Engenharia de prompt

Engenharia de Prompt significa, simplesmente, fazer boas perguntas para a IA. Um prompt é sua entrada com sua pergunta ou solicitação.

Engenharia de prompt consiste em criar perguntas e instruções direcionadas para ajudar os modelos de IA a fornecer as respostas corretas durante os chats. Com prompts melhores, você obtém resultados melhores.

Junto com as especificações do modelo escolhido, isso determina a qualidade da resposta.

Elementos de um prompt (pergunta)

Para obter melhores resultados, você deve considerar os seguintes pontos:

• Objetivo: o que você quer exatamente do modelo de linguagem?
• Papel: qual papel o modelo de linguagem deve assumir? (Ex.: 'Analista de Marketing', 'Consultor Jurídico', 'Gerente de Projeto')
• Contexto: informações de fundo sobre a solicitação (Ex.: objetivos da empresa, detalhes do projeto, informações de mercado)
• Estilo: qual estilo você deseja usar? (Ex.: formal, persuasivo, conciso)
• Saída: qual formato você deseja? (Ex.: relatório, e-mail, esboço de apresentação, trecho de código)

O objetivo

Descrever precisamente o objetivo da sua pergunta é essencial e não pode ser omitido.

O que você quer saber?

• Perguntas factuais são possíveis, mas esteja ciente das limitações (por exemplo, falta de conhecimento atual)
• Assim como no Google, você não obterá exatamente a mesma resposta se fizer a mesma pergunta várias vezes
• A vantagem é a função de “chat” que permite fazer perguntas adicionais

Exemplo de prompt com um objetivo claro:

Prompt com apenas objetivo

Forneça uma descrição dos principais desafios para implementar uma nova plataforma de IA em uma empresa de médio porte.

Implementar uma nova plataforma de IA em uma empresa de médio porte traz vários desafios. Alguns dos principais desafios são:

1. Resistência à mudança: Os funcionários estão acostumados aos processos e sistemas existentes. Uma nova plataforma de IA exige adaptação e pode gerar resistência, especialmente se o impacto nos fluxos de trabalho não for claro.
2. Qualidade e disponibilidade dos dados: Plataformas de IA dependem fortemente de dados. Coletar, limpar e estruturar dados para a nova plataforma pode ser complexo e demorado.
3. Integração com sistemas existentes: A plataforma de IA geralmente precisa ser integrada a outras aplicações empresariais (ERP, fontes de dados, ferramentas de BI). Isso pode apresentar desafios técnicos.
4. Custos: Além dos custos de licença da plataforma, há custos de implementação, treinamento, infraestrutura de dados e possivelmente pessoal especializado.
5. Treinamento e adoção: Os funcionários precisam ser treinados para usar a nova plataforma e interpretar os resultados. Sem treinamento adequado e suporte contínuo, a taxa de adoção pode ser baixa.
6. Escolha da plataforma certa e casos de uso: Existem muitas plataformas e tecnologias de IA. Selecionar uma plataforma e definir casos de uso relevantes que atendam às necessidades específicas e objetivos estratégicos da empresa é crucial.
7. Considerações éticas e conformidade: Dependendo da aplicação da plataforma de IA, podem existir questões éticas e requisitos de conformidade (ex.: GDPR) que precisam ser tratados cuidadosamente.
8. Gerenciamento de projeto: Uma implementação bem-sucedida requer gerenciamento de projeto sólido, objetivos claros e envolvimento das partes interessadas de diferentes departamentos.

Adicionar papel e contexto

Adicionar um papel e contexto gera respostas melhores e mais específicas.

Exemplo da mesma pergunta, mas com papel e contexto:

Prompt com objetivo, papel e contexto

Como gerente de projeto responsável pela implementação de uma nova plataforma de IA para análise de dados e otimização de processos em um prestador de serviços B2B com 150 funcionários, forneça uma descrição dos principais desafios e possíveis estratégias de mitigação.

