Como aplicar a Engenharia de Prompt com o Serviço OpenAI no Azure

Você já se perguntou como grandes modelos de IA, como os da OpenAI, conseguem oferecer respostas tão precisas e personalizadas? O segredo está na engenharia de prompt. Mas o que exatamente é isso e como você pode aproveitar ao máximo no Azure? Vamos explorar tudo isso, descomplicando conceitos e mostrando exemplos práticos.

O que é a Engenharia de Prompt?

A engenharia de prompt é como falar a língua da IA. É a arte de construir instruções que maximizam a relevância, precisão e imparcialidade das respostas, enquanto moldam o estilo e o formato desejados. Pense nisso como conversar com um assistente muito inteligente, mas que precisa de instruções bem específicas para entregar exatamente o que você quer.

Principais objetivos da engenharia de prompt

1. Maximizar a relevância e a precisão: Torne as respostas úteis e adaptadas ao contexto.
2. Especificar formatação e estilo: Personalize a saída para se adequar à sua aplicação.
3. Reduzir viés e aumentar a imparcialidade: Evite interpretações erradas com prompts bem elaborados.

Como fornecer instruções claras?

A clareza é o coração da engenharia de prompt. Aqui está o segredo: divida o problema em partes e forneça exemplos. Vamos explorar algumas práticas-chave.

1. Use conteúdo primário, de suporte e de base

Imagine que seu prompt é uma receita:

• Conteúdo primário: O foco principal da resposta. Ex.: "Explique o que é SQL."
• Conteúdo de suporte: Adiciona profundidade. Ex.: "Inclua exemplos de SELECT e JOIN."
• Conteúdo de base: Fornece contexto. Ex.: "Considere que o público é iniciante em programação."

2. Dê pistas (ou indicadores)

Os indicadores ajudam a IA a entender o formato e a abrangência da resposta esperada.

Por exemplo:

• Para gerar código SQL: "Complete a instrução SQL SELECT começando com a palavra-chave 'SELECT'..."
• Para Python: "Defina uma função chamada 'calcular_media' que receba uma lista de números."

Essas pistas guiam o modelo para resultados mais específicos e úteis.

Composição de saída: como solicitar?

Ao pedir algo à IA, seja direto, mas detalhado. Exemplos:

• "Explique os prós e contras do uso de aprendizado few-shot com exemplos práticos."
• "Forneça uma explicação detalhada com passos numerados sobre como treinar um modelo usando prompts no Azure."

Mensagens do sistema: configurando o tom

Ao usar a API de Chat Completions, a mensagem do sistema pode definir o tom da conversa.

Exemplo:

“Você é um consultor técnico especializado em engenharia de prompt. Explique conceitos complexos de forma simples para iniciantes.”

Essa mensagem inicial influencia todo o diálogo, ajustando o estilo e o foco.

Histórico da conversa e aprendizado de few-shot

O histórico da conversa permite que a IA lembre do contexto, tornando a interação mais fluida.

Já o aprendizado de few-shot é como treinar a IA em tempo real, usando exemplos para moldar as respostas.

Exemplo prático:

1. Inicie com uma pergunta: "O que é um join em SQL?"
2. Inclua exemplos anteriores:

• *Usuário: Explique SELECT em SQL.
• Resposta: SELECT é usado para buscar dados específicos de uma tabela...*

1. A resposta seguinte será mais precisa, seguindo o padrão.

Cadeia de pensamento: divida para conquistar

Uma das técnicas mais poderosas é pedir à IA para dividir a resposta em etapas.

Exemplo: "Que esporte é mais fácil de aprender, mas difícil de dominar? Explique com uma abordagem passo a passo."

Resposta esperada:

1. Passo 1: Identifique esportes acessíveis para iniciantes.
2. Passo 2: Analise os desafios de dominá-los.
3. Conclusão: Resposta final com base no raciocínio.

Curiosidades e fatos

• Sabia que... Modelos treinados com históricos longos de conversa podem gerar até 30% mais precisão?
• Dica prática: Prompts longos não são necessariamente melhores; a chave é a relevância.

Dúvidas comuns sobre engenharia de prompt

1. Como reduzir viés nas respostas?
2. Seja explícito no prompt e ofereça exemplos de respostas imparciais.
3. É difícil usar mensagens do sistema no Azure?
4. Não, basta definir no campo correspondente ao configurar o serviço OpenAI.
5. O que é aprendizado few-shot na prática?
6. É como dar exemplos para a IA antes de fazer uma pergunta, moldando a resposta.

Com esses fundamentos, você está pronto para aplicar a engenharia de prompt no serviço OpenAI do Azure e explorar seu potencial ao máximo. Bora botar a mão na massa?