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Engenharia de prompts

Engenharia de prompts significa, em termos simples, fazer perguntas boas à IA. Um prompt é a sua entrada com a sua pergunta ou pedido.

A engenharia de prompts envolve conceber perguntas e instruções direcionadas para ajudar os modelos de IA a fornecer as respostas certas durante as conversas. Com prompts melhores, você obtém melhores resultados.

Juntamente com as especificações do modelo escolhido, isso determina a qualidade da resposta.

Elementos de um prompt (pergunta)​

Para obter melhores resultados, pense nos seguintes pontos:

  • Objetivo: o que você quer exatamente do modelo de linguagem?
  • Papel: que papel o modelo de linguagem tem? (Ex.: 'Analista de Marketing', 'Consultor Jurídico', 'Gerente de Projetos')
  • Contexto: informações de fundo sobre o pedido (Ex.: objetivos da empresa, detalhes do projeto, informações de mercado)
  • Estilo: qual estilo você quer adotar? (Ex.: formal, persuasivo, sucinto)
  • Saída: em que formato você quer? (Ex.: um relatório, e-mail, esboço de apresentação, snippet de código)

O objetivo​

Descrever precisamente o objetivo da sua pergunta é essencial e não pode ser omitido.

O que você quer saber?

  • Pergunta factual pode, mas esteja ciente das limitações (por exemplo, conhecimento atual pode estar ausente)
  • Assim como no Google, você não obterá exatamente a mesma resposta cada vez que perguntar
  • Vantagem é a função de “chat” para que você possa fazer novas perguntas

Exemplo de prompt com um objetivo claro:

Prompt com apenas objetivo

Descreva os principais desafios na implementação de uma nova plataforma de IA em uma empresa de porte médio.

A implementação de uma nova plataforma de IA em uma empresa de porte médio traz vários desafios. Alguns dos principais são:

  1. Resistência à mudança: os funcionários estão acostumados com processos e sistemas existentes. Uma nova plataforma de IA exige adaptação e pode provocar resistência, especialmente se o impacto nos fluxos de trabalho não estiver claro.
  2. Qualidade e disponibilidade de dados: plataformas de IA dependem fortemente de dados. Coletar, limpar e estruturar dados para a nova plataforma pode ser complexo e demorado.
  3. Integração com sistemas existentes: a plataforma de IA frequentemente precisa ser integrada a outras aplicações empresariais (ERP, fontes de dados, ferramentas de BI). Pode trazer desafios técnicos.
  4. Custos: além dos custos de licenciamento da plataforma, há custos de implementação, treinamento, infraestrutura de dados e, possivelmente, pessoal especializado.
  5. Treinamento e adoção: os funcionários precisam ser treinados no uso da nova plataforma e na interpretação dos resultados. Sem treinamento adequado e suporte contínuo, a taxa de adoção pode permanecer baixa.
  6. Escolha da plataforma certa e de casos de uso: existem muitas plataformas e tecnologias de IA. Selecionar a plataforma e definir casos de uso relevantes que se alinhem às necessidades específicas e aos objetivos estratégicos da empresa é crucial.
  7. Considerações éticas e conformidade: dependendo da aplicação da plataforma de IA, podem haver questões éticas e requisitos de conformidade (por exemplo, AVG/GDPR) que precisam ser abordados cuidadosamente.
  8. Gerenciamento de projeto: uma implementação bem-sucedida requer gerenciamento de projeto rigoroso, objetivos claros e participação de partes interessadas de diferentes departamentos.

Adicionando papel e contexto​

Adicionar um papel e contexto resulta em respostas melhores e mais específicas.

Exemplo da mesma pergunta, mas com papel e contexto:

Prompt com objetivo, papel e contexto

Como gerente de projeto responsável pela implementação de uma nova plataforma de IA para análise de dados e otimização de processos em um fornecedor de serviços B2B com 150 funcionários, descreva os principais desafios e estratégias de mitigação potenciais.

