
LangChain: o que é, como funciona e sua importância no desenvolvimento com IA em Python

Você já parou para pensar em como se comunicar de maneira eficaz com uma inteligência artificial (IA)? A engenharia de prompt é a chave para desbloquear essa habilidade! À medida que a tecnologia avança, saber formular prompts que direcionem a IA de forma precisa e eficiente se torna cada vez mais crucial. Esta prática não é apenas para programadores experientes, mas também para qualquer pessoa interessada em maximizar as interações com modelos de linguagem avançados.
Neste artigo, vamos explorar juntos como a engenharia de prompt pode revolucionar a forma como interagimos com a IA e transformar nossos comandos em respostas valiosas e contextualizadas. Então, se você é curioso sobre IA ou deseja se especializar nessa área, continue lendo para descobrir mais!
Engenharia de prompt é a prática de criar e otimizar instruções específicas para guiar modelos de linguagem artificial, como ChatGPT, Gemini e Copilot, na geração de respostas precisas e relevantes para o usuário.
Esta especialidade emergente no campo da inteligência artificial e machine learning ganhou destaque nos últimos anos com o avanço dos modelos de linguagem natural, especialmente com a popularização dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-3 a partir de 2022.
Inicialmente, os prompts eram simples e diretos devido às limitações do próprio modelo. Mas, à medida que os modelos de linguagem evoluíram para aceitar entradas mais complexas e bem estruturadas, pesquisadores e desenvolvedores perceberam a necessidade de refiná-los constantemente para obter resultados mais precisos e contextualmente relevantes. Assim, a evolução da engenharia de prompt acompanha a sofisticação dos modelos de IA, tornando-se uma área crucial para a implementação eficaz de sistemas baseados em LLMs.
Prompt é especificamente a frase ou conjunto de frases que serve como instrução para o modelo de IA.
Quando um usuário entrega um prompt a um modelo de IA como o ChatGPT, por exemplo, a ferramenta analisa o texto e utiliza seus inúmeros dados de treinamento para criar uma resposta que corresponda ao contexto e intenção do usuário. Ou seja, a eficácia dessa resposta depende diretamente da clareza e especificidade do prompt fornecido.
Na prática, ao fazer uma pergunta vaga como “O que você sabe sobre gatos?”, o ChatGPT pode dar uma resposta geral sobre gatos. No entanto, um prompt mais específico como “Quais são as raças de gatos mais populares no Brasil e suas características principais?” levará a uma resposta mais detalhada e útil. Em outras palavras, os prompts atuam como guias que direcionam a IA para gerar respostas específicas para o usuário.
A importância da engenharia de prompt está na sua capacidade de melhorar a interação entre humanos e modelos de IA, pois prompts bem formulados permitem que os modelos de IA compreendam melhor o contexto e a intenção por trás das perguntas.
A engenharia de prompts otimiza a interação com modelos de linguagem, como o ChatGPT, tornando as respostas mais relevantes e precisas. Por exemplo, ao criar um chatbot, a definição clara de instruções e contexto através de bons prompts garante interações mais naturais e eficazes.
Embora o fine-tuning (ajuste fino) de modelos de linguagem possa melhorar o desempenho, ele pode ser caro e demorado. A engenharia de prompts oferece uma alternativa mais ágil e econômica. Ao criar e ajustar prompts eficazes, é possível obter resultados satisfatórios sem a necessidade de treinar novamente o modelo.
A engenharia de prompts oferece uma ampla gama de aplicações práticas em diversos setores.
Ao criar um prompt eficaz, alguns elementos essenciais se repetem com frequência. Identificar e entender esses elementos nos permite aprimorar as interações e garantir que o prompt atenda aos objetivos propostos. A seguir, vamos destacar esses componentes chave, de modo a refinar aqueles que funcionam melhor e maximizar a clareza e precisão da comunicação entre o sistema e o usuário.
A instrução é o elemento central de um prompt, representando a tarefa exata que o modelo deve realizar. Ela deve ser clara, objetiva e específica, de modo a minimizar ambiguidades e garantir que o modelo entenda precisamente o que se espera dele. Instruções mal definidas podem gerar respostas imprecisas ou fora do contexto, por isso, é importante que a linguagem utilizada seja direta e que os detalhes necessários para a execução da tarefa sejam explicitamente fornecidos.
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O contexto é a informação complementar que ajuda o modelo a gerar respostas mais precisas e relevantes. Ele oferece o cenário necessário para que o modelo compreenda plenamente a tarefa, fornecendo detalhes como antecedentes, restrições ou condições específicas. Um contexto bem elaborado guia o modelo, evitando mal-entendidos e garantindo que as respostas sejam adequadas à situação proposta.
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Os dados de entrada referem-se às informações específicas que o modelo necessita para executar a tarefa de forma eficaz. Esses dados podem incluir variáveis, parâmetros ou qualquer outra informação relevante que ajude a guiar o modelo na geração de respostas precisas e adequadas.
