Prompt Engineering: conheça essa estratégia para melhorar as respostas das IAs

A inteligência artificial (IA) generativa tem transformado a forma como interagimos com a tecnologia e consolidado a IA como uma das principais ferramentas, tanto para pessoas quanto para negócios. E no coração dessa transformação e consolidação, está o conceito de prompt engineering. 

Essa prática está diretamente relacionada à forma como formulamos comandos ou perguntas para modelos de linguagem, como o GPT, para que as respostas sejam precisas e respondam às demandas específicas dos usuários.

Continue lendo o texto para saber mais sobre o que é prompt engineering, quais são suas técnicas e como se tornar um engenheiro de prompt.

O que é um prompt?

Antes de entender o que é a engenharia de prompt (prompt engineering), é preciso saber o que é um prompt. Um prompt é a instrução inicial fornecida a um modelo de inteligência artificial para orientá-lo na geração de uma resposta. 

Em termos simples, é a mensagem (entrada) enviada para o modelo de linguagem, que irá orientar a resposta (saída) que será gerada.

O prompt pode ser utilizado para solicitar informações, realizar tarefas, solucionar problemas, entre outras funções. O objetivo principal dele é fornecer ao modelo de linguagem um contexto claro e preciso que facilite a geração de respostas relevantes e úteis.

Modelos como o GPT são projetados para processar informações de forma versátil, mas essa flexibilidade também significa que eles podem interpretar instruções de várias maneiras. Por isso, a engenharia de prompt é essencial para minimizar ambiguidades, erros de interpretação e obter o máximo de eficiência do modelo.

Componentes de um prompt

Um prompt bem feito é composto por vários elementos que trabalham juntos para orientar o modelo de IA a gerar respostas relevantes e úteis. Eles ajudam a comunicar, de forma clara e estruturada, uma demanda.

Os principais componentes do prompt são: Instrução, contexto, dados de entrada, e indicador de saída. Confira mais sobre cada um deles:

• Instrução: É a parte do prompt que comunica claramente ao modelo o que se espera dele. Ela define o tipo de tarefa que a IA deve realizar, como responder a uma pergunta, traduzir um texto, resumir um conteúdo ou gerar uma lista;
• Contexto: Fornece informações adicionais para ajudar o modelo a entender a situação ou o cenário em que a tarefa está inserida. Ele é especialmente útil em casos onde o modelo pode precisar de mais detalhes para produzir respostas. O contexto pode incluir descrições, exemplos, entre outros;
• Dados de entrada: São as informações específicas que o modelo deve usar para realizar a tarefa. Eles são, por exemplo, a pergunta que você precisa da resposta ou o texto que você deseja resumir;
• Indicador de saída: O indicador de saída define o formato ou estilo esperado da resposta gerada pelo modelo. Ele pode incluir a estrutura desejada, como listas, tabelas, parágrafos, ou instruções sobre o tom e a linguagem a serem usados. 

Para saber mais sobre prompts, acesse: Conheça os tipos de prompts para Chat GPT e como usá-los.

O que é prompt engineering?

Agora que você já sabe o que é um prompt, o Prompt engineering é a prática de projetar e otimizar prompts para orientar modelos de inteligência artificial (IA) na geração de respostas precisas, úteis e alinhadas às expectativas do usuário. 

Trata-se de uma habilidade estratégica que combina comunicação, lógica, criatividade e experimentações para maximizar o desempenho de LLM (Large Language Models), como os modelos de linguagem generativa. 

Essa disciplina surgiu por conta da natureza versátil e altamente contextual dos modelos de IA. Enquanto esses sistemas são extremamente poderosos, eles também são sensíveis à forma como as instruções são apresentadas.

Por isso, o Prompt engineering explora diferentes técnicas, como cadeia de pensamento, conhecimento gerado, prompt de poucos disparos e muitos outros para tornar as instruções mais claras e as respostas das IAs generativas mais assertivas.

Técnicas de prompt engineering

Como citado, a engenharia de prompt utiliza diversas técnicas para explorar e refinar as capacidades dos modelos de linguagem. Essas abordagens ajudam a IA a lidar com tarefas complexas, interpretar melhor as intenções do usuário e produzir respostas mais precisas.

Confira as principais técnicas utilizadas no prompt engineering:

1. Prompt de Disparo Zero (Zero-Shot Prompting)

Essa técnica consiste em fornecer ao modelo apenas a instrução básica, sem incluir exemplos ou informações adicionais. 

É ideal para tarefas simples e diretas em que o modelo já tem o conhecimento necessário para produzir uma resposta. 

Por exemplo, pedir ao modelo: “Resuma este texto em uma frase” é um exemplo de disparo zero.

Essa técnica é bastante simples e pode ser limitada e oferecer respostas pouco precisas quando a tarefa exige maior contexto ou exemplos.

2. Prompt de Poucos Tiros (Few-Shot Prompting)

No few-shot prompting, o engenheiro fornece exemplos específicos dentro do prompt para orientar o modelo sobre como responder. Esses exemplos ajudam a IA a entender melhor o tipo de resposta desejada. Por exemplo:

Instrução: “Aqui estão exemplos de traduções informais do inglês para o português. Siga esse padrão:

Inglês: ‘What’s up?’
Português: ‘E aí?’
Inglês: ‘How are you?’
Português: ‘Como você tá?’
Agora traduza:
Inglês: ‘What’s going on?’”

A técnica de poucos tiros é particularmente eficaz em tarefas mais complexas, onde fornecer exemplos ajuda a modelar o comportamento esperado, evitar erros contextuais e auxiliar em tarefas que exigem um maior raciocínio.

