporada diretamente ao software cotidiano, simplificando a experiência do usuário.

Colaboração crescente e ferramentas específicas do setor

As equipes compartilharão cada vez mais bibliotecas de prompts e aperfeiçoarão os prompts em conjunto, enquanto as ferramentas especializadas para diferentes setores tornarão o design de prompts mais rápido e mais direcionado a necessidades específicas.

Maior ênfase em práticas éticas

Com uma IA mais poderosa, há um foco maior no uso responsável, o que significa reduzir a parcialidade, aumentar a transparência e seguir padrões éticos no desenvolvimento imediato.

Ampliação da acessibilidade

O mais importante é que a engenharia de prontidão se tornará mais acessível a não especialistas, capacitando mais pessoas a usar a IA de forma eficaz. Essa mudança contínua tornará o trabalho com IA mais fácil, mais responsável e aberto a todos.

Principais conclusões e recursos adicionais

A engenharia imediata tira o máximo proveito dos sistemas de IA, transformando-os em parceiros confiáveis para a criatividade e a solução de problemas. Compreender as técnicas, as ferramentas e as práticas recomendadas abordadas nesta postagem do blog permitirá que você se adapte e cresça junto com o avanço dos recursos de IA e os aproveite de forma eficaz para uso pessoal ou profissional.

Você pode analisar as principais conclusões e os recursos listados abaixo para obter um resumo rápido do que foi discutido e para continuar explorando os conceitos relacionados aos avanços da IA.

Principais conclusões

• • A Prompt Engineering aprimora as instruções de IA para melhorar a precisão das respostas e alinhar os resultados com metas específicas.
  • Métodos como zero-shot, few-shot e prompting baseado em função melhoram os resultados introduzindo estrutura nos prompts de IA.
  • A engenharia imediata é versátilA equipe de suporte da empresa está preparada para realizar tarefas como criação de conteúdo, codificação, suporte ao cliente e pesquisa.
  • Prompts claros economizam tempo, melhoram a precisão e tornam a IA acessível para não especialistas e, ao mesmo tempo, garantir resultados consistentes.
  • Questões como tentativa e erro, limitações do modelo e preocupações éticas requerem experimentação cuidadosa e adesão às práticas recomendadas.
  • Plataformas como OpenAI Playground e Langchain simplificar a criação de promptsenquanto as ferramentas de automação otimizam os fluxos de trabalho.
  • O campo está evoluindo em direção à IA intuitivaotimização automatizada e maior acessibilidade para todos os usuários.

Recursos adicionais

• • Serviços de IA no Couchbase Capella - Produtos
  • Modelos linguísticos grandes explicados - Blog
  • Como a IA generativa funciona com o Couchbase - Blog
  • Avaliação de fluxos de trabalho de IA agêntica - Blog
  • Couchbase + Dify: Recursos vetoriais de alta potência para fluxos de trabalho de IA - Blog

Perguntas frequentes

O que é um prompt em IA? Um prompt é o texto, a instrução ou a consulta fornecida a um sistema de IA que orienta sua resposta. Os prompts podem variar de uma simples pergunta a instruções completas para gerar código.

O que é um engenheiro de prontidão? Um engenheiro de prompts é alguém que projeta prompts eficazes para modelos de IA para melhorar a qualidade e a usabilidade dos resultados.

A engenharia imediata exige codificação? Não necessariamente. Embora a codificação possa facilitar o desenvolvimento de aplicativos avançados, muitas técnicas de engenharia imediata podem ser aplicadas usando linguagem natural sozinho.

Por que a engenharia de prontidão é importante? Ele garante que os resultados da IA sejam precisos, confiáveis e alinhados com as metas humanas, reduzindo assim o tempo gasto na edição ou correção de resultados.

O que envolve a engenharia imediata? Isso envolve a elaboração, o teste e o refinamento de instruções para otimizar as respostas do modelo de IA em diferentes casos de uso.

Qual é a diferença entre a engenharia de prompt e os vários modelos de IA? Como modelos diferentes interpretam os prompts de maneiras ligeiramente diferentes, as estruturas dos prompts podem exigir ajustes, dependendo do sistema usado.

Qual é a diferença entre a engenharia imediata e o ajuste fino? A engenharia imediata funciona ajustando as entradas, enquanto o ajuste fino altera o próprio modelo com dados de treinamento adicionais.

Quais são algumas das preocupações éticas da engenharia imediata? As preocupações incluem o reforço de preconceitos, a geração de informações errôneas ou o uso indevido de prompts para fins prejudiciais. O design responsável do prompt ajuda a reduzir esses riscos.