Engenharia de Prompt: Entenda o Conceito e Como Funciona

Você já ouviu falar em engenharia de prompt? Esse campo emergente no universo da tecnologia está se tornando cada vez mais relevante com o crescimento das Inteligências Artificiais (IA) Generativas. Mas o que exatamente faz um profissional dessa área? Vamos explorar juntos!

De forma conceitual, o que é um Prompt?

Em termos simples, um prompt é um comando ou instrução que você passa para  uma IA para que ela execute uma tarefa específica. Imagine um prompt como uma pergunta ou comando que direciona um Grande Modelo de Linguagem (LLM), que é um sistema de IA treinado para gerar textos, criar imagens, e até compor músicas com base em dados e padrões que aprendeu.

A precisão do prompt é crucial porque até mesmo uma pequena mudança na formulação pode alterar significativamente a resposta da IA. Por isso, é importante ser claro e específico quando você está interagindo com esses sistemas.

Mas então, o que é a Engenharia de Prompt?

Engenharia de prompt é a arte e a ciência de criar comandos eficazes para maximizar a performance de um LLM. Este campo exige atenção aos detalhes, pesquisa minuciosa e um processo contínuo de refinamento. Os profissionais dessa área são responsáveis por desenvolver comandos que são ajustados para obter respostas mais precisas e úteis. Eles criam e utilizam uma variedade de modelos e templates para atender diferentes necessidades e contextos.

Estes são alguns dos benefícios ao se aplicar a engenharia de prompt:

• Mais Controle para o Usuário: Garante que os comandos solicitados sejam dentro das capacidades da IA, evitando solicitações que a tecnologia não pode responder e definindo como a ferramenta deve ser utilizada.
  
• Experiência Dinâmica: Melhora a interação entre usuários e a IA, facilitando uma comunicação mais clara e eficaz.
  
• Totalmente Flexível: Permite criar sistemas mais adaptáveis e escaláveis, ajustando comandos de forma simples e abrangente.

Entre as diversas tecnologias de IA com linguagem (LLMs), algumas das mais conhecidas são:

1. GPT-4 (OpenAI) –  Uma das IAs de geração de texto mais avançadas e amplamente utilizadas, conhecida por sua capacidade de produzir texto coerente e contextualmente relevante.
   
2. BERT/GEMINI (Google) – Famoso por suas capacidades de compreensão de linguagem natural, é amplamente utilizado em tarefas como busca e processamento de linguagem natural.
   
3. T5 (Google) – Um modelo de transformação de texto que pode lidar com uma ampla gama de tarefas de linguagem natural, desde tradução até resposta a perguntas.
   
4. RoBERTa (Facebook AI) – Uma variante do BERT que se destaca em tarefas de compreensão de linguagem natural, oferecendo melhorias em relação ao BERT original.
   
5. XLNet (Google/CMU) – Um modelo que combina as melhores características dos modelos autoregressivos e de máscara, superando muitos benchmarks de linguagem natural.
   
6. Turing-NLG (Microsoft) – Um dos maiores modelos de linguagem natural da Microsoft, conhecido por suas habilidades de geração de texto de alta qualidade.
   
7. COPILOT (Microsoft) – Em geral, o Copilot é uma ferramenta que simplifica o processo de compreensão de literatura científica complex. Bem focado em pesquisa, esse assistente abre espaço para qualquer pessoa entender de forma clara um texto de literatura científica, termos técnicos, matemática e tabelas em artigos de pesquisa e relatórios.

Quais técnicas podem ser utilizadas na Engenharia de Prompt?

Os especialistas em engenharia de prompt utilizam várias técnicas avançadas para configurar e otimizar o desempenho dos LLMs. Algumas das principais técnicas incluem:

• Cadeia de Pensamento: Divide tarefas complexas em etapas menores, seguindo um raciocínio lógico semelhante ao humano para alcançar uma resposta final.
  
• Árvore de Pensamento (ToT): Generaliza as informações e sugere próximos passos, aprofundando-se nos dados apresentados.
  
• Maiêutico: Solicita uma explicação adicional sobre uma resposta já dada pela IA.
  
• Baseado em Complexidade: Compara resultados de diferentes cadeias de pensamento para identificar a conclusão mais comum.
  
• Conhecimento Gerado: Pede à IA que crie e enriqueça fatos relevantes sobre o tema em questão.
  
• Tipo Menor para o Maior: Lista problemas menores relacionados a uma questão e oferece soluções para cada um.
  
• Ajuste Automático: Gera uma resposta, efetua a crítica e cria uma nova resposta com base nessa análise.
  
• Estímulo Direcional: Usa palavras-chave para direcionar o LLM em direção ao resultado desejado.

Algumas das práticas recomendadas ao se criar um prompt.

Se você está começando na engenharia de prompts, aqui estão três dicas para desenvolver comandos eficazes:

1. Objetividade: Utilize uma linguagem clara e direta para evitar interpretações errôneas.
   
2. Contexto deve ser adequado: Inclua detalhes e especificações conforme necessário para obter o resultado desejado.
   
3. Informações Equilibradas: Mantenha a simplicidade, mas permita que a IA tenha espaço para explorar e abordar o assunto com profundidade.
   
4. Saiba contestar: Muitas vezes o retorno não está adequado ao que é esperado e também pode-se obter uma resposta totalmente errada. Procure responder com uma afirmação correta e ao mesmo tempo, questionar a IA.
   
5. Informe o comportamento: Por diversas vezes uma das melhores soluções é pedir para que a IA “comporte-se como” algo. Por exemplo: “Comporte-se como um profissional de recursos humanos que é especialista em recrutamento e seleção de profissionais da área de tecnologia. Isto enriquecerá ainda mais as respostas dos próximos prompts.
   
6. Prefira contextualizar em blocos: Não ajuda muito passar um contexto inteiro para a IA por meio de prompt, pois ela pode utilizar informações de outras origens que não tenham sentido. Por exemplo, quando pedir por meio de prompt para a IA se comportar como um profissional de Arquitetura de Soluções e na sequência perguntar sobre diagrama de sequência, provavelmente você obterá um retorno de informações sobre arquitetura de software, o que não é desejado. 

Por: Flavio Giovanni — Tech Manager na GOK