O que é engenharia de prompt? Qual sua importância?

A integração de inteligência artificial no meio empresarial já não é novidade. Segundo projeções da Statista, em 2024 o mercado global de IA deve atingir o valor de US$ 184 bilhões, com uma taxa de crescimento de 28,46% até 2030. No cotidiano, já usamos várias ferramentas baseadas nessa tecnologia, visando automatizar processos, analisar dados e, segundo novas tendências do mercado, gerar conteúdo.

No entanto, para que a IA generativa, como é conhecida essa vertente, faça sua “mágica”, é necessário desenvolver suas habilidades em um pilar importante dessa tecnologia: a engenharia de prompt.

Trata-se de uma ciência que reúne técnicas e diretrizes que ajudam a fornecer comandos mais específicos para a ferramenta, esse elemento exige criatividade, clareza, contextualização e personalização. Teoricamente, erros nessa área não causam resultados catastróficos. Porém, a qualidade dos prompts é determinante para explorar todo o potencial das inteligências artificiais na rotina da sua empresa.

Conheça conceitos básicos da engenharia de prompt, qual sua importância, quais técnicas se mostram mais eficazes e como mensurar o impacto dessa estratégia. Boa leitura!

O que é prompt?

O prompt é uma instrução ou comando enviado para uma inteligência artificial, para provocar um tipo específico de resposta ou oferecer orientações gerais para o seu comportamento. Conforme a configuração da ferramenta, podemos usar prompts em texto, áudio ou até imagem, basta que ela consiga interpretar a linguagem escolhida.

Como a IA generativa tenta reproduzir o raciocínio lógico e a comunicação humana, ela assimila a linguagem natural da solicitação no prompt. Após essa etapa, combina a interpretação obtida e elementos presentes na sua base de conhecimento, para então criar conteúdos diversos, incluindo vídeos, imagens ou histórias, entre outros produtos.

Assim, em uma abordagem extremamente simplificada, o prompt é um dos componentes mais importantes para o uso prático de IAs. De certa forma, também é o mais customizável, considerando a complexidade dos algoritmos, aplicações e bancos de dados.

O que é engenharia de prompt?

A engenharia de prompt é o processo de construção de instruções para IAs generativas; uma ciência que estuda e aprimora as orientações enviadas, a fim de aumentar a qualidade e a eficiência no uso de inteligências artificiais.

Nesse contexto, o objetivo da engenharia de prompt é identificar pontos-chave, diretrizes e abordagens na formulação de comandos. É uma forma de obter mais controle e assertividade, focada em um dos elementos mais humanos, personalizáveis e influentes para esses sistemas.

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Qual a importância da engenharia de prompt?

Por conta da forma como cada IA é construída e evolui com ajuda do machine learning é praticamente impossível criar instruções com 100% de sucesso. É esse mesmo fator que torna a engenharia de prompt tão importante. Ela é diretamente responsável pelo aprendizado da ferramenta, inclusive influencia no processo de desenvolvimento do sistema.

Ao definir as melhores abordagens e técnicas, os engenheiros treinam a IA conforme a sua necessidade para demonstrar o que é considerado útil e o que não é. 

De maneira similar, seguir práticas reconhecidas e eficazes melhora o aproveitamento da plataforma. Cada uma delas oferece elementos específicos:

• formato;
• sequência de orientações;
• conteúdo das instruções;
• diretrizes;
• avaliações;
• melhorias.

Por fim, vale apontar que a engenharia também atua de maneira reversa. Com base nos prompts e resultados obtidos, é possível verificar critérios e processos utilizados pela IA, para mensurar a qualidade da experiência oferecida e como torná-la mais satisfatória.

 O desenvolvimento da engenharia de prompt, como base para o uso de IAs na sua empresa, pode proporcionar os seguintes benefícios:

• resultados mais relevantes;
• flexibilidade e evolução;
• otimização da experiência;
• ganho de produtividade;
• controle de desenvolvimento.

5 técnicas de engenharia de prompt

Diante da teoria básica sobre o que é e como funciona a engenharia de prompt, confira técnicas consolidadas e úteis para o desenvolvimento de IAs mais eficazes!

1. Cadeia de pensamento

O prompting de cadeia de pensamento serve para destrinchar uma tarefa complexa em partes menores e fáceis de interpretar. Nesse caso, o intuito é simular o processo de raciocínio lógico que o cérebro desenvolve para responder a um questionamento.

Para obter o resultado esperado, o prompt pede para o modelo resolver problemas interligados. Cada interação menciona ou apresenta elementos da anterior. O intuito é fazer a IA incluir o raciocínio que usou na resposta para dominar essa lógica e aplicá-la com mais assertividade nos problemas seguintes.