Como gerente de projeto para a implementação de uma nova plataforma de IA para análise de dados e otimização de processos em um fornecedor de serviços B2B com 150 funcionários, vejo os seguintes desafios importantes e estratégias de mitigação potenciais:

  1. Resistência à mudança & Adoção pelos usuários:
    • Desafio: os funcionários, especialmente aqueles cujas tarefas são diretamente impactadas, podem relutar em abandonar práticas familiares e adotar os insights gerados por IA.
    • Mitigação: envolva usuários-chave desde o início. comunique claramente os benefícios (eficiência, melhor tomada de decisão, novos insights). ofereça treinamento abrangente baseado em funções e suporte contínuo. nomeie "campeões de IA" dentro das áreas.
  2. Qualidade de dados, governança e migração:
    • Desafio: a eficácia da plataforma de IA depende de dados de alta qualidade. dados de sistemas existentes costumam ser inconsistentes, incompletos ou incorretos.
    • Mitigação: inicie com uma auditoria de dados completa, defina um framework de governança de dados e realize limpeza de dados antes da integração/migração. defina modelos de dados e fluxos de dados claros. realize testes e valide os dados cuidadosamente.
  3. Integração com a infraestrutura de TI existente:
    • Desafio: integrações com fontes de dados, ERP, CRM e outros sistemas devem funcionar de forma suave e segura.
    • Mitigação: identifique todas as integrações necessárias desde cedo. escolha uma plataforma de IA com APIs robustas ou conectores padrão. teste as integrações minuciosamente.
  4. Escopo fora de controle & estouro de orçamento:
    • Desafio: durante o projeto, novas demandas de IA podem surgir, ampliando o escopo e elevando os custos.
    • Mitigação: defina um escopo claro e limitado com usos-chave (MVP) para a primeira fase. aplique um processo rígido de gestão de mudanças. mantenha um cronograma realista e orçamento com margem.
  5. Seleção da tecnologia certa e parceiro de implementação:
    • Desafio: o mercado de IA é complexo. uma má escolha de tecnologia ou parceiro inexperiente pode levar ao fracasso do projeto.
    • Mitigação: pesquise exaustivamente tecnologias de IA adequadas aos casos de uso definidos. escolha um parceiro com experiência comprovada no seu setor e com as tecnologias escolhidas. peça referências.
  6. Falta de conhecimento e habilidades em IA na organização:
    • Desafio: pode haver pouca expertise interna para usar, manter ou evoluir a plataforma de IA.
    • Mitigação: invista em treinamento. considere contratar pessoal especializado ou trabalhar em estreita colaboração com o parceiro de implementação para transferência de conhecimento. crie uma cultura de aprendizado contínuo.
  7. Considerações éticas e explicabilidade (Explainable AI):
    • Desafio: decisões tomadas ou suportadas por IA devem ser transparentes e explicáveis, especialmente quando afetam clientes ou funcionários. vieses nos dados podem levar a resultados injustos.
    • Mitigação: estabeleça diretrizes éticas para o uso de IA. opte, sempre que possível, por modelos interpretáveis. implemente processos para detectar e mitigar vieses. garanta supervisão humana em decisões críticas de IA.

Ao abordar proativamente esses desafios, aumentamos a probabilidade de uma implementação bem-sucedida da plataforma de IA que realmente contribua para os objetivos de negócios.

Técnicas​

Abaixo descrevemos algumas técnicas que você pode usar em prompts mais avançados.

Técnica 1 - dar exemplos​

Para garantir que o modelo de linguagem adote o mesmo estilo que você deseja, forneça um ou dois exemplos.

O método é chamado “one & few-shot prompting”

Técnica 1 - exemplos

Escreva um rascunho de e-mail para clientes sobre uma atualização de sistema iminente. Utilize nossa política interna de comunicação com clientes (inclua pontos relevantes da política). Use este guia de estilo como referência para este(a) boletim, mas não incorpore conteúdo específico deste boletim: (texto do boletim a ser adicionado)

A prompt completa fica assim:

Política interna de comunicação com clientes:

  • Seja sempre profissional e educado.
  • Forneça atualizações oportunas sobre alterações importantes ou interrupções.
  • Ofereça informações claras e sucintas.
  • Garanta uma solução ou compensação, se aplicável.

Use este boletim como estilo, mas não use informações deste boletim. Caro cliente,

Gostaríamos de informá-lo sobre uma atualização de sistema iminente que pode afetar nossos serviços.

