Dominando Prompts para IA Generativa

O que é um prompt?

O prompt é a entrada que permite a interação com a máquina. É importante que ele contenha o máximo de detalhes possível para que a IA compreenda e consiga fornecer um resultado satisfatório.

Além disso, o uso de prompts aumenta a eficiência em diversas tarefas e auxilia em inúmeras situações, como resumos, simulações de entrevistas, estudo de línguas, explicação de códigos, otimização de pesquisas, entre outros.

Componentes do prompt

Instruções: São as requisições do usuário, enviadas por meio do campo de texto.
Few-shot learning: Técnica que permite passar instruções sobre como a IA deve se comportar, podendo incluir exemplos para especificar de forma clara as entradas e saídas esperadas.
Contexto ou Configuração: Personaliza a IA por meio de comandos, especificando como ela deve se comportar para resolver os problemas apresentados.
Restrições ou Limitações: Define parâmetros para a IA, delimitando a quantidade de informações desejadas ou elementos que não devem estar na resposta.
Conteúdo principal: Pode ser uma tabela, documento ou conjunto de instruções recebido pela IA.
Indicações: Sugestões sobre como a IA deve agir.
Formato de saída: Define a estrutura na qual a IA deve retornar os dados solicitados.
Conteúdo de suporte: Informações complementares que ajudam na tarefa, como datas, locais, entre outros.

Técnicas de engenharia de prompt

Processo estratégico: A engenharia de prompt é essencial para fornecer instruções eficientes e refinadas à IA, especialmente em questões complexas.
Instruções claras: Quanto mais diretas e detalhadas, melhor o resultado.
Repetição estratégica: Reforçar as instruções no final do prompt pode melhorar a compreensão da IA sobre o que deve ser feito.
Guardrails: Limita a informação para obter um resultado mais satisfatório, evitando conteúdo indesejado.
Preparação da saída: Determina o formato em que a IA deve retornar a resposta.
Solicitação de cadeia de pensamento: Técnica que pede ao modelo para explicar um determinado assunto de forma detalhada.
Estrutura da saída: Especifica como o modelo deve apresentar os dados, como listas, tabelas, tópicos, linguagem de programação, etc.
Divisão da tarefa: Fragmenta uma tarefa complexa em partes menores para facilitar a solução do problema.
Sintaxe clara: Formular a solicitação com o máximo de detalhes aumenta as chances de obter um resultado satisfatório.