3. Prompt com Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought Prompting)

Essa técnica incentiva o modelo a “pensar em etapas” para resolver problemas complexos que envolvem um raciocínio mais elaborado. 

Em vez de pedir apenas uma resposta final, o prompt inclui uma instrução para que a IA mostre seu raciocínio, por exemplo:

Instrução: “Resolva este problema de matemática explicando cada etapa:
João tem 5 maçãs e compra mais 3. Depois, ele dá 2 maçãs para sua irmã. Quantas maçãs João tem agora?” 

É possível utilizar essa técnica em conjunto com a técnica de poucos disparos para refinar as respostas, fornecendo alguns exemplos nos quais as etapas do raciocínio são descritas, como: 

“Os números ímpares neste grupo somam um número par: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
R: Somando todos os números ímpares (9, 15, 1) dá 25. A resposta é Falso.
Os números ímpares neste grupo somam um número par: 17, 10, 19, 4, 8, 12, 24.
R: Somando todos os números ímpares (17, 19) dá 36. A resposta é Verdadeiro.
Os números ímpares neste grupo somam um número par: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24.
R: Somando todos os números ímpares (11, 13) dá 24. A resposta é Verdadeiro.
Os números ímpares neste grupo somam um número par: 17, 9, 10, 12, 13, 4, 2.
R: Somando todos os números ímpares (17, 9, 13) dá 39. A resposta é Falso.”
Instrução: Os números ímpares neste grupo somam um número par: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1?

Essa abordagem ajuda a IA a evitar erros ao estruturar a resposta de forma lógica, além de ser muito útil para contornar as limitações de entendimento das IAs generativas em entradas maiores e mais complexas.

4. Prompting da Árvore de Pensamento (Tree-of-Thought Prompting)

O tree-of-thought prompting expande o conceito da cadeia de pensamento ao permitir que a IA explore diferentes ramificações possíveis para resolver um problema ou analisar uma questão. A ideia é construir várias linhas de raciocínio paralelas para chegar à melhor conclusão. Por exemplo:

Instrução: “Liste todas as possíveis razões para o aumento das temperaturas globais e, em seguida, escolha as três mais relevantes com base em impacto e frequência.”

Essa técnica é útil para tarefas que envolvem análise crítica e exploração de múltiplas soluções.

5. Prompting de Conhecimento Gerado (Generated Knowledge Prompting)

Essa técnica aproveita a capacidade do modelo de gerar conhecimento relevante para utilizá-lo antes de responder à tarefa principal. Ou seja, primeiro o engenheiro de prompt solicita que a IA produza informações auxiliares, e depois essas informações são usadas para resolver a questão principal. Por exemplo:

Etapa 1: “Liste os principais eventos históricos da Revolução Francesa.”
Etapa 2: “Com base nos eventos listados, explique como a Revolução Francesa influenciou o pensamento político moderno.”
Esse método é ideal para tarefas que exigem uma base de conhecimento robusta.

Todas essas técnicas possuem vantagens e limitações, e por isso podem ser combinadas para gerar respostas cada vez melhores e mais alinhadas à demanda de cada um.

A escolha da abordagem ideal dependerá do tipo de tarefa, do nível de complexidade envolvido e do grau de controle desejado sobre a saída gerada.

Como virar engenheiro de prompt?

Embora não exija um conhecimento técnico avançado em programação, tornar-se um engenheiro de prompt requer prática, curiosidade e um entendimento sobre como os modelos de linguagem funcionam e quais as técnicas utilizadas para otimizar a geração de resposta dos LLMs.

Alguns passos essenciais para se tornar um engenheiro de prompt são:

• Entenda o funcionamento dos modelos de IA: Antes de começar, é importante compreender como os modelos de linguagem, como o Chat GPT, processam informações e geram respostas;
• Pratique com diversos tipos de tarefas: A prática é fundamental para dominar o prompt engineering. Teste diferentes técnicas em tarefas variadas;
• Domine as técnicas de Prompt Engineering: Aprender e aplicar as técnicas de prompt engineering descritas anteriormente é essencial para se tornar um especialista;
• Aperfeiçoe habilidades de comunicação: Como o prompt engineering envolve criar instruções claras e específicas, habilidades de comunicação são fundamentais. Invista tempo em melhorar sua capacidade de formular perguntas e organizar informações de forma lógica e bem estruturada;
• Explore ferramentas e recursos: Muitas plataformas oferecem ferramentas e recursos para praticar e aprimorar suas habilidades em prompt engineering. Experimente interagir com diferentes modelos de linguagem e explore suas documentações oficiais, que frequentemente incluem dicas, exemplos e casos de uso. Fóruns online e comunidades de IA também são ótimos lugares para aprender com outros profissionais;
• Faça muitas experimentações: Ser engenheiro de prompt é, em grande parte, um processo de tentativa e erro. Nem sempre o primeiro prompt será o mais eficiente, e isso faz parte do aprendizado. Adote uma abordagem iterativa: refine seus prompts, analise as respostas geradas e ajuste conforme necessário;
• Acompanhe as novas tendências: O campo do prompt engineering está em constante evolução, à medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados. Mantenha-se atualizado sobre novas técnicas, avanços tecnológicos e melhores práticas, participando de workshops, cursos online ou eventos relacionados à IA para expandir seu conhecimento e se manter competitivo no mercado.

Tornar-se um engenheiro de prompt é um processo contínuo de aprendizado e experimentação. Para saber mais sobre como se tornar um especialista em IA, confira: O que faz e como se tornar um especialista em inteligência artificial.