Com a expansão dos modelos de Inteligência Artificial baseados em linguagem, a engenharia de prompt é uma disciplina que tem ganhado relevância na área de tecnologia e negócios. Saber dar os comandos certos a um modelo de IA generativa é essencial para receber respostas relevantes que auxiliem as empresas em diversos contextos.
Acompanhe esta leitura para entender o conceito de engenharia de prompt, sua importância para a melhoria da interação com sistemas de IA e como o uso adequado de prompts pode impulsionar respostas mais úteis e precisas.
O que é engenharia de prompt?
A engenharia de prompt é o processo de gerar prompts, ou comandos, para um modelo de Inteligência Artificial baseado em linguagem, como o ChatGPT, da OpenAI. Essa disciplina foca na formulação de comandos adequados para otimizar as respostas e a interação com o modelo de IA. Em outras palavras, visa gerar resultados relevantes e úteis para uma questão.
Qual a importância do prompt engineering?
O campo de prompt engineering é muito importante para usufruir do potencial da IA generativa em diversos segmentos de um negócio. Com o avanço nos modelos de IA pautados em linguagem, essa área tem se tornado popular, principalmente por apoiar a criação de interações mais significativas e precisas com os modelos.
Para explorar o potencial de modelos de IA generativa e obter respostas próximas ao que você busca, é preciso fazer as perguntas certas. Ao fazer isso, pode-se obter benefícios como:
- Redução de erros nas respostas;
- Otimização da eficiência de respostas;
- Personalização e adaptação às necessidades de busca do usuário.
Por exemplo, imagine que você quer saber uma receita de bolo, mas só tem alguns ingredientes disponíveis. Porém, você digita apenas o comando “forneça uma receita de bolo”. O modelo fornecerá uma resposta generalizada de receita de bolo, que não se adequa às suas necessidades no momento. O que você pode fazer para aprimorar esse prompt? Dar mais detalhes sobre suas necessidades pode ajudar a obter respostas mais completas e personalizadas.
Digamos que você reformulou o prompt adicionando a informação “forneça uma receita de bolo que não precise de ovos”. O modelo agora provavelmente oferecerá alternativas adaptando-se às suas necessidades. Assim, quanto mais bem formulados, descritivos e personalizados forem os prompts, mais eficientes serão as respostas do modelo.
Aplicações da engenharia de prompt
As aplicações da engenharia de prompt são vastas e podem otimizar significativamente diversos segmentos de um negócio, como por exemplo, nas áreas de:
- Atendimento ao cliente;
- Marketing;
- Análise de dados;
- Desenvolvimento de software.
Atendimento ao cliente
Com o uso de chatbots de assistentes virtuais, as empresas podem otimizar o processo de atendimento ao cliente ao criar prompts que interpretem a intenção do usuário diante das variações linguísticas.
Ao entender as necessidades do consumidor, o modelo poderá buscar a melhor solução para resolver a demanda em questão. Se bem construído, pode levar a melhores resultados na área de atendimento ao consumidor, gerando fidelização e maior satisfação do cliente.
Marketing
A criação de prompts também pode aprimorar significativamente a área de marketing ao apoiar a geração de conteúdo em diversos formatos. Esses comandos podem ser adaptados aos objetivos de comunicação da empresa para otimizar as estratégias de marketing de conteúdo, contando com a revisão e o monitoramento de profissionais da área.
Análise de dados
Com os prompts corretos, um profissional de dados pode treinar modelos de IA para apoiar o processo de análise de dados de um negócio, extraindo insights valiosos de grandes volumes de dados e trazendo eficiência para esse processo. Quando bem formulados, os prompts podem contribuir para os procedimentos de exploração, limpeza, visualização e geração de relatório de resultados, além de prever tendências nos conjuntos de dados.
Desenvolvimento de software
A aplicação do prompt engineering no desenvolvimento de software também é promissora, contribuindo significativamente para o trabalho de um desenvolvedor ao auxiliar em processos como:
- Geração de código;
- Refatoração de código;
- Aprimoramento da performance;
- Resolução de problemas e bugs, etc.
Conceitos básicos da engenharia de prompts
Para que um modelo generativo como o ChatGPT possa responder adequadamente aos prompts, é preciso considerar alguns fatores para aumentar o nível de confiabilidade de respostas do sistema.
A OpenAI, empresa que ajudou a popularizar o uso de modelos de IA generativa como o ChatGPT compartilhou algumas diretrizes para tornar a criação de prompts complexos mais eficientes, como:
- Oferecer instruções claras;
- Dividir uma tarefa complexa em subetapas;
- Pedir para que o modelo justifique suas respostas e depois resumi-las;
- Pedir para que o modelo forneça explicações antes de responder;
- Gerar diversas respostas e depois fazer com que o modelo escolha a melhor opção, etc.
