Os Princípios de um Bom Prompt

Adriano Soares
7 minutos de leitura

Conteúdos do tutorial

A criação de prompts eficientes é uma habilidade essencial para quem está começando a explorar o mundo da Inteligência Artificial (IA). Neste tutorial, vamos abordar os princípios de um bom prompt, fornecendo dicas e exemplos práticos para ajudar você a criar prompts que gerem respostas precisas e úteis de modelos de linguagem.

O que é um Prompt?

Um prompt é a entrada que fornecemos a um modelo de linguagem, como o chatGPT. A ideia é que, ao receber essa entrada, o modelo a processe em sua rede neural e nos forneça uma resposta. A entrada é comumente chamada de prompt.

Princípios Fundamentais de um Bom Prompt

Clareza e Especificidade

A clareza e a especificidade são fundamentais para evitar ambiguidades e garantir que o prompt seja compreendido corretamente pelo modelo. Um prompt claro e específico ajuda a evitar respostas incorretas ou fantasiosas.

Exemplo:

# Prompt claro e específico
prompt = "Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos."

Contexto

O contexto é a informação externa ou adicional que auxilia o modelo a atingir melhores respostas. Fornecer um contexto relevante ao modelo é crucial para obter respostas que atendam às suas expectativas.

Exemplo:

# Adicionando contexto ao prompt
contexto = "Eu sou um nutricionista especializado em alimentação infantil."
prompt = f"{contexto} Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos."

Dados de Entrada

Os dados de entrada são a questão ou a informação que estamos interessados em processar. Eles direcionam a resposta do modelo e podem ser modificados conforme necessário.

Exemplo:

# Dados de entrada no prompt
dados_entrada = "alimentação saudável para crianças"
prompt = f"Descreva os benefícios de {dados_entrada}."

Indicador de Saída

O indicador de saída define o tipo ou formato da resposta que esperamos do modelo. Isso ajuda a garantir que a resposta esteja no formato desejado.

Exemplo:

# Indicador de saída no prompt
prompt = "Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos em um parágrafo."

Iteratividade no Desenvolvimento de Prompts

A criação de um bom prompt é um processo iterativo. Começamos com uma ideia inicial, fornecemos ao modelo para obter uma resposta experimental, analisamos essa resposta e refinamos o prompt conforme necessário. Esse ciclo se repete até alcançarmos um estágio em que obtemos respostas consistentemente boas.

Exemplo de Iteratividade:

# Primeira versão do prompt
prompt = "Quais são os benefícios de uma alimentação saudável?"

# Analisando a resposta e refinando o prompt
prompt = "Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos em um parágrafo."

Encadeamento de Prompts (Chaining)

O encadeamento de prompts envolve quebrar um prompt maior em prompts menores e mais específicos. Isso aumenta o tempo de processamento de uma informação pelo modelo e melhora a qualidade das respostas.

Exemplo de Encadeamento:

# Prompt inicial
prompt = "Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos."

# Quebrando em prompts menores
prompt1 = "Quais são os benefícios de uma alimentação saudável?"
prompt2 = "Como uma alimentação saudável pode beneficiar crianças de 5 a 10 anos?"

Delimitadores e Saídas Estruturadas

Ao adicionarmos grandes volumes de dados aos nossos prompts, podemos organizar essa informação utilizando delimitadores. Isso ajuda a estruturar a saída do modelo de forma que ela seja facilmente processada pelo seu script.

Exemplo de Delimitadores:

# Utilizando delimitadores no prompt
prompt = """
#### Contexto
Eu sou um nutricionista especializado em alimentação infantil.
#### Pergunta
Descreva os benefícios de uma alimentação saudável para crianças de 5 a 10 anos.
#### Formato da Resposta
A resposta deve ser em um parágrafo.
"""

Conclusão

Os princípios de um bom prompt são essenciais para quem está começando a explorar a Inteligência Artificial. Ao seguir os princípios de clareza, especificidade, contexto, dados de entrada e indicador de saída, você estará no caminho certo para criar prompts eficientes que gerem respostas precisas e úteis. Lembre-se de que a criação de prompts é um processo iterativo e que o encadeamento de prompts e o uso de delimitadores podem melhorar ainda mais a qualidade das respostas.

Esperamos que este tutorial tenha sido útil para você. Continue praticando e refinando seus prompts para obter os melhores resultados possíveis!

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