Prompt Engineering: jornada de aprendizagem contínua para aperfeiçoar a interação com IA

Imagem de uma mão apontando para um código no computador, simbolizando Processo de Prompt-Engineering engenharia de prompt da Luby.
A engenharia de prompt, ou prompt engineering, é um campo de atuação que está trazendo diversas mudanças na maneira como interagimos com a inteligência artificial (IA). Ao combinar conhecimento técnico com um profundo entendimento da linguagem humana, os engenheiros de prompt criam uma ponte entre a complexidade dos algoritmos de aprendizado de máquina e a simplicidade da comunicação humana.  Neste artigo, vamos explorar os elementos fundamentais para o sucesso em prompt engineering e como essa nova demanda está moldando o futuro do trabalho em tecnologia.

Impacto das tecnologias preditivas na qualidade do software

A integração de tecnologias preditivas no setor de desenvolvimento de software está causando uma transformação significativa na maneira como os produtos são concebidos, desenvolvidos e lançados no mercado. De acordo com um relatório da McKinsey, as empresas que adotam algoritmos avançados em suas operações experimentam um aumento médio de 20% na produtividade de seus desenvolvedores. Esses modelos preditivos estão revolucionando o processo de criação de software, automatizando tarefas repetitivas e complexas, e permitindo que os desenvolvedores se concentrem em estratégias de alto nível e na resolução de problemas mais intrincados. Estudos realizados pelo MIT corroboram essa tendência, indicando que o uso de tecnologias preditivas pode reduzir o tempo de lançamento de produtos em até 30%. Além disso, a inteligência artificial está elevando os padrões de qualidade do software através de testes automatizados e técnicas de depuração inteligente, consolidando as tecnologias preditivas como um componente essencial no futuro da engenharia de software. Considero o prompt engineering uma inovação fundamental na interação entre humanos e sistemas algorítmicos. A habilidade de elaborar instruções precisas e contextualmente relevantes para modelos preditivos não apenas otimiza a eficiência desses sistemas, mas também abre caminho para o desenvolvimento de soluções tecnológicas mais sofisticadas e intuitivas. Este é um campo emergente que, sem dúvida, continuará a evoluir e a desempenhar um papel crucial na transformação digital. Como CTO, tenho observado de perto como a integração da inteligência artificial generativa (GenIA) no desenvolvimento de software tem transformado a maneira como criamos e aprimoramos sistemas. Ela potencializa a produtividade e a criatividade dentro da nossa equipe. Com a inteligência artificial, é possível atualizar grandes quantidades de código legado para linguagens modernas, transcrever códigos e escrever novas funções. E isso é apenas o começo!

Conceito de prompt engineering

A Prompt Engineering é um método de treinamento para a inteligência artificial. Por meio de comandos, instruções e contextos, um engenheiro de prompt define os parâmetros pelos quais a IA deve operar para gerar respostas precisas e adequadas. Na sua essência, o prompt engineering envolve a criação e otimização de comandos, ou “prompts”, que orientam os modelos de IA para desempenharem tarefas específicas. Pense em como você ensinaria um novo truque ao seu animal de estimação: você forneceria instruções claras e diretas para guiá-los. De forma semelhante, os prompts servem como instruções detalhadas que ajudam os modelos de IA a entender o que é esperado deles, assegurando que suas respostas sejam precisas e relevantes. – Embora possa parecer simples criar prompts, a verdadeira complexidade reside em fazer com que a IA compreenda contextos e nuances como os humanos. Para isso, é necessário um profundo entendimento dos princípios de aprendizado de máquina e das construções da linguagem humana.  Por exemplo, se quisermos que um modelo de IA gere receitas de sobremesas, um prompt vago como “Crie uma receita” pode resultar em respostas irrelevantes. Em contrapartida, um prompt mais específico como “Crie uma receita de sobremesa com chocolate” direciona o modelo para um resultado mais alinhado com o esperado.

A ciência por trás dos prompts

A elaboração de prompts é uma ciência em si. Requer habilidades especializadas em desenvolvimento de software, IA e aprendizado de máquina. Com o crescente uso de tecnologias de IA em diversas indústrias, a engenharia imediata está rapidamente se tornando uma carreira de alto valor, com profissionais qualificados ganhando salários significativos. A evolução da prompt engineering  reflete a progressão da nossa compreensão da IA. Inicialmente, sistemas simples baseados em regras eram a norma, mas à medida que os modelos de aprendizado de máquina se tornaram mais complexos, a necessidade de prompts cuidadosamente elaborados se tornou evidente. A qualidade dos prompts influencia diretamente a qualidade das respostas geradas pelos modelos de IA. Um exemplo que podemos explorar aqui é o desenvolvimento do GPT-4 pela OpenAI. Este modelo de linguagem tem a capacidade de gerar texto coerente e contextualmente relevante com base em prompts específicos. No entanto, mesmo com um grande número de parâmetros, são necessários prompts precisos para obtermos um bom resultado. Um prompt vago pode resultar em respostas variadas e fora do contexto desejado. A precisão e a clareza dos prompts são cruciais para direcionar a IA corretamente.

Processo de Prompt Engineering

Processo de Prompt-Engineering engenharia de prompt da Luby. Através de prompts cuidadosamente elaborados, guiamos os modelos linguísticos na produção de respostas relevantes, informativas e criativas. Este processo se divide em três etapas:

1. Definição da tarefa e configuração geral

A primeira etapa envolve estabelecer metas claras e precisas para a interação com o modelo. Isso inclui definir o objetivo específico da tarefa e ajustar parâmetros como o tamanho do lote de dados, a temperatura e a taxa de aprendizado. Configurar adequadamente o ambiente de desenvolvimento e selecionar os hiperparâmetros certos são passos essenciais para garantir que o modelo funcione de acordo com as expectativas.

2. Criação do Prompt

Com os objetivos e parâmetros definidos, a próxima etapa é a elaboração do prompt inicial para o modelo. Este prompt deve ser claro, conciso e informativo, fornecendo o contexto necessário e utilizando linguagem natural. É importante que o prompt seja suficientemente específico para evitar ambiguidades, orientando o modelo na direção desejada.

3. Refinamentos e Iterações

O prompt ideal raramente surge na primeira tentativa. Portanto, a terceira etapa envolve um processo contínuo de refinamentos e iterações. Isso inclui analisar as respostas do modelo e ajustar o prompt original conforme necessário. Cada iteração aproxima o prompt da perfeição, garantindo que o resultado final atenda às expectativas e requisitos previamente definidos.

Prompt engineering aplicado ao mercado

À medida que a IA se espalha por diversos setores