Explicação da engenharia imediata: criando melhores interações de IA

À medida que ferramentas generativas de IA como ChatGPT e Claude se tornam mais poderosas e amplamente utilizadas, a capacidade de interagir com elas de forma eficaz tornou-se uma habilidade essencial. É aqui quea engenharia imediataentra em ação. Ao aprender a criar prompts precisos e bem estruturados, você pode melhorar significativamente a qualidade dos resultados gerados pela IA, seja para resolver problemas, criar conteúdo ou responder perguntas. Neste guia, detalharemos os fundamentos da engenharia imediata, explicaremos sua importância e compartilharemos técnicas práticas para ajudá-lo a dominar a arte de se comunicar com modelos de IA.

Índice

• O que é engenharia imediata?
• Por que a engenharia imediata é importante?
• Técnicas essenciais de engenharia imediata
• Dicas para elaborar avisos eficazes
• Desafios comuns na engenharia imediata
• Aplicações de engenharia imediata
• Ferramentas e recursos para engenharia imediata
• Futuro da engenharia imediata

O que é engenharia imediata?

A engenharia imediata é uma técnica para orientar e melhorar as respostas geradas por modelos de IA, como GPTs ou outros grandes modelos de linguagem (LLMs). Basicamente, a engenharia de prompt envolve a elaboração de prompts claros e eficazes para ajudar o modelo a entender melhor a tarefa que você deseja que ele execute. Dessa forma, a engenharia imediata pode ser vista como uma ponte entre a intenção humana e as capacidades de IA, ajudando as pessoas a se comunicarem de forma mais eficaz com os LLMs para obter resultados de alta qualidade, relevantes e precisos.

Avisos bem elaborados são essenciais para desbloquear todo o potencial da IA. Esteja você procurando respostas precisas, sugestões criativas ou soluções passo a passo, um prompt bem estruturado pode aumentar significativamente a utilidade das respostas do modelo.

O que é uma solicitação?

Um prompt é uma entrada de texto em linguagem natural que você fornece a um modelo de IA para especificar a tarefa que deseja que ele conclua. Os prompts podem variar de apenas algumas palavras a instruções complexas de várias etapas que incluem exemplos e informações adicionais para contexto.

Se você estiver usando ferramentas como Claude ou ChatGPT, o prompt é o que você digita na caixa de chat. No contexto do desenvolvedor, os prompts servem como instruções para orientar o modelo de IA para responder às consultas dos usuários em um aplicativo.

Por que a engenharia imediata é importante?

A engenharia imediata aumenta a eficácia dos LLMs sem exigir alterações no modelo subjacente ou treinamento adicional. Refinar a forma como os modelos respondem às entradas permite que os LLMs se adaptem a novas tarefas, tornando-os mais versáteis e eficientes.

Em sua essência, a engenharia de prompts é um processo iterativo que envolve projetar, testar e melhorar os prompts até que o resultado desejado seja alcançado. Este método ajuda a enfrentar os desafios que os LLMs tradicionalmente enfrentam. Por exemplo, embora esses modelos não sejam construídos inerentemente para o raciocínio lógico, como a resolução de problemas matemáticos, instruções estruturadas em várias etapas podem orientá-los a dividir tarefas complexas em etapas gerenciáveis ​​para obter resultados mais precisos.

Um dos maiores desafios da IA ​​– a interpretabilidade, muitas vezes chamada de problema da “caixa preta” – também pode ser enfrentado com prompts bem elaborados. Os prompts de cadeia de pensamento (CoT), por exemplo, exigem que os modelos mostrem seu raciocínio passo a passo, tornando os processos de tomada de decisão mais transparentes. Esta clareza é particularmente vital em domínios de alto risco como os cuidados de saúde, as finanças e o direito, onde a compreensão de como um modelo chega à sua conclusão garante a precisão, cria confiança e apoia a tomada de decisões informadas.

Ao ultrapassar os limites do que os LLMs podem alcançar, a engenharia imediata melhora a confiabilidade, a transparência e a usabilidade. Transforma modelos de IA em ferramentas mais eficazes e confiáveis, capazes de lidar com tarefas cada vez mais complexas.