Como gerente de projeto para a implementação de uma nova plataforma de IA para análise de dados e otimização de processos em um prestador de serviços B2B com 150 funcionários, vejo os seguintes desafios importantes e possíveis estratégias de mitigação:

1. Resistência à mudança & Adoção pelos usuários:
   • Desafio: Os funcionários, especialmente aqueles cujas tarefas são diretamente impactadas, podem relutar em abandonar seus métodos habituais e abraçar os novos insights baseados em IA.
   • Mitigação: Envolver os usuários-chave desde cedo. Comunicar claramente os benefícios (eficiência, melhor tomada de decisão, novos insights). Oferecer treinamento abrangente baseado em papéis e suporte contínuo. Nomear 'campeões de IA' dentro dos departamentos.
2. Qualidade, governança e migração de dados:
   • Desafio: A eficácia da plataforma de IA depende de dados de alta qualidade e bem gerenciados. Dados dos sistemas existentes frequentemente são inconsistentes, incompletos ou incorretos.
   • Mitigação: Começar com uma auditoria de dados detalhada, definir um framework de governança de dados e realizar limpeza de dados antes da integração/migração. Definir modelos e fluxos de dados claros. Realizar testes e validar os dados cuidadosamente.
3. Integração com a infraestrutura de TI existente:
   • Desafio: As conexões com fontes de dados existentes, ERP, CRM e outros sistemas empresariais devem funcionar de forma fluida e segura.
   • Mitigação: Identificar todas as integrações necessárias desde cedo. Escolher uma plataforma de IA com APIs robustas ou conectores padrão. Testar as integrações minuciosamente.
4. Escopo crescente & Estouro de orçamento:
   • Desafio: Durante o projeto, podem surgir novos desejos para aplicações de IA que ampliam o escopo e aumentam os custos.
   • Mitigação: Definir um escopo claro e delimitado com casos de uso definidos (MVP - Produto Mínimo Viável) para a primeira fase. Aplicar um processo rigoroso de gerenciamento de mudanças. Manter um cronograma e orçamento realistas, incluindo uma margem de segurança.
5. Seleção da tecnologia certa e parceiro de implementação:
   • Desafio: O mercado de IA é complexo. Uma escolha errada de tecnologia ou um parceiro inexperiente pode levar ao fracasso do projeto.
   • Mitigação: Realizar uma pesquisa detalhada sobre tecnologias de IA adequadas para os casos de uso definidos. Selecionar um parceiro com experiência comprovada no seu setor e nas tecnologias escolhidas. Solicitar referências.
6. Falta de conhecimento e habilidades em IA na organização:
   • Desafio: Pode haver falta de expertise interna para usar, manter ou desenvolver efetivamente a plataforma de IA.
   • Mitigação: Investir em treinamento e capacitação. Considerar contratar pessoal especializado ou trabalhar em estreita colaboração com o parceiro de implementação para transferência de conhecimento. Criar uma cultura de aprendizado contínuo.
7. Considerações éticas e explicabilidade (Explainable AI):
   • Desafio: Decisões tomadas ou apoiadas pela IA devem ser transparentes e explicáveis, especialmente se impactam clientes ou funcionários. Viés nos dados pode levar a resultados injustos.
   • Mitigação: Estabelecer diretrizes éticas para o uso da IA. Sempre que possível, escolher modelos interpretáveis. Implementar processos para detectar e mitigar vieses. Garantir supervisão humana em decisões críticas da IA.

Abordando esses desafios proativamente, aumentamos as chances de uma implementação bem-sucedida da plataforma de IA que realmente contribua para os objetivos da empresa.

Técnicas

A seguir, descrevemos algumas técnicas que você pode usar em prompts mais avançados.

Técnica 1 - fornecer exemplos

Para garantir que o modelo de linguagem use o estilo desejado, forneça um ou dois exemplos.

O método é chamado de “one & few-shot prompting”

Técnica 1 - fornecer exemplos

Escreva um e-mail conceitual para clientes sobre uma atualização planejada do sistema. Use nossa política interna para comunicação com clientes (inclua pontos relevantes da política). Use como guia de estilo este boletim informativo recente, mas não copie informações de conteúdo: (insira texto do boletim)

O prompt completo é o seguinte:

Política interna para comunicação com clientes:

• Seja sempre profissional e cortês.
• Forneça atualizações oportunas sobre mudanças importantes ou interrupções.
• Ofereça informações claras e concisas.
• Forneça uma solução ou compensação, se aplicável.

