Prompt Engineering: Como extrair o máximo da IA Generativa

Na era da inteligência artificial, a comunicação eficaz entre humanos e máquinas tornou-se uma habilidade essencial. Com o avanço dos modelos de linguagem, como o GPT, a forma como formulamos nossas perguntas — o chamado Prompt Engineering — passou a influenciar diretamente a qualidade das respostas obtidas. Muitas vezes, usuários enfrentam o desafio de receber respostas genéricas ou imprecisas, não por limitações da IA, mas pela falta de clareza, especificidade e estrutura em suas solicitações. Este problema impacta tanto o dia a dia das pessoas quanto a eficiência das empresas que dependem de interações rápidas e precisas com sistemas inteligentes. Compreender e aplicar técnicas eficazes de prompt engineering é, portanto, fundamental para extrair o máximo potencial dessas ferramentas avançadas.

O que é Prompt Engineering?

No cenário atual da tecnologia, a inteligência artificial (IA) tornou-se uma ferramenta indispensável para empresas e indivíduos. Entre as diversas áreas que compõem esse vasto campo, o Prompt Engineering destaca-se como uma disciplina essencial para maximizar a eficácia na interação com modelos de linguagem avançados, como o GPT-4.

Definição e Conceitos Básicos

Prompt Engineering pode ser definido como a arte e a ciência de projetar e refinar instruções (ou prompts) para orientar modelos de IA a produzir respostas desejadas. Em essência, é a habilidade de se comunicar efetivamente com a inteligência artificial, garantindo que ela compreenda exatamente o que se espera dela.

Os modelos de linguagem são treinados em grandes quantidades de dados textuais e são capazes de gerar respostas baseadas nos padrões que aprenderam. No entanto, a qualidade e a relevância dessas respostas dependem diretamente da forma como as perguntas ou instruções são formuladas. É aqui que o prompt engineering entra em cena:

• Clareza: Prompts claros e específicos levam a respostas mais precisas.
• Contexto: Fornecer contexto adequado ajuda o modelo a entender o cenário desejado.
• Instruções Detalhadas: Orientações específicas sobre o formato ou estilo da resposta podem melhorar significativamente o resultado.
• Exemplos: Apresentar exemplos dentro do prompt pode guiar o modelo a seguir o padrão desejado.

A relevância do prompt engineering reside no fato de que, ao aprimorar a forma como nos comunicamos com a IA, podemos extrair respostas mais úteis, eficientes e alinhadas com nossas necessidades. Isso tem implicações diretas em diversas áreas, desde atendimento ao cliente e criação de conteúdo até análise de dados e tomada de decisões estratégicas.

A Importância de Formular Perguntas Eficientes para o Prompt Engineering

Na era da inteligência artificial e dos modelos de linguagem avançados, como o ChatGPT, a forma como interagimos com essas tecnologias desempenha um papel crucial na qualidade das respostas que obtemos. Formular perguntas eficientes não é apenas uma questão de clareza, mas também de compreender como esses modelos “pensam” e processam informações. Este artigo explora o impacto de perguntas bem elaboradas na obtenção de respostas satisfatórias e apresenta casos reais onde o prompt engineering fez a diferença nos resultados.

Por que perguntas mal elaboradas geram respostas insatisfatórias?

Modelos de linguagem como o ChatGPT são projetados para prever e gerar texto com base nos padrões aprendidos a partir de vastos conjuntos de dados textuais. Quando uma pergunta é mal elaborada, ela pode carecer de contexto, especificidade ou clareza, levando o modelo a interpretar erroneamente a intenção do usuário. Isso resulta em respostas genéricas, irrelevantes ou até mesmo incorretas.

• Falta de Contexto: Sem informações suficientes, o modelo não consegue direcionar sua resposta adequadamente.
• Ambiguidade: Termos vagos ou ambiguidades semânticas podem confundir o modelo.
• Instruções Incompletas: Pedidos sem detalhes sobre o formato ou o conteúdo desejado podem levar a respostas que não atendem às expectativas.

Como o ChatGPT “pensa”?

O ChatGPT, baseado na arquitetura GPT-4, utiliza redes neurais de aprendizado profundo para gerar texto. Ele não “pensa” no sentido humano, mas opera por meio da previsão da próxima palavra em uma sequência, considerando o contexto fornecido. A verdadeira revolução veio com a introdução dos modelos Transformers, como o BERT e o GPT (Generative Pre-trained Transformer). Esses modelos são treinados em enormes quantidades de dados e são capazes de compreender contextos complexos e gerar textos coerentes e contextualmente relevantes.

• Aprendizado Estatístico: O modelo aprende padrões estatísticos a partir de enormes quantidades de dados textuais.
• Contexto Sequencial: Ele considera as palavras anteriores para prever as seguintes, mantendo coerência e coesão.