Técnicas essenciais de engenharia imediata

Engenheiros qualificados usam vários métodos para obter respostas mais úteis e diferenciadas dos LLMs. Algumas das técnicas mais comumente usadas incluem solicitação de cadeia de pensamento, solicitação de poucos disparos e solicitação específica de função. Estas técnicas ajudam a orientar os LLMs para produzir resultados mais bem adaptados a tarefas e contextos específicos.

Solicitação de cadeia de pensamento (CoT)

A solicitação do CoT é uma técnica poderosa para resolver tarefas de raciocínio complexas, incentivando os LLMs a dividir os problemas em etapas lógicas menores. Por exemplo, um prompt CoT pode incluir o seguinte:

“Explique seu raciocínio passo a passo ao fornecer sua resposta.”

Ao explicar o seu raciocínio, é frequentemente mais provável que o modelo chegue a uma resposta correta do que quando solicitado a fornecer uma única resposta sem mostrar o seu trabalho. Essa abordagem é especialmente valiosa para tarefas que envolvem matemática, lógica ou resolução de problemas em várias etapas.

Solicitação de tiro zero

A solicitação de disparo zero solicita que o modelo conclua uma tarefa sem fornecer quaisquer exemplos ou contexto adicional. Por exemplo, você pode instruir o modelo para:

“Traduza este e-mail para o japonês.”

Neste caso, o LLM depende apenas da sua base de conhecimento pré-treinada para gerar uma resposta. A solicitação de disparo zero é particularmente útil para tarefas simples com as quais o modelo já está familiarizado, pois elimina a necessidade de instruções detalhadas ou exemplos. É uma maneira rápida e eficiente de aproveitar um LLM para tarefas comuns.

Solicitação de poucos disparos

A solicitação de poucos disparos baseia-se na solicitação de disparo zero, fornecendo um pequeno número de exemplos (geralmente de dois a cinco) para orientar a resposta do modelo. Essa técnica ajuda o LLM a se adaptar de forma mais eficaz a uma nova tarefa ou formato.

Por exemplo, se quiser que um modelo analise o sentimento das análises de produtos, você pode incluir alguns exemplos rotulados como este:

Exemplo 1: “Este produto funciona perfeitamente!” → Positivo Exemplo 2: “Quebrou depois de dois dias.” → Negativo

Depois de fornecer amostras, o LLM pode entender melhor a tarefa e aplicar a mesma lógica a novas entradas.

Solicitação específica da função

A solicitação específica da função instrui o LLM a adotar uma perspectiva, tom ou nível de especialização específico ao responder. Por exemplo, se estiver construindo um chatbot educacional, você pode solicitar que o modelo:

“Responda como um paciente professor do ensino médio explicando esse conceito para um iniciante.”

Essa abordagem ajuda o modelo a adaptar sua resposta a um público específico, incorporando vocabulário, tom e nível de detalhe apropriados. Os prompts específicos da função também permitem a inclusão de conhecimento específico do domínio que alguém nessa função possuiria, melhorando a qualidade e a relevância da resposta.

No entanto, as sugestões específicas da função devem ser usadas com cuidado, pois podem introduzir preconceitos. A pesquisa mostrou, por exemplo, que pedir a um LLM que responda “como homem” em vez de “como mulher” pode levar a diferenças nos detalhes do conteúdo, como descrever carros com mais profundidade para personagens masculinos. A consciência desses preconceitos é fundamental para aplicar com responsabilidade as sugestões específicas da função.

