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- 7 de mar.
- 4 min para ler

Introdução à Engenharia de prompt

Fundamentos da Engenharia de Prompt

O que é um prompt?

Um prompt é um texto em linguagem natural que solicita que a IA generativa execute uma tarefa específica. A IA generativa é uma solução de inteligência artificial que cria novos conteúdos, como histórias, conversas, vídeos, imagens e músicas. Ela é alimentada por modelos muito grandes de machine learning (ML) que usam as redes neurais profundas que foram pré-treinadas em grandes quantidades de dados.

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são muito flexíveis e podem realizar várias tarefas. Por exemplo, eles podem resumir documentos, completar frases, responder perguntas e traduzir idiomas. Para informações específicas do usuário, os modelos funcionam prevendo a melhor saída que eles determinam em treinamentos anteriores.

No entanto, por serem tão abertos, seus usuários podem interagir com as soluções de IA generativas por meio de inúmeras combinações de dados de entrada.

Os modelos de linguagem de IA são muito poderosos e não exigem muito para começar a criar conteúdo. Até mesmo uma única palavra é suficiente para que o sistema crie uma resposta detalhada. Apesar disso, nem todo tipo de entrada gera resultados úteis. Os sistemas de IA generativa exigem contexto e informações detalhadas para produzir respostas precisas e relevantes. Quando você cria prompts de forma sistemática, você obtém criações mais significativas e utilizáveis. Na engenharia de prompt, você refina continuamente os prompts até obter do sistema de IA os resultados desejados.

O que é engenharia de prompt?

Mostra um grupo diverso de pessoas (engenheiros, designers e pesquisadores) reunidas em torno de uma grande mesa digital, trabalhando colaborativamente em uma grande tela interativa que visualiza fluxos de trabalho de engenharia de prompt, ressaltando o trabalho em equipe, diversidade e a natureza colaborativa do desenvolvimento de interações eficazes com IA.

A engenharia de prompt é o processo em que você orienta as soluções de inteligência artificial generativa (IA generativa) para gerar os resultados desejados. Embora a IA generativa tente imitar os humanos, ela requer instruções detalhadas para criar resultados relevantes e de alta qualidade. Na engenharia de prompt, você escolhe os formatos, frases, palavras e símbolos mais adequados para orientar a IA a interagir com seus usuários de forma mais significativa. Os engenheiros de prompt usam a criatividade e tentativa e erro para criar uma coleção de textos de entrada, para que a IA generativa de uma aplicação funcione conforme o esperado.

Por que a engenharia de prompt é importante?

As tarefas da engenharia de prompt aumentaram significativamente desde o lançamento da IA generativa. Os engenheiros desse tipo de engenharia preenchem a lacuna entre os usuários finais e o grande modelo de linguagem. Eles identificam scripts e modelos que seus usuários podem personalizar e concluir para obter o melhor resultado dos modelos de linguagem. Esses engenheiros experimentam diferentes tipos de entradas para criar uma biblioteca de prompts que os desenvolvedores de aplicações podem reutilizar em diferentes cenários.

A engenharia de prompt torna as aplicações de IA mais eficientes e eficazes. Os desenvolvedores de aplicações normalmente encapsulam a entrada aberta do usuário em um prompt antes de passá-la para o modelo de IA.

Por exemplo, considere os chatbots de IA. Um usuário pode inserir uma declaração de problema incompleta, como “Onde comprar uma camisa.” Internamente, o código da aplicação usa um prompt desenvolvido que diz: “Você é assistente de vendas de uma empresa de roupas. Um usuário localizado no Alabama, Estados Unidos, está perguntando onde comprar uma camisa. Responda com as três lojas mais próximas que atualmente estocam camisas.” O chatbot então gera informações mais relevantes e precisas.

A seguir, discutiremos alguns benefícios da engenharia de prompt.

Maior controle para o desenvolvedor

A engenharia de prompt oferece aos desenvolvedores mais controle sobre as interações dos usuários com a IA. Prompts eficazes fornecem a intenção e estabelecem o contexto para os grandes modelos de linguagem. Eles ajudam a IA a refinar a saída e apresentá-la de forma concisa no formato necessário.

Eles também evitam que os usuários usem indevidamente a IA ou solicitem algo que a IA não saiba ou não possa manipular com precisão. Por exemplo, talvez você queira impedir que seus usuários gerem conteúdo impróprio em uma aplicação comercial de IA.

Melhor experiência do usuário

Os usuários evitam tentativas e erros e ainda recebem respostas coerentes, precisas e relevantes das ferramentas de IA. A engenharia de prompt facilita para que os usuários obtenham resultados relevantes já no primeiro prompt. Isso ajuda a mitigar a tendência que pode estar presente na tendência humana existente nos dados de treinamento dos grandes modelos de linguagem.

Além disso, ela aprimora a interação entre o usuário e a IA para que a IA entenda a intenção do usuário, mesmo com o mínimo de entrada. Por exemplo, solicitações para resumir um documento legal e um artigo de notícias obtêm resultados diferentes ajustados de acordo com o estilo e o tom. Isso é pertinente mesmo que os dois usuários simplesmente peçam à aplicação: “Resuma este documento.”

Maior flexibilidade

Níveis mais altos de abstração melhoram os modelos de IA e permitem que as organizações criem ferramentas mais flexíveis em grande escala. Um engenheiro pode criar prompts com instruções de domínio neutro, destacando links lógicos e padrões amplos. As organizações podem reutilizar rapidamente os prompts em toda a empresa para expandir seus investimentos em IA.

Por exemplo, para encontrar oportunidades de otimização de processos, o engenheiro de prompts pode criar solicitações diferentes que treinam o modelo de IA para encontrar ineficiências usando sinais amplos em vez de dados específicos do contexto. Os prompts podem então ser usados para diversos processos e unidades de negócios.

A diferença entre um engenheiro de prompt e um caçador de prompt

Entenda as distinções entre esses dois papéis relacionados, ambos importantes no contexto do GPT. Enquanto o engenheiro de prompt se concentra na criação e otimização dos comandos enviados ao modelo GPT, o caçador de prompt é responsável por explorar e encontrar os melhores prompts para atingir os resultados desejados. Compreender a relação entre esses dois papéis permite uma colaboração eficiente e o desenvolvimento de sistemas de chat aprimorados.

Superando as limitações do prompt engineering

Infográfico detalhando as etapas da engenharia de prompt para IA generativa, incluindo definição da tarefa, elaboração do prompt, testes e iterações, e implementação, representados por ícones de lâmpada, lápis, loop e foguete.

Analise as limitações e desafios enfrentados pelos engenheiros de prompt e aprenda estratégias para contorná-los.

Embora o prompt engineering seja uma ferramenta poderosa, ele enfrenta desafios como o entendimento de nuances contextuais e a necessidade de fornecer instruções claras ao modelo GPT. Explore técnicas para superar essas limitações, aprimorando a qualidade e a precisão das respostas geradas pelo GPT.