Use para o estilo este boletim informativo, mas não use informações dele. Prezado cliente,

Gostaríamos de informar sobre uma atualização do sistema que poderá afetar nossos serviços.

Data e hora da atualização: [data e hora] Duração prevista da interrupção: [duração] Serviços envolvidos: [serviços]

Durante este período, nossos serviços poderão estar temporariamente indisponíveis. Estamos fazendo o possível para minimizar o transtorno e restaurar os serviços o mais rápido possível.

Técnica 1 - a resposta

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem ao prompt detalhado com exemplos

Prezado cliente,

Gostaríamos de informar sobre uma atualização do sistema que poderá afetar nossos serviços.

Data e hora da atualização: [data e hora] Duração prevista da interrupção: [duração] Serviços envolvidos: [serviços]

Durante este período, nossos serviços poderão estar temporariamente indisponíveis. Estamos fazendo o possível para minimizar o transtorno e restaurar os serviços o mais rápido possível.

Caso tenha dúvidas, entre em contato conosco.

Atenciosamente, [Seu Nome] [Seu Cargo] [Nome da Empresa] [Informações de Contato]

Técnica 2 - fornecer template

Para garantir que o modelo de linguagem use um formato específico, forneça um template e um exemplo. Isso faz com que o modelo formate ou estruture sua resposta de uma maneira específica. Você pode pensar em formatos muito diferentes que são úteis em situações como:

• saída CSV para importar em uma planilha Excel ou ferramenta de análise de dados
• saída JSON para integrações de API ou arquivos de configuração
• estrutura de agenda para uma reunião de projeto

Exemplo de prompt: Gere uma lista de três canais de marketing potenciais para um novo produto SaaS focado em pequenas e médias empresas. Formate sua resposta assim: Canal: Alcance do público-alvo: ROI potencial: Recursos necessários:

Por exemplo: Canal: LinkedIn Advertising Alcance do público-alvo: cargos específicos, indústrias, tamanho da empresa ROI potencial: alto, se bem segmentado Recursos necessários: orçamento para anúncios, criação de conteúdo, gestão de campanha

O método é chamado de “output templates”

Técnica 2 - fornecer template

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem ao prompt com template de saída

Canal: Marketing de Conteúdo (Blog & SEO) Alcance do público-alvo: Empresas que buscam ativamente soluções para seus problemas, tráfego orgânico ROI potencial: Alto a longo prazo, constrói autoridade Recursos necessários: Redatores de conteúdo, especialista em SEO, tempo para pesquisa de palavras-chave e promoção de conteúdo

Canal: Google Ads (Search) Alcance do público-alvo: Empresas que buscam ativamente palavras-chave específicas relacionadas ao produto SaaS ROI potencial: Médio a alto, dependendo da concorrência e CPC Recursos necessários: Orçamento para anúncios, pesquisa de palavras-chave, otimização de landing pages, gestão de campanha

Canal: E-mail Marketing (Lead Nurturing) Alcance do público-alvo: Leads coletados via site, webinars ou outros canais ROI potencial: Alto, eficaz para conversão de leads em clientes Recursos necessários: Plataforma de e-mail marketing, conteúdo para sequências de e-mail, habilidades de segmentação

Técnica 3 - fornecer dica (hint)

Para garantir que o modelo de linguagem comece e escreva de uma maneira específica, forneça uma dica. Aqui escrevemos a dica no final do prompt.

Exemplo de prompt: Você pode resumir este relatório de pesquisa de mercado para mim? (cole as seções relevantes do relatório). Comece sua resposta com: As principais descobertas desta pesquisa de mercado são:

• COLE O TEXTO DO RELATÓRIO

O método é chamado de “cues e hints” Este exemplo usa um relatório fictício.

Técnica 3 - fornecer dica

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem ao prompt com uma dica

As principais descobertas desta pesquisa de mercado são:

• A demanda por software de gerenciamento de projetos baseado em nuvem no segmento de PMEs cresceu 35% nos últimos dois anos.
• Os principais fatores de decisão para PMEs são facilidade de uso, possibilidades de integração com ferramentas existentes e precificação.
• O concorrente A tem 25% de participação de mercado, seguido pelo concorrente B com 18%. Há espaço para novos players focados em nichos específicos ou que ofereçam uma experiência superior ao usuário.
• Os maiores desafios para PMEs na adoção de novo software são o investimento inicial e o tempo necessário para treinamento dos funcionários.
• A expectativa é que o mercado continue crescendo 15% ao ano nos próximos cinco anos.