Data e hora da atualização: [data e hora] Duração prevista da interrupção: [duração] Serviços envolvidos: [serviços]

Durante esse período, nossos serviços podem ficar temporariamente indisponíveis. Faremos o possível para minimizar o transtorno e restaurar os serviços o mais rápido possível.

Tecnologia 1 - a resposta

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem à prompt com exemplos

Caro cliente,

Gostaríamos de informá-lo sobre uma atualização de sistema iminente que pode afetar nossos serviços.

Data e hora da atualização: [data e hora] Duração prevista da interrupção: [duração] Serviços envolvidos: [serviços]

Durante esse período, nossos serviços podem ficar temporariamente indisponíveis. Faremos o possível para minimizar o transtorno e restaurar os serviços o mais rápido possível.

Se você tiver perguntas, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco.

Atenciosamente, [Seu Nome] [Sua Função] [Nome da empresa] [Informações de contato]

Técnica 2 - fornecer template​

Para garantir que o modelo utilize um formato específico, forneça um template e um exemplo. Isso ajuda o modelo a apresentar a resposta de determinada maneira ou estrutura. Você pode pensar em formatos úteis para várias situações, como:

  • saída em csv para importar em uma planilha Excel ou ferramenta de análise de dados
  • saída em json para integrações API ou arquivos de configuração
  • organização da agenda para uma reunião de projeto

Exemplo de prompt: Gere uma lista de três potenciais canais de marketing para um novo produto SaaS voltado para PMEs. Formate sua resposta da seguinte maneira: Canal: Alcance do público: ROI potencial: Recursos necessários:

Por exemplo: Canal: Publicidade no LinkedIn Alcance do público: Títulos de cargos específicos, indústrias, tamanho da empresa ROI potencial: Alto, se bem segmentado Recursos necessários: Orçamento de anúncios, criação de conteúdo, gestão de campanha

O método é chamado “output templates”

Técnica 2 - template de saída

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem à prompt com um template de saída

Canal: Content Marketing (Blog & SEO) Alcance do público: Empresas ativamente buscando soluções para seus problemas, tráfego orgânico ROI Potencial: Alto a longo prazo, constrói autoridade Recursos necessários: Redatores, especialista em SEO, tempo para pesquisa de palavras-chave e promoção de conteúdo

Canal: Google Ads (Search) Alcance do público: Empresas ativamente buscando palavras-chave específicas relacionadas ao produto SaaS ROI Potencial: Médio a alto, dependendo da concorrência e CPC Recursos necessários: Orçamento de anúncios, pesquisa de palavras-chave, otimização de landing page, gestão de campanha

Canal: E-mail Marketing (Lead Nurturing) Alcance do público: Leads coletados via site, webinars, ou outros canais ROI Potencial: Alto, eficaz para converter leads em clientes Recursos necessários: Plataforma de e-mail marketing, conteúdo para sequências de e-mails, habilidades de segmentação

Técnica 3 - dar dica​

Para garantir que o modelo comece e escreva de uma determinada forma, dê uma dica. Aqui deixamos a dica no final do prompt.

Exemplo de prompt: Você pode resumir este relatório de pesquisa de mercado para mim? (cole as seções relevantes do relatório). Comece sua resposta com: As principais descobertas deste estudo de mercado são:

  • COLE O TEXTO DO RELATÓRIO

O método é chamado de “dicas” Este exemplo usa um relatório fictício.

Técnica 3 - dica

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem com uma dica

As principais descobertas deste estudo de mercado são:

  • A demanda por software de gestão de projetos em nuvem para PME aumentou 35% nos últimos dois anos.
  • Fatores decisivos mais importantes para PME são facilidade de uso, possibilidades de integração com ferramentas existentes e precificação.
  • A Empresa A possui 25% de participação de mercado, seguida pela Empresa B com 18%. Existe espaço para novos players que se concentrem em nichos específicos ou ofereçam uma experiência de usuário superior.
  • Os maiores desafios para PME na adoção de novo software são o investimento inicial e o tempo necessário para treinar os funcionários.
  • Espera-se que o mercado continue a crescer cerca de 15% ao ano nos próximos cinco anos.

