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Adriana Silva17/05/2025 21:37
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Você está falando com a IA da forma certa? Aprenda a dominar a engenharia de prompt.

  • #Inteligência Artificial (IA)
  • #Engenharia de Prompt

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O que é Engenharia de Prompt? 

Engenharia de prompt é a prática de projetar instruções eficazes em linguagem natural para modelos de linguagem baseados em IA, com o objetivo de obter respostas mais precisas. Essa prática se tornou essencial porque, quanto melhor for a forma como você escreve o comando, melhor será a resposta da inteligência artificial. 

Técnicas de Engenharia de Prompt 

Prompt Zero-shot: O modelo recebe apenas a tarefa, sem exemplos.

Prompt Few-shot: Inclui exemplos para guiar o modelo.

Exemplo: 

 ““Traduzir: 1. 'Olá' → 'Hello' 2. 'Bom dia' → 'Good morning' 3. 'Como vai?' →” 

Prompt Chain-of-Thought: Solicita o raciocínio passo a passo.

Exemplo:

""Escreva passo a passo como resolver uma equação de segundo grau"

Prompt Auto-regressivo: Utiliza a saída anterior como parte do novo prompt, criando uma cadeia de contexto. 

Delimitadores: Use separadores visuais: Como """ , [ ] ou ### para distinguir instruções do conteúdo. 

Exemplo: 

Usando aspas triplas (""") para separar instruções do conteúdo. 

Resuma o seguinte texto: 

""" 

A inteligência artificial está transformando a forma como interagimos com a tecnologia, desde assistentes virtuais até diagnósticos médicos. 

""" 

Boas práticas de Engenharia de Prompt 

  1. Seja claro e específico: Prompts vagos geram respostas genéricas. Detalhe o formato, estilo e objetivo. 
  2. Use separadores visuais: Como """ ou [ ] para distinguir instruções do conteúdo. 
  3. Forneça exemplos: Isso ajuda o modelo a entender o padrão desejado. 
  4. Itere e refine: Testar diferentes versões do prompt é essencial para encontrar a mais eficaz. 
  5. Contextualize bem: Dê ao modelo todas as informações necessárias no prompt. 
  6. Evite ambiguidade: Use linguagem direta e sem duplo sentido. 
  7. Valide os resultados: Sempre revise a resposta da IA, para garantir que a precisão da saída. 
  8. Reforce as instruções no final: Em prompts mais longos, é útil repetir as instruções principais ao final para garantir que o modelo mantenha o foco nas informações essenciais. 

Mitos Comuns sobre IA e Engenharia de Prompt 

  • "A IA vai roubar todos os empregos!" 

Falso. A verdade é que a IA muda o mercado de trabalho, mas também cria novas funções. Alguém precisa treinar e supervisionar. 

  • “A IA entende como um humano.” 

Falso. A IA não tem compreensão semântica real; ela prevê a próxima palavra com base em padrões estatísticos. 

  •   “Um bom modelo sempre entende qualquer prompt.” 

Falso. Mesmo os melhores modelos dependem de prompts bem estruturados para funcionar corretamente. 

  •   “Não é necessário testar diferentes prompts.” 

Falso. A engenharia de prompt é iterativa e exige experimentação. 

  • “A IA é imparcial.” 

Falso. Modelos de linguagem podem reproduzir vieses presentes nos dados de treinamento.

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Sobre a autora: 

🎓 Graduação 

  • Licenciatura em Matemática 
  • Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas 

📘 Pós-graduação 

  • Controladoria e Finanças 
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Comments (2)

AS

Adriana Silva - 31/05/2025 11:19

Agradeço o comentário da DIO Community! Agora o artigo inclui um exemplo que mostra, na prática, a diferença entre um prompt simples e outro elaborado com técnicas de engenharia de prompt.

DIO Community
DIO Community - 20/05/2025 11:10

Adriana, sua explicação sobre engenharia de prompt está excelente! A clareza sobre os diferentes tipos de prompts, como Zero-shot, Few-shot e Chain-of-Thought, ajuda muito a entender como tirar o máximo proveito da IA. A inclusão de boas práticas e mitos sobre IA é fundamental para uma compreensão completa.

Gostei da maneira como você explicou a relação entre prompts bem estruturados e o desempenho de modelos de linguagem. Isso realmente ajuda a garantir resultados mais precisos. Você tem algum exemplo prático de como diferentes tipos de prompts impactaram o desempenho de um modelo?

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