Técnica 4 - dividir conteúdo das instruções

Às vezes o prompt fica muito longo por causa do conteúdo extra e o modelo não interpreta exatamente o que você quer. Você provavelmente já viu isso no exemplo anterior. Então divida o conteúdo com três aspas no início e no fim do texto, separando-o do resto do prompt.

Exemplo de prompt: Você pode resumir este artigo para mim? “”” (cole o texto do seu artigo). “”” Comece sua resposta com: Os principais pontos deste artigo são:

O método é chamado de “content splitting” Este exemplo usa um artigo ou relatório da internet como material de fonte. Você pode usar, por exemplo, uma nota de política, relatório de pesquisa ou página de informação pública.

Técnica 4 - dividir conteúdo

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem ao prompt com conteúdo dividido. Usamos três aspas ou três asteriscos para separar o contexto da pergunta.

Os principais pontos desta fonte são:

• O relatório descreve quais públicos são impactados pela política.
• A fonte menciona pré-requisitos para uma execução cuidadosa, como privacidade, acessibilidade e comunicação clara.
• A análise mostra quais riscos e dependências devem ser considerados antecipadamente.
• O documento contém recomendações que podem ser traduzidas em ações concretas para equipes ou departamentos.
• Para a tomada de decisão, é importante explicitar suposições, incertezas e próximos passos.

Técnica 5 - pedir informações adicionais primeiro

Você pode dar instruções para que o modelo faça perguntas adicionais antes de gerar a resposta. Assim, o modelo ajuda você a refinar e especificar sua solicitação.

Exemplo de prompt: “Quero elaborar uma proposta de projeto para desenvolver um novo app móvel para comunicação interna. O app deve ter recursos para atualizações de notícias, diretório de funcionários e mensagens diretas. Antes de escrever a proposta, você pode me fazer perguntas adicionais para melhorar a proposta?”

O método é chamado de “ask before answer prompting”

Técnica 5 - pedir informações adicionais

Abaixo está a resposta do modelo de linguagem ao prompt com pedido de informações adicionais

Claro! Aqui estão algumas perguntas que posso fazer para melhorar a proposta do projeto: Qual é o objetivo principal do app de comunicação interna? (Ex.: aumentar engajamento, melhorar disseminação de informações, facilitar colaboração) Quem é o público-alvo específico dentro da empresa? (Ex.: todos os funcionários, departamentos específicos, equipe de campo) Existem sistemas ou plataformas existentes com os quais o app deve se integrar? (Ex.: intranet, sistema de RH, Active Directory) Qual é o orçamento previsto e o cronograma desejado para desenvolvimento e implementação? Existem requisitos específicos de segurança ou conformidade que o app deve atender? (Ex.: GDPR, política de retenção de dados) Quais indicadores-chave de desempenho (KPIs) serão usados para medir o sucesso do app? Já existem ideias sobre design ou branding do app? Deve estar alinhado com a identidade da organização? Há preferência pela plataforma de desenvolvimento (iOS, Android, cross-platform)?

Com essas informações adicionais, podemos ter uma visão melhor do escopo e requisitos, e assim elaborar uma proposta de projeto mais sólida.

Técnica 6 - prompt emocional

Você pode dar instruções para ajustar o tom do texto às emoções subjacentes ou para evocar uma resposta emocional específica. Isso é útil para atendimento ao cliente, comunicação interna ou marketing.

Exemplo de prompt: “Preciso escrever um e-mail para um cliente insatisfeito com uma recente interrupção de serviço. O cliente escreveu o seguinte: “”” …. “”” (cole o texto do cliente) Quero que o e-mail seja empático, reconheça a frustração do cliente e ofereça uma solução construtiva.”

O método é chamado de “emotional prompting” Este exemplo usa uma reclamação fictícia.