Técnica 4 - dividir conteúdo de instruções​

Às vezes o prompt é muito longo por conta do conteúdo extra e o modelo pode não entender exatamente o que você quer. Dobre o conteúdo com três aspas no início e no fim do texto do restante do prompt.

Exemplo de prompt: Você pode resumir este artigo para mim? “”” (o texto do seu artigo) “”” Comece sua resposta com: Os pontos principais deste artigo são:

O método é chamado de “divisão de conteúdo” Este exemplo usa novamente um artigo da web: https://www.leraar24.nl/2619420/onderwijs-op-afstand-wat-hebben-we-geleerd/

Técnica 4 - divisão de conteúdo

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem com conteúdo dividido. Usamos três aspas ou três asteriscos para separar o contexto da pergunta.

Os pontos principais deste artigo são:

  • Durante a crise da COVID-19, professores tiveram que pensar em estratégias e técnicas para tornar o ensino a distância o mais eficaz possível, enquanto os pais assumiram um papel maior ajudando seus filhos.
  • Fatores importantes para o sucesso do ensino a distância incluíram organizar um cronograma diário estruturado, manter uma comunicação aberta entre professor e aluno e tomar decisões ponderadas sobre quais partes da lição poderiam ser online ou em papel.
  • Desafios incluem encontrar maneiras de apoiar alunos vulneráveis e a pressão adicional sobre os pais, especialmente aqueles que também trabalham em casa.
  • Houve um rápido aumento da digitalização nas escolas, com a adição de novas ferramentas e métodos digitais. O artigo cita o exemplo da professora Mandy de Vries, que, apesar de sua pouca experiência no ensino, pôde ajudar seus colegas com suas habilidades digitais.
  • O artigo também ressalta a importância de manter contato e atenção com os alunos, especialmente aqueles com necessidades especiais, e oferece dicas práticas para alcançar isso, tanto para professores quanto para pais.
  • Por fim, espera-se que o envolvimento dos pais na educação das crianças a distância continue mesmo após a pandemia.

Técnica 5 - peça informações adicionais primeiro​

Você pode instruir o modelo a fazer perguntas adicionais antes de gerar a resposta. Isso ajuda o modelo a refinar e tornar seu pedido mais específico.

Exemplo de prompt: “Quero redigir uma proposta de projeto para o desenvolvimento de um novo aplicativo móvel para comunicação interna. O app deve incluir recursos para atualizações de notícias, um diretório de contatos e mensagens diretas. Antes de escrever a proposta do projeto, você pode me fazer perguntas adicionais para melhorar a proposta?”

O método é chamado de “ask before answer prompting”

Técnica 5 - peça informações adicionais

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem com a pergunta para informações adicionais

Claro! Aqui vão algumas perguntas que posso fazer para melhorar a proposta do projeto: Qual é o objetivo primário do aplicativo de comunicação interna? (Ex.: aumentar o envolvimento, melhorar a disseminação de informações, facilitar a colaboração) Quem é o público-alvo específico dentro da empresa? (Ex.: todos os funcionários, departamentos específicos, funcionários de campo) Existem sistemas ou plataformas existentes com os quais o app precisa se integrar? (Ex.: intranet, sistema de RH, Active Directory) Qual é o orçamento pretendido e o prazo desejado para desenvolvimento e implementação? Existem requisitos específicos de segurança ou conformidade? (Ex.: GDPR, política de retenção de dados) Quais KPIs serão usados para medir o sucesso do app? Já há ideias sobre o design ou a marca do app? Deve alinhar-se à identidade da organização? Existe preferência pela plataforma de desenvolvimento (iOS, Android, cross-platform)?

Com essas informações, podemos ter uma visão melhor do escopo e dos requisitos, e assim preparar uma proposta de projeto mais sólida.

Técnica 6 - prompt emocional​

Você pode instruir o modelo a ajustar o tom do texto às emoções subjacentes ou a provocar uma resposta emocional específica. Isso é útil para atendimento ao cliente, comunicação interna ou marketing.