Outros recursos educativos, como o Prompting Engineering Guide, também reforçam algumas boas práticas para o design de prompts, como:
- Começar simplificando os comandos;
- Fornecer instruções claras para o modelos;
- Garantir o máximo de especificidade aos prompts, oferecendo detalhes e exemplos;
- Evitar imprecisões e comandos generalistas. Ao invés de dizer “cite algumas músicas de Bruno Mars”, diga “cite as cinco músicas mais famosas do cantor Bruno Mars”.
- Optar por comandos que digam ao modelo o que fazer, ao invés de dizer o que não fazer, etc.
Técnicas para a criação de prompts efetivos
As técnicas de prompt engineering são essenciais para garantir a formulação de perguntas mais precisas e efetivas, gerando respostas melhores para cada pergunta. Algumas técnicas muito usadas são:
- Zero-shot Prompting
- Few-shot Prompting
- Chain-of-Thought Prompting
- Self-consistency
- Tree of Thought
Zero-shot Prompting
A técnica de Zero-shot Prompting envolve fornecer um comando ao modelo de linguagem para gerar uma resposta útil sem que seja necessário adicionar exemplos ou um contexto específico. Esse tipo de técnica é muito útil para entender a capacidade do modelo de gerar respostas baseando-se apenas em seu treinamento prévio.
Um exemplo deste tipo de prompt seria: “descreva o ciclo da água”. Neste caso, não há informações ou exemplos para ajudar na formulação de uma resposta mais precisa e detalhada.
Few-shot Prompting
Diferente do Zero-shot Prompting, a técnica de Few-shot Prompting fornece vários exemplos no prompt para ajudar o modelo a formular uma resposta mais próxima do resultado esperado. Ao invés de simplesmente criar uma pergunta, o engenheiro de prompt fornecerá alguns exemplos de respostas para ampliar a compreensão do modelo sobre a estrutura e o contexto da pergunta.
Por exemplo, ao solicitar que a IA escreva um texto no estilo de escrita de Clarice Lispector, forneça alguns exemplos de poesias diversas da escritora para dar um direcionamento ao modelo.
Chain-of-Thought Prompting
O Chain-of-Thought Prompting (CoT) é uma técnica que treina o modelo de linguagem para dividir a resposta para o comando dado em diversas etapas menores, como se fosse um passo a passo do raciocínio usado até chegar à resposta. O próprio nome da técnica sugere que esse modelo constrói uma “cadeia de pensamento” ao redor do prompt, fornecendo uma resposta para um problema complexo com explicações do raciocínio lógico usado.
Pode-se usar exemplos, como na técnica de Few-shot Prompting, para guiar o modelo sobre uma estrutura adequada de respostas.
Por exemplo, ao solicitar uma receita de macarrão ao molho de tomate, ao invés de escrever apenas o prompt “Forneça uma sugestão de receita de macarrão ao molho de tomate”, essa técnica usaria o comando:
“Forneça uma sugestão de receita de macarrão ao molho de tomate. Comece indicando os ingredientes necessários. Depois, me diga como preparar os ingredientes para começar a cozinhar. Em seguida, forneça o passo a passo para cada etapa da preparação deste prato.”
Self-consistency
A técnica de Self-consistency baseia-se em gerar diversas respostas diferentes a partir de um único prompt. Com isso, pode-se escolher a resposta que aparece com mais consistência entre os diferentes resultados. Essa técnica é usada para aprimorar o método de Chain-of-Thought Prompting fornecendo múltiplos exemplos para gerar mais confiabilidade nas respostas.
Por exemplo, imagine que você quer criar um prompt para resumir um artigo científico em 200 palavras, mantendo os termos técnicos da área e as principais informações originais. Você pode formular o comando pedindo ao modelo que crie o resumo e repetir o mesmo prompt para identificar as consistência das informações, escolhendo a resposta mais fidedigna ao texto original.
Tree of Thought
A técnica de Tree of Thought deriva do método Chain-of-Thought Prompting e usa uma abordagem de pensamento de estrutura em árvore, ou ramificada, para criar diversas linhas de raciocínio para um mesmo prompt. Esse método é muito útil para explorar as possibilidades, fornecendo múltiplas respostas possíveis que muitas vezes exigem um processo de tomada de decisão.
Por exemplo, uma equipe de marketing pode formular um prompt solicitando a criação de uma estratégia para ampliar o alcance da marca no digital, considerando três variáveis (neste caso, canais), como mídias sociais, SEO e e-mail marketing.
A partir das respostas geradas, o usuário poderá decidir qual das estratégias oferecerá melhores resultados para os objetivos propostos.
Conclusão
A engenharia de prompt é um campo em ascensão na área de tecnologia, contribuindo significativamente para uma melhor interação entre os humanos e as IAs baseadas em linguagem. Esses modelos generativos são capazes de aprender com a formulação de prompts e perguntas adequadas, oferecendo melhores resultados e aprimorando cada vez mais a experiência de uso de modelos de linguagem.
Se você chegou até aqui, agora já sabe como explorar ao máximo o potencial da engenharia de prompt para gerar as respostas certas para suas perguntas.
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