Casos Reais: O Poder do Prompt Engineering

A eficácia do Prompt Engineering é melhor demonstrada através de casos práticos onde técnicas específicas são aplicadas para aprimorar significativamente as respostas obtidas de modelos de linguagem como o ChatGPT. A seguir, exploramos táticas poderosas que não apenas enriquecem a interação com a IA, mas também fornecem ao leitor ferramentas concretas para obter resultados mais precisos e relevantes.

Princípio 1: Escreva instruções claras e específicas.

Tática 1. Use delimitadores para destacar partes específicas do texto

Uma técnica fundamental no prompt engineering é o uso de delimitadores para indicar claramente quais partes do texto devem ser analisadas ou processadas pelo modelo. Delimitadores podem ser aspas (“), backticks triplos (“`), colchetes ([]), ou qualquer outro símbolo consistente.

Por que isso é importante?

Imagine que você peça para o modelo resumir um texto, mas dentro desse texto há uma frase que, para humanos, tem significado contextual, mas o modelo pode interpretar como uma instrução. Sem delimitadores, o modelo pode se confundir sobre qual parte é o texto a ser resumido e qual parte é a instrução.

Exemplo:
Prompt ineficiente: Resuma o seguinte texto em uma frase.

O cliente reclamou que o produto chegou danificado. Por favor, providencie uma substituição imediata.

Resposta do modelo:

“Por favor, providencie uma substituição imediata.”

Análise: O modelo confundiu a instrução “Por favor, providencie uma substituição imediata” como parte do texto a ser resumido, resultando em uma resposta inadequada.

Promt eficiente:
Resuma o texto delimitado por aspas triplas em uma frase.

“””

O cliente reclamou que o produto chegou danificado. Por favor, providencie uma substituição imediata.

“””

Tática 2. Peça uma saída estruturada em algum formato padrão:

Ao solicitar que o modelo forneça a resposta em um formato específico, como JSON, tabelas ou listas, você facilita a compreensão e o uso posterior da informação. Isso é especialmente útil para integrar a saída em sistemas automatizados ou análises subsequentes.

Tática 3. Peça para o modelo checar se as condições essenciais para o resultado estão sendo satisfeitas:

Instruir o modelo a verificar se certas condições ou critérios são atendidos antes de gerar a resposta final ajuda a garantir a precisão e a relevância do resultado. Isso é útil para evitar equívocos e garantir que informações críticas não sejam omitidas.

Exemplo:

Prompt: Você receberá um texto entre aspas triplas. Se o texto contiver uma sequência de instruções, reescreva-as em formato de lista numerada. Se o texto não contiver instruções, escreva “Nenhuma instrução encontrada”. “”” Para preparar um bolo de chocolate: – Pré-aqueça o forno a 180 graus Celsius. – Em uma tigela, misture farinha, açúcar e cacau em pó. – Adicione ovos e leite à mistura seca. – Despeje a massa em uma forma untada. – Asse por 45 minutos. “””

Resposta do modelo: 

1. Pré-aqueça o forno a 180 graus Celsius. 2. Em uma tigela, misture farinha, açúcar e cacau em pó. 3. Adicione ovos e leite à mistura seca. 4. Despeje a massa em uma forma untada. 5. Asse por 45 minutos.

Análise: O modelo identificou que o texto continha uma sequência de instruções e as reescreveu em formato de lista numerada, conforme solicitado.

Tática 4. “Few-shot” prompting

O “few-shot” prompting consiste em fornecer ao modelo alguns exemplos de como você deseja que a resposta seja estruturada ou o estilo a ser seguido. Isso ajuda o modelo a entender melhor suas expectativas e a produzir respostas mais alinhadas ao que você precisa.

Exemplo:

Prompt: 

Responda à pergunta do aluno seguindo o estilo dos exemplos abaixo. Exemplos: Aluno: Por que o céu é azul? Professor: O céu é azul devido à dispersão da luz solar pela atmosfera. As moléculas de ar espalham mais a luz azul, tornando o céu dessa cor. Aluno: Como as plantas produzem oxigênio? Professor: As plantas produzem oxigênio através da fotossíntese, um processo em que elas convertem dióxido de carbono e água em glicose e oxigênio usando a luz solar. Nova pergunta: Aluno: O que causa os terremotos? Professor:

Resposta do modelo:

“Os terremotos são causados pelo movimento das placas tectônicas da Terra. Quando essas placas se movem ou colidem, liberam energia na forma de ondas sísmicas, resultando em tremores no solo.”

Análise: O modelo seguiu o estilo dos exemplos fornecidos, oferecendo uma explicação clara e concisa como um professor responderia.

Princípio 2: Dê tempo ao modelo para “pensar”!

A segunda abordagem essencial no Prompt Engineering é proporcionar ao modelo a oportunidade de processar informações e desenvolver um raciocínio antes de chegar a uma conclusão. Isso significa estruturar o prompt de maneira que o modelo seja incentivado a elaborar passos intermediários, garantindo respostas mais precisas e confiáveis.