Perfil do cliente:
- Idade: 25 anos
- Propensão a risco: Baixa
- Aporte mensal: R$ 1000
- Investimentos atuais: R$ 50.000 em ações
O indicador de saída refere-se ao tipo ou formato da resposta que se espera do modelo após a execução da tarefa. Ele define como a informação deve ser apresentada, podendo incluir requisitos específicos, como o estilo, a estrutura e a profundidade da resposta
Plano de investimento:
As técnicas de engenharia de prompt são estratégias e métodos usados para formular instruções precisas e eficazes para os modelos de linguagem artificial. Assim, elas ajudam a otimizar as respostas geradas pela IA, garantindo que sejam relevantes e úteis para as necessidades específicas do usuário. Aqui estão algumas das principais, com exemplos retirados de respostas do próprio ChatGPT:
Zero-shot prompting é uma técnica onde o modelo de linguagem é solicitado a realizar uma tarefa sem qualquer exemplo prévio. Dessa maneira, a eficácia desta técnica depende da capacidade do modelo de generalizar a partir de sua base de treinamento.
Exemplo prático:
Explique a teoria da evolução.
Resposta esperada:
A teoria da evolução é uma explicação científica sobre como as espécies de seres vivos se desenvolvem e se diversificam ao longo do tempo. A base da teoria da evolução foi proposta por Charles Darwin no século XIX e é sustentada por várias disciplinas científicas, incluindo a biologia, a genética, a paleontologia e a ecologia. Aqui estão os principais pontos e conceitos da teoria da evolução:
1. Seleção Natural
[…]
2. Mutações Genéticas
[…]
3. Deriva Genética
[…]
4. Especiação
[…]
5. Evidências da Evolução
[…]
6. Adaptação e Evolução Contínua
[…]
Conclusão
A teoria da evolução explica a diversidade da vida na Terra através de processos naturais, como a seleção natural, mutação, deriva genética e especiação. É apoiada por uma vasta gama de evidências científicas de várias disciplinas, tornando-se um dos pilares fundamentais da biologia moderna.
Few-shot prompting envolve fornecer ao modelo alguns exemplos de como a tarefa deve ser realizada antes de solicitar a resposta. Isso ajuda a orientar o modelo e a melhorar a precisão das respostas.
Exemplo prático:
Aqui estão alguns exemplos de sinônimos:
feliz: contente
triste: melancólico
Agora, encontre um sinônimo para “rápido”.
Resposta esperada:
Um sinônimo para “rápido” é “veloz”.
Chain-of-Thought Prompting é uma técnica que envolve a criação de prompts que levam o modelo de linguagem a seguir um processo lógico, passo a passo, para chegar à resposta final. Em vez de gerar uma resposta diretamente, o modelo é incentivado a “pensar em voz alta” e detalhar seu raciocínio ao longo do caminho. Isso não só melhora a precisão da resposta, mas também torna o processo mais transparente e compreensível.
Exemplo prático:
Quantos segundos há em 5 horas?
Resposta: sabemos que 1 hora tem 60 minutos. Sabemos também que 1 minuto tem 60 segundos. Portanto, 5 horas terão: 5 horas × 60 minutos/hora × 60 segundos/minuto = 18000 segundos.
Quantos segundos há em 2 horas?
Resposta esperada:
Para encontrar o número de segundos em 2 horas, usamos a mesma lógica:
1. Primeiro, convertemos as horas em minutos.
2. Depois, convertemos os minutos em segundos.
Sabemos que:
– 1 hora tem 60 minutos.
– 1 minuto tem 60 segundos.
Então, para 2 horas:
2 horas × 60 minutos/hora = 120 minutos
Agora, convertemos minutos em segundos:
120 minutos × 60 segundos/minuto = 7200 segundos
Portanto, 2 horas têm 7200 segundos.
Zero-shot Chain-of-Thought combina zero-shot learning e chain-of-thought. Isso significa que o modelo é solicitado a resolver um problema complexo explicando cada etapa do processo, sem qualquer treinamento específico prévio para aquela tarefa. Dessa forma, em vez de apenas dar uma resposta direta, o modelo é instruído a detalhar seu raciocínio passo a passo, ajudando a melhorar a precisão das respostas, especialmente em tarefas complexas.
Exemplo prático:
Quantos segundos há em duas horas? Explique cada passo.
Resposta esperada:
Para calcular o número de segundos em duas horas, precisamos converter horas para minutos e depois minutos para segundos. Vamos seguir os passos abaixo:
Conversão de horas para minutos: sabemos que 1 hora tem 60 minutos. Portanto, 2 horas terão: 2 horas × 60 minutos/hora = 120 minutos.
Conversão de minutos para segundos: sabemos que 1 minuto tem 60 segundos. Portanto, 120 minutos terão: 120 minutos × 60 segundos/minuto = 7200 segundos.
Então, o número total de segundos em duas horas é 7200 segundos.
Self-consistency gera várias respostas para o mesmo prompt. Assim, em vez de confiar em uma única resposta gerada pelo modelo, várias respostas são produzidas para a mesma pergunta. A resposta final é então determinada pela escolha da mais consistente ou mais comum entre essas respostas.
