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.
- Custo do terreno: 100x
- Custo dos painéis solares: 250x
- 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.
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Python Developer Data Science na Aquarela. Doutorando em Física Teórica no Instituto de Física (CAPES 7) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), com experiência em dinâmica molecular do processo de dessalinização da água. Possui Mestrado em Física Teórica e Bacharelado em Engenharia Física pela mesma instituição. Durante sua graduação, realizou um ano de período sanduíche na Politécnico de Turim, na Itália, onde estudou Física de Sistemas Complexos. Também realizou um período de estágio no Centro Nacional de Tecnologia Electrônica Avançada S.A (CEITEC) como desenvolvedor python e cientista de dados.