O prompt completo é:

Preciso escrever um e-mail para um cliente insatisfeito com uma recente interrupção de serviço. O cliente escreveu o seguinte: """Prezado(a) Senhor(a),

Estou muito decepcionado com a interrupção inesperada do serviço ontem à tarde. Isso prejudicou gravemente nossas operações e causou perda de produtividade. Confiamos em seus serviços e esse tipo de incidente é inaceitável. Espero uma explicação clara e uma compensação adequada."""

Quero que o e-mail seja empático, reconheça a frustração do cliente e ofereça uma solução construtiva.

Técnica 6 - prompt emocional

Abaixo está a resposta que recebemos do modelo de linguagem

Prezado(a) [Nome do Cliente],

Agradecemos seu contato e pedimos sinceras desculpas pela interrupção do serviço que você experimentou ontem à tarde. Compreendo completamente sua frustração e o impacto que isso teve em suas operações. Lamentamos profundamente não termos atendido às suas expectativas e aos nossos padrões de serviço.

A interrupção foi causada por [explicação breve e clara da causa, ex.: uma falha técnica imprevista em nosso data center]. Tomamos medidas imediatas e nossos técnicos trabalharam arduamente para restaurar o serviço o mais rápido possível. O serviço está totalmente operacional desde [horário].

Levamos este incidente muito a sério e já estamos avaliando a causa para evitar que se repita no futuro.

Para compensar o transtorno, gostaríamos de oferecer [proposta concreta, ex.: um desconto na próxima fatura / um upgrade gratuito por um mês / um crédito de serviço]. Um de nossos gerentes de conta entrará em contato dentro de 24 horas para discutir pessoalmente e responder a quaisquer dúvidas.

Mais uma vez, pedimos desculpas pelo inconveniente. Valorizamos sua parceria e nos empenhamos para oferecer um serviço confiável no futuro.

Atenciosamente,

[Seu Nome/Empresa]

Técnica 7 - pedir múltiplas versões

Aqui você solicita várias versões de uma resposta para ter opções. Por exemplo, você quer que o modelo ajude a gerar diferentes slogans de marketing para um novo produto. Existem muitas abordagens possíveis, então você quer várias opções. Isso pode ser combinado efetivamente com a definição de um papel específico para o modelo e um prompt de sistema para direcionar o modelo.

Você pode ler mais sobre papéis no artigo correspondente. Este exemplo com múltiplas versões está no final do artigo. Não será repetido aqui.

Técnica 8 - combinar com um prompt de sistema

Com um prompt de sistema você pode dar instruções ao modelo de IA. É uma instrução que você fornece para moldar a tarefa ou o comportamento do modelo especificamente. Você pode definir que tipo de saída espera do modelo de IA. É uma forma de direcionar o modelo e evitar respostas irrelevantes ou indesejadas.

Alguns exemplos de prompts de sistema simples e gerais:

"Quero que você seja um assistente amigável e prestativo."

"Sempre mantenha um tom profissional e respeitoso."

"Foque em fornecer respostas concretas e diretas, sem detalhes desnecessários."

O prompt de sistema define o tom e as expectativas para a conversa ou tarefa específica que você quer realizar com o modelo de IA.

Você também pode criar prompts de sistema mais avançados para tarefas específicas, como resumir um texto: "Analise cuidadosamente o texto fornecido e forneça um resumo conciso, porém informativo, dos pontos principais. Identifique a mensagem central e os detalhes mais importantes."

Prompts de sistema não têm o mesmo impacto em todos os modelos de IA. No chatGPT, funcionam muito bem, no Claude também, em outros modelos a influência é menor. Vale a pena testar para ver qual modelo funciona melhor para sua entrada.

Você pode definir um prompt de sistema geral nas preferências, mas o ideal é criar esses prompts para cada tarefa que deseja automatizar. Chamamos isso de papéis.

Você pode ler mais sobre papéis no artigo correspondente.

Anotar um trecho

Selecione texto em uma mensagem de chat concluída e escolha Anotar. Escreva na janela uma pergunta ou instrução de alteração, por exemplo ‘Simplifique apenas esta frase’, e escolha Salvar. Você pode anotar vários trechos. Depois envie; um prompt extra no campo de entrada não é necessário, mas pode ser usado. O trecho permanece salvo junto ao comentário, mesmo se você mudar para outra janela. Você pode remover uma anotação antes de enviar. No celular, mantenha o texto pressionado para selecionar.