Dicas para elaborar avisos eficazes

Para maximizar a eficácia das técnicas acima, é importante elaborar instruções com precisão e clareza. Aqui estão cinco estratégias comprovadas para ajudá-lo a projetar prompts que orientam os LLMs a fornecer resultados de alta qualidade e apropriados às tarefas:

1. Seja claro e específico.Defina claramente o que você procura incluindo detalhes como formato de saída, tom, público e contexto. Dividir as instruções em uma lista numerada pode torná-las mais fáceis de serem seguidas pelo modelo.
2. Variações de teste.Experimente diversas versões do seu prompt para ver como mudanças sutis influenciam o resultado. A comparação dos resultados ajuda a identificar a formulação mais eficaz.
3. Use delimitadores.Estruture seus prompts usando tags XML (por exemplo, <example> e <instructions>) ou separadores visuais como aspas triplas (“””). Isso ajuda o modelo a compreender e diferenciar as seções de sua entrada.
4. Atribua uma função.Direcione o modelo para adotar uma perspectiva específica, como um “especialista em segurança cibernética” ou um “agente amigável de suporte ao cliente”. Esta abordagem fornece um contexto útil e adapta o tom e a experiência da resposta.
5. Forneça exemplos.Inclua exemplos de entradas e saídas para esclarecer suas expectativas. Os exemplos são particularmente eficazes para tarefas que exigem um formato, estilo ou processo de raciocínio específico.

Desafios comuns na engenharia imediata

Ao elaborar instruções eficazes, é importante considerar as limitações dos LLMs. Algumas questões a serem observadas ao elaborar prompts incluem limites de token, preconceito por falta de equilíbrio em seus exemplos e fornecimento de muitas informações ao modelo.

Limites de token

A maioria dos LLMs impõe um limite no tamanho da entrada, que inclui tanto o prompt quanto qualquer informação adicional fornecida ao modelo para fins de contexto, como uma planilha, um documento do Word ou um URL da web. Essa entrada é medida em tokens – unidades de texto criadas por meio de tokenização. Os tokens podem ser tão curtos quanto um caractere ou tão longos quanto uma palavra. Entradas mais longas são mais caras computacionalmente, porque o modelo precisa analisar mais informações. Esses limites, que variam de algumas centenas a vários milhares de tokens, ajudam a gerenciar recursos computacionais e poder de processamento.

Viés em exemplos

Em tarefas de aprendizado de poucas tentativas, os tipos de exemplos que você fornece ao modelo para aprender podem fazer com que ele corresponda muito aos exemplos em sua resposta. Por exemplo, se você pedir ao modelo para realizar uma tarefa de classificação de sentimento, mas fornecer cinco exemplos positivos e apenas um exemplo negativo para aprender, é muito provável que o modelo rotule um novo exemplo como positivo.

Sobrecarga de informação

Fornecer muitas informações em um único prompt pode confundir o modelo e impedi-lo de identificar o que é mais relevante. Prompts excessivamente complexos podem fazer com que o modelo se concentre muito estreitamente nos exemplos fornecidos (overfitting) e perca a capacidade de generalizar de forma eficaz.

Aplicações de engenharia imediata

A engenharia imediata está ajudando a tornar os modelos de IA mais responsivos, adaptáveis ​​e úteis em uma ampla variedade de setores. Veja como a engenharia imediata está aprimorando as ferramentas de IA em áreas-chave:

Geração de conteúdo

Prompts bem elaborados estão revolucionando a criação de conteúdo, permitindo a geração de comunicações empresariais altamente específicas e sensíveis ao contexto, como propostas, white papers, pesquisas de mercado, boletins informativos, apresentações de slides e e-mails.

Atendimento ao Cliente

Melhores prompts ajudam os chatbots de atendimento ao cliente a fornecer respostas mais relevantes, empáticas e eficazes. Ao melhorar a qualidade e o tom da resposta, a engenharia imediata permite que os chatbots resolvam problemas com mais rapidez e encaminhem preocupações complexas para especialistas humanos quando necessário.

Educação

Às vezes, as ferramentas de IA podem ter dificuldades para avaliar respostas complexas em contextos educacionais. As solicitações do CoT, no entanto, podem ajudar os modelos de IA a raciocinar através das respostas dos alunos para determinar se estão corretas. Quando os alunos fornecem respostas incorretas, essas solicitações permitem que a IA identifique raciocínios incorretos e ofereça feedback útil e personalizado.

