O que é engenharia de prompt e como ela revoluciona a interação com IA

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!

O que é engenharia de prompt?

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.

O que é prompt?

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.

Qual é a importância da engenharia de prompt?

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.

Melhoria na Interação com Modelos de Linguagem

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.

Redução da Necessidade de Fine-Tuning

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.

Aplicações Práticas

A engenharia de prompts oferece uma ampla gama de aplicações práticas em diversos setores.

• Chatbots: empresas podem usar prompts específicos para automatizar respostas a perguntas referentes às dúvidas mais comuns dos clientes, além de personalizar o atendimento conforme o estilo de escrita padrão da instituição. Por isso, um chatbot pode fornecer respostas rápidas e precisas, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a carga de trabalho dos atendentes humanos.
• Sistemas de recomendação: em plataformas de streaming ou e-commerce, prompts bem elaborados podem ajudar a IA a sugerir produtos ou conteúdos que são mais relevantes para os usuários.
• Educação e treinamento: ferramentas educacionais baseadas em IA podem usar engenharia de prompt para adaptar os materiais de aprendizado às necessidades individuais dos alunos, como também podem criar tutores virtuais que respondem de maneira precisa.
• Criação de conteúdo: redatores e criadores de conteúdo podem usar prompts específicos para gerar ideias ou textos de forma mais eficiente.

Elementos de um Prompt

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.

Instrução

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.

Exemplo de Instrução

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Contexto

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.

Exemplo de Contexto

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Dados de Entrada

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.

Exemplo de Dados de Entrada

Perfil do cliente:
- Idade: 25 anos
- Propensão a risco: Baixa
- Aporte mensal: R$ 1000
- Investimentos atuais: R$ 50.000 em ações

Indicador de Saída

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

Exemplo de Indicador de Saída

Plano de investimento:

Principais técnicas de engenharia de prompt

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:

1. Zero-shot Prompting (prompting sem treinamento)

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.

2. Few-shot Prompting (prompting com poucos exemplos)

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”.

3. Chain-of-Thought Prompting (prompting em cadeia de pensamentos)

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.

4. Zero-shot Chain-of-Thought (cadeia de pensamentos sem treinamento)

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.

5. Self-consistency (autoconsistência)

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.

Outras técnicas de prompts no OpenAI Cookbook

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.

Principais características do OpenAI Cookbook:

• Tutoriais práticos: passo a passo para implementar diversas técnicas de IA.
• Exemplos de código: exemplos de como utilizar diferentes funcionalidades e técnicas.
• Melhores práticas: dicas para otimizar a interação com modelos de linguagem.
• Diversidade de aplicações: desde análises de sentimentos até a criação de chatbots personalizados.

O que é um engenheiro de prompt?

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.

O que faz um engenheiro de prompt?

As principais responsabilidades de um engenheiro de prompt incluem:

• Design de prompts: criar e testar prompts eficazes que orientem o modelo a gerar respostas adequadas.
• Análise de desempenho: avaliar a eficácia dos prompts e ajustar conforme necessário para melhorar os resultados.
• Colaboração: trabalhar em conjunto com desenvolvedores, cientistas de dados e outros stakeholders para entender as necessidades e adaptar os prompts aos objetivos específicos.

Quais ferramentas e habilidades o engenheiro de prompt precisa dominar?

Para realizar as tarefas de sua competência, o engenheiro de prompt precisa dominar várias habilidades, tais como:

• Conhecimento de IA e machine learning: compreensão profunda de como funcionam os modelos de linguagem e as técnicas de machine learning.
• Pensamento crítico e criativo: capacidade de pensar de forma crítica e criativa para formular prompts que cubram diversos cenários e necessidades.
• Habilidades de programação: proficiência em linguagens de programação como Python para implementar e testar prompts.
• Análise de dados: competência em analisar dados de desempenho dos modelos para fazer ajustes precisos nos prompts.

Além disso, os engenheiros de prompt utilizam uma variedade de ferramentas e técnicas, sendo as principais:

• Ambientes de teste de IA: plataformas como o OpenAI Playground permitem testar e ajustar rapidamente os prompts.
• Frameworks de machine learning: bibliotecas como TensorFlow e PyTorch são usadas para desenvolver e treinar modelos de IA.
• Ferramentas de análise de dados: bibliotecas como Pandas e NumPy auxiliam na análise de dados de desempenho dos modelos.
• Simuladores de conversa: ferramentas que simulam interações humanas com o modelo, permitindo ajustes finos nos prompts em contextos específicos.
• Feedback loop: utilizar feedback contínuo dos usuários finais para refinar os prompts e melhorar a experiência geral.

Onde aprender engenharia de prompts?

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.

Engenharia de prompts na Asimov Academy

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:

• Estruturação de prompts para respostas precisas: formulação de perguntas e comandos que maximizam a eficiência das respostas da IA.
• Desenvolvimento de prompts claros e específicos: técnicas para evitar ambiguidades e obter resultados mais consistentes.
• Criação de chatbots personalizados: desenvolvimento de chatbots simples e eficientes usando prompts bem elaborados.
• Análise de sentimentos através de prompts: uso de prompts para interpretar e analisar sentimentos em textos.
• Técnicas de encadeamento e extração: métodos para conectar múltiplos prompts e extrair informações específicas.
• Técnicas de One e Few-Shot: técnicas que permitem ao modelo aprender com poucos exemplos.
• Implementação de prompts para diferentes públicos e personas: adaptação de prompts para atender às necessidades de variados públicos e cenários.

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.