Exemplo prático:
Quantos segundos há em 5 horas?
Respostas geradas:
Resposta 1:
Para calcular quantos segundos há em 5 horas, siga estes passos:
1. Converta horas em minutos:
1 hora = 60 minutos
Então,
5 horas = 5 × 60 minutos = 300 minutos
2. Converta minutos em segundos:
1 minuto = 60 segundos
Então,
300 minutos = 300 × 60 segundos =18000 segundos
Portanto, há 18000 segundos em 5 horas.
Resposta 2:
Para calcular o número de segundos em 5 horas, você pode seguir os seguintes passos:
1. Sabemos que 1 hora tem 60 minutos.
2. Cada minuto tem 60 segundos.
Portanto, para converter horas em segundos, você multiplica o número de horas pelo número de minutos por hora e, em seguida, pelo número de segundos por minuto.
Vamos fazer a conta:
5 horas × 60 minutos/hora × 60 segundos/minuto
Portanto, para converter horas em segundos, você multiplica o número de horas pelo número de minutos por hora e, em seguida, pelo número de segundos por minuto.
Vamos fazer a conta:
5 horas × 60 minutos/hora × 60 segundos/minuto
5 × 60 × 60 = 18.000 segundos
Então, há 18.000 segundos em 5 horas.
Resposta 3:
Para calcular quantos segundos há em 5 horas, precisamos fazer a conversão de horas para minutos e de minutos para segundos. Vamos seguir esses passos:
1. Converter horas em minutos:
– 1 hora tem 60 minutos.
– Portanto, 5 horas têm 5 × 60 = 300 minutos.
2. Converter minutos em segundos:
– 1 minuto tem 60 segundos.
– Portanto, 300 minutos têm 300 × 60 = 18.000 segundos.
Então, há 18.000 segundos em 5 horas.
Por fim, o usuário poderia selecionar como resposta final “Há 18.000 segundos em 5 horas“, por ser uma resposta consistente em todos os testes.
Se você deseja aprofundar seus conhecimentos e habilidades na aplicação de IA, conheça o OpenAI Cookbook. Esse é um recurso desenvolvido pela OpenAI para ajudar desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas da inteligência artificial a entender e aplicar as melhores práticas no uso de modelos de linguagem avançados, como o GPT-4. Ele oferece uma coleção de “receitas” (exemplos e tutoriais) que cobrem uma variedade de técnicas e aplicações de engenharia de prompts e outras funcionalidades de IA.
Engenheiro de prompt é o profissional que se especializa em criar e otimizar prompts para interagir eficazmente com modelos de linguagem artificial. Seu principal objetivo é formular perguntas ou comandos de maneira que o modelo gere respostas úteis, precisas e relevantes, atendendo às necessidades específicas de usuários e aplicações.
As principais responsabilidades de um engenheiro de prompt incluem:
Para realizar as tarefas de sua competência, o engenheiro de prompt precisa dominar várias habilidades, tais como:
Além disso, os engenheiros de prompt utilizam uma variedade de ferramentas e técnicas, sendo as principais:
Atualmente, a engenharia de prompt não é uma disciplina exclusiva em cursos de graduação. No entanto, é provável que ela seja abordada em cursos de Ciência da Computação, Engenharia de Software e áreas relacionadas, principalmente em disciplinas que cobrem inteligência artificial e machine learning. Dessa forma, nossa recomendação é sempre conferir a grade curricular do curso que deseja para não correr o risco de ser pego de surpresa.
Por outro lado, quando falamos de pós-graduação, como MBAs, mestrados e doutorados em inteligência artificial, ciência de dados ou machine learning, é mais provável encontrar cursos e módulos específicos que abordem a engenharia de prompt.
Mas, além das instituições de nível superior, diversas plataformas online de cursos livres oferecem certificações em engenharia de prompt. Esses cursos são projetados para ensinar desde o básico até técnicas avançadas, tornando-se uma excelente opção para profissionais e entusiastas que desejam se especializar nessa área emergente.
Aqui, na Asimov Academy, oferecemos um treinamento com certificação em engenharia de prompts que te ensina a dominar a arte da comunicação com modelos de linguagem avançados. Nele, você aprende a transformar instruções vagas em comandos claros e diretos, garantindo resultados que atendem exatamente às suas necessidades.
As aulas começam com os conceitos básicos e avançam para técnicas mais complexas, cobrindo elementos essenciais de um prompt eficaz, definição de tom e público-alvo, além de estratégias para guiar o modelo de linguagem a fornecer a saída desejada.
Os principais tópicos incluem:
Ao final, você não apenas compreenderá a teoria por trás da engenharia de prompts, mas também terá a prática necessária para aplicar esses conhecimentos em situações reais, seja para melhorar a eficiência no trabalho, seja para explorar sua curiosidade sobre IA.
Se ficou interessado, acesse a página do Curso Engenharia de Prompts para saber mais.
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