Ferramentas e recursos para engenharia imediata

Existem muitos recursos fáceis de usar disponíveis se você quiser aprender a projetar seus próprios prompts. Aqui está uma coleção de tutoriais, bibliotecas de prompts e plataformas de teste para que você possa ler mais, começar a construir e comparar as respostas geradas por seus prompts.

Recursos de aprendizagem e tutoriais

Se você quiser saber mais sobre prompts, existem muitos recursos bons para compreender a arte e a ciência da engenharia de um prompt eficaz:

• DAIR.AI: Oferece um tutorial gratuito sobre engenharia imediata
• Antrópico: Fornece um tutorial interativo público gratuito com exercícios para aprender engenharia de prompts e praticar a criação de seus próprios prompts
• Comunidade Reddit: Junte-se à comunidade r/promptengineering para explorar prompts que outras pessoas estão escrevendo e descobrir bibliotecas de prompts de código aberto.
• OpenAI: compartilha seis estratégias para escrever prompts melhores
• Gerador de prompt ChatGPT: usa a ferramenta HuggingFace para gerar um prompt quando você não sabe por onde começar

Bibliotecas e exemplos de prompt

Você também pode usar prompts que outras pessoas já escreveram como ponto de partida. Aqui estão algumas bibliotecas gratuitas de usuários da Anthropic, OpenAI, Google e GitHub:

• Biblioteca de prompts da Anthropic: esta é uma biblioteca pesquisável de prompts otimizados para casos de uso pessoais e empresariais.
• Prompts de fila do ChatGPT: Este repositório possui cadeias de prompts que podem ser copiadas e coladas que podem ser usadas para construir contexto para o ChatGPT antes de solicitar que ele conclua uma tarefa. Estão incluídas instruções para fazer pesquisas sobre empresas, redigir propostas de empreiteiros e redigir white papers.
• Prompts impressionantes do ChatGPT: esta popular biblioteca de prompts do ChatGPT tem centenas de prompts, muitos dos quais começam instruindo o ChatGPT a assumir uma função específica, como “comerciante” ou “console JavaScript”.
• Awesome Claude Prompts: Esta coleção gerada pelo usuário, modelada nos Awesome ChatGPT Prompts, é menor, mas ainda tem muitos modelos de prompt úteis, inclusive para comunicações empresariais.
• Google AI Studio: esta é uma galeria de sugestões de prompts para uso com o Gemini. Muitos deles se concentram na extração de informações de imagens.
• Exemplos de prompt OpenAI: esta é uma coleção pesquisável de exemplos de prompt para tarefas como tradução, criação de site e revisão de código.

Plataformas de teste

Depois de ter alguns prompts que gostaria de experimentar, como testá-los? Essas ferramentas permitem que você faça comparações lado a lado de diferentes prompts para avaliar sua eficácia:

• OpenAI Playground: você pode testar prompts usando diferentes configurações de modelo GPT e ver como os resultados se comparam.
• Anthropic Workbench: você pode comparar resultados de diferentes prompts lado a lado e usar uma função de pontuação para quantificar o desempenho.
• Prompt Mixer: Este é um aplicativo de desktop de código aberto para macOS que permite criar, testar e construir bibliotecas de prompts em diferentes modelos de IA.

Futuro da engenharia imediata

Nos próximos anos, a engenharia imediata se tornará cada vez mais uma tarefa que os LLMs realizam junto com os humanos. Pesquisadores de engenharia de prompts estão ensinando modelos generativos a escrever seus próprios prompts. Pesquisadores do Google DeepMind, por exemplo, criaram uma abordagem de “meta-prompting” chamada Otimização por PROmpting (OPRO), na qual um LLM é treinado em uma biblioteca de prompts e então solicitado a gerar seus próprios prompts em resposta a problemas.

Os pesquisadores também estão desenvolvendo maneiras de os LLMs autoprovocados compararem e avaliarem a eficácia dos prompts que geram, o que tem o potencial de dar aos LLMs maior autonomia na resposta a tarefas complexas.