Tática 5: Instrua o modelo a desenvolver sua própria solução antes de chegar a uma conclusão

Ao solicitar que o modelo trabalhe passo a passo na solução de um problema antes de apresentar a resposta final, aumentamos significativamente a qualidade e a precisão dos resultados. Essa tática é particularmente eficaz em situações que envolvem cálculos complexos, análises lógicas ou quando há possibilidade de equívocos sutis. Ao “pensar em voz alta”, o modelo pode identificar e corrigir possíveis erros no processo.

Exemplo Prático:

Cenário:

Um professor quer verificar se a solução apresentada por um aluno para um problema financeiro está correta. Em vez de simplesmente perguntar se a resposta está certa ou errada, o professor estrutura o prompt para que o modelo resolva o problema por conta própria antes de comparar as soluções.

Prompt: 

Determine se a solução do aluno está correta ou não. Pergunta: Estou construindo uma instalação de energia solar e preciso de ajuda para calcular as finanças. 

– O terreno custa $100 por metro quadrado. 

– Posso comprar painéis solares por $250 por metro quadrado. 

– Negociei um contrato de manutenção que me custará uma taxa fixa de $100.000 por ano e $10 por metro quadrado adicional. 

Qual é o custo total para o primeiro ano de operações em função do número de metros quadrados? 

Solução do aluno: Seja x o tamanho da instalação em metros quadrados. 

Custos: 1. 

Custo do terreno: 100x 2. 

Custo dos painéis solares: 250x 3. 

Custo de manutenção: 100,000 + 100x 

Custo total: 100x + 250x + 100,000 + 100x = 450x + 100,000

Resposta do Modelo:

“O aluno está correto.”

Análise:

Sem instruções detalhadas, o modelo pode simplesmente validar a resposta do aluno sem verificar os cálculos, resultando em uma validação superficial.

Prompt Com Instruções para o Modelo “Pensar”:

Prompt: 

Sua tarefa é determinar se a solução do aluno está correta ou não. Para resolver o problema, faça o seguinte: 

– Primeiro, resolva você mesmo o problema, incluindo o cálculo final. 

– Em seguida, compare sua solução com a do aluno e avalie se a solução do aluno está correta ou não. Não decida se a solução do aluno está correta até que você tenha resolvido o problema por si mesmo.

Resposta do Modelo:

Seja x o tamanho da instalação em metros quadrados.

1. Custo do terreno: 100x
2. Custo dos painéis solares: 250x
3. Custo de manutenção: Taxa fixa de 100.000 + 10x por metro quadrado adicional

O custo total para o primeiro ano será a soma de todos esses custos:

Custo total = 100x (terreno) + 250x (painéis solares) + 100.000 (taxa fixa de manutenção) + 10x (custo de manutenção por metro quadrado)

Portanto, o custo total é:

100x+250x+100.000+10x=360x+100.000

Comparação com a solução do aluno:

O aluno calculou o custo total como:

100x+250x+100.000+100x=450x+100.000

Avaliação: A solução do aluno está incorreta. Ele somou um custo de manutenção de 100x em vez de 10x, resultando em um termo incorreto de 450x no lugar de 360x.

Análise:

Ao seguir as instruções detalhadas, o modelo:

• Desenvolveu sua própria solução: Calculou passo a passo, identificando que o custo de manutenção variável é $10x, não $100x como o aluno havia considerado.
• Comparou as soluções: Observou a discrepância entre o seu resultado ($360x + $100,000) e o do aluno ($450x + $100,000).
• Concluiu com base no raciocínio: Determinou que a solução do aluno está incorreta, justificando a avaliação.

Por que essa tática é eficaz?

• Minimiza Erros: Ao incentivar o modelo a resolver o problema por si mesmo, reduz-se a chance de aceitar uma resposta incorreta sem análise.
• Promove Raciocínio Detalhado: O modelo elabora cada etapa, o que pode revelar equívocos sutis que passariam despercebidos.
• Gera Respostas Justificadas: Fornece uma explicação clara, útil tanto para fins educacionais quanto para tomada de decisão.

Conclusão – Prompt Engineering

Ao aplicar os princípios e táticas do Prompt Engineering, como escrever instruções claras e específicas e dar tempo ao modelo para “pensar”, você aprimora significativamente a qualidade e a confiabilidade das respostas obtidas, especialmente em problemas complexos. Instruir o modelo a elaborar sua própria solução antes de chegar a uma conclusão é uma poderosa ferramenta que capacita usuários a extrair insights mais profundos e precisos da inteligência artificial. Ao implementar essas estratégias, tanto indivíduos quanto empresas podem melhorar a eficiência, a produtividade e a eficácia de suas interações com modelos de linguagem avançados, potencializando os benefícios que a inteligência artificial tem a oferecer.