Exemplo de prompt: “Eu preciso redigir um e-mail para um cliente insatisfeito com uma recente interrupção de serviço. O cliente escreveu o seguinte: ””” … “”” (cole o texto do cliente) Quero que o e-mail seja empático, reconheça a frustração do cliente e ofereça uma solução construtiva.”

O método é chamado de “emotional prompting” Este exemplo usa uma reclamação fictícia.

A prompt completa fica assim:

Eu preciso redigir um e-mail para um cliente insatisfeito com uma recente interrupção de serviço. O cliente escreveu o seguinte: """Prezado(a) Senhor(a),

Estou muito desapontado com a interrupção de serviço inesperada ocorrida ontem à tarde. Isso prejudicou seriamente as operações da minha empresa e resultou em perda de produtividade. Confiamos nos seus serviços e esse tipo de incidente é inaceitável. Espero uma explicação clara e uma compensação adequada."""

Quero que o e-mail seja empático, reconheça a frustração do cliente e ofereça uma solução construtiva.

Técnica 6 - prompt emocional

Abaixo está a resposta que recebemos do modelo de linguagem

Prezado [Nome do Cliente],

Agradecemos por sua mensagem e pedimos desculpas sinceras pela interrupção de serviço que você experimentou ontem à tarde. Compreendo plenamente sua frustração e o impacto causado nas suas operações. Lamentamos profundamente não termos atendido às suas expectativas e aos nossos padrões de serviço.

A interrupção foi causada por [explicação breve e clara da causa, ex.: falha técnica não prevista em nosso data center]. Tomamos medidas imediatas e nossos técnicos trabalharam arduamente para restaurar o serviço o mais rápido possível. O serviço está totalmente operacional desde [horário].

Levamos esse incidente muito a sério e já estamos avaliando a causa para evitar repetition no futuro.

Para compensar o transtorno, oferecemos [proposta concreta, ex.: desconto na próxima fatura, upgrade gratuito por um mês, crédito de serviço]. Um de nossos gerentes de conta entrará em contato dentro de 24 horas para discutir pessoalmente e esclarecer eventuais dúvidas.

Mais uma vez pedimos desculpas pelo transtorno. Agradecemos sua parceria e esperamos continuar oferecendo, no futuro, o serviço confiável que você espera de nós.

Atenciosamente,

[Seu Nome / Nome da empresa]

Técnica 7 - pedir várias versões​

Sua pergunta pode solicitar várias versões de uma resposta, para que você tenha opções. Por exemplo, você pode querer várias abordagens para slogans de marketing de um novo produto.

Isso pode ser efetivamente combinado com o estabelecimento de um papel específico para o modelo e uma system prompt para orientar o modelo.

Leia mais sobre papéis no artigo relevante. Este exemplo de várias versões está no final do artigo. Não é preciso repetir tudo aqui.

Técnica 8 - combinar com um system prompt​

Com um system prompt, você pode instruir o modelo. É uma instrução que você fornece ao modelo para moldar a tarefa ou o comportamento dele. Você pode especificar que tipo de saída espera do modelo. É uma forma de direcionar o modelo e evitar respostas irrelevantes ou indesejadas.

Alguns exemplos simples e gerais de system prompts:

"Quero que você seja um assistente simpático e útil."

"Permaneça sempre profissional e respeitoso em seu tom."

"Concentre-se em fornecer respostas concretas e diretas, sem detalhes desnecessários."

O system prompt basicamente define o tom e as expectativas para a conversa ou tarefa específica que você quer realizar com o modelo de IA.

Você também pode criar prompts de sistema mais avançados para tarefas específicas, como resumir um texto: "Analise o texto fornecido com cuidado e forneça um resumo curto, porém informativo, dos pontos principais. Identifique a mensagem central e os detalhes-chave."

System prompts não têm o mesmo efeito em todos os modelos de IA. Com o chatGPT, por exemplo, tem grande influência; com Claude também; em outros modelos, a influência pode ser menor. Então vale a pena experimentar e ver qual modelo funciona melhor para sua entrada.

Você pode definir prompts de sistema gerais nas preferências, mas o ideal é criar prompts de sistema específicos por tarefa que deseja automatizar. Chamamos isso de papéis.

Você pode ler mais sobre papéis no artigo relevante.