Esse modelo foi desenvolvido em 2022. Na ocasião, os criadores trouxeram o seguinte comparativo:

Dessa forma, é possível condicionar a ferramenta a selecionar a resposta mais concisa e direta, mesmo que, durante a aplicação da técnica, inclua etapas intermediárias.

2. Estímulo direcional

A técnica do estímulo direcional usa comandos mais sugestivos que contém dicas e elementos que podem estar presentes na resposta obtida. Geralmente, a inclusão dos termos facilita o raciocínio do modelo, preparando-o para receber instruções mais vagas futuramente.

Na prática, funciona da seguinte forma: imagine que o objetivo é criar um e-mail informando um cliente específico de uma promoção imperdível. Nesse cenário, a solicitação deseja sugestões de conteúdo apelativo e pede sugestões que incluem termos específicos, como o nome de um produto, o nome do cliente, o valor promocional e palavras-chave relevantes, como “imperdível”, “exclusivo” ou “por tempo limitado”.

3. Least-to-Most Prompting

O least-to-most, também chamado de prompting do menor para o maior, pede para o modelo resolver uma sequência de problemas. O desafio é que, a cada pergunta, a complexidade da questão aumenta. 

No início, o prompt pede para solucionar subproblemas. Gradualmente, incrementam-se os elementos da pergunta, exigindo que a IA interprete mais informações, combinando-as com os dados anteriores para chegar na resposta final.

Por exemplo, você quer que a IA responda quantos e-mails pode enviar para clientes a 15 minutos para o fim do expediente. Supondo que leva quatro minutos para escrever a mensagem e um minuto para inserir o nome do cliente e fazer o disparo. 

Nesse caso, o input deve conter a pergunta e informar o que é necessário para resolver o problema. Conforme o exemplo, o modelo indica que, para saber quantos e-mails poderá disparar até o fim do expediente, antes é necessário descobrir quanto tempo leva para enviar cada mensagem.

4. Prompting maiêutico

O prompting maiêutico serve para estimular uma análise mais crítica e reflexiva. Para isso, o comando pede para a interface responder uma pergunta específica e incluir uma justificativa para sua conclusão.

Na sequência, o prompt confere partes da explicação que são mais lógicas e solicita novas informações sobre elas. Caso traga uma resposta irrelevante ou sem sentido, você deve descartá-la, focando apenas nos elementos de senso comum.

Imagine que o objetivo é ensinar a IA a explicar por que o céu é azul. Pelo método maiêutico, além da pergunta, o input precisa explicar a resposta e quebrá-la em partes menores, para fazer uma análise mais detalhada. Por exemplo:

• Pergunta: Por que o céu é azul?

• Resposta: O céu parece azul porque a luz azul se espalha em ondas curtas, para todas as direções, por meio dos gases e partículas presentes na atmosfera. 

• Resposta sequencial: A atmosfera terrestre é composta por uma mistura de gases. Os predominantes são o Nitrogênio, o Oxigênio e o Argônio, com 78%, 21% e 1%, respectivamente.

5. Ajuste automático

A técnica de ajuste automático pede de uma vez para a IA resolver um problema, fazer uma análise crítica da solução encontrada e, finalmente, usar esse comentário para encontrar uma nova resposta. 

Nessa situação, a orientação é dada apenas no início. Ao mesmo tempo, é definido um gatilho para encerrar a sequência, como um limite de tempo ou tentativas.

Por exemplo, se o objetivo é pedir para a IA escrever uma análise de uma obra literária, o modelo do prompt, além de pedir para a máquina dar uma resposta, deve solicitar que ela faça uma crítica ao texto redigido e corrija-o conforme as próprias indicações.

Geralmente, o processo se repete várias vezes. Desse modo, para encerrar os ajustes você pode estabelecer um limite de repetições ou de tempo para a tarefa.

Como a engenharia de prompt pode ajudar na integração de IAs?

A engenharia de prompt é essencial para a integração e desenvolvimento de IAs no meio corporativo, sejam utilizadas pelo público-alvo ou pelos colaboradores de cada organização. A prática se baseia nos elementos relevantes do modelo de IA, no ambiente que a ferramenta será inserida e as características gerais dos usuários.

Dessa maneira, além de condicionar e desenvolver o pensamento artificial, definindo critérios e linhas de raciocínio lógico, o processo ajuda a criar experiências de uso mais assertivas e funcionais. Para ter resultados ainda mais amplos, também vale a pena contar com feedback dos próprios usuários. 

Com base na avaliação das respostas obtidas, é possível planejar melhorias no prompt ou escolher uma abordagem mais alinhada com a expectativa.

Quer saber mais sobre a Tecnologia de IA? Leia o post: Tecnologia IA: saiba como ela pode ser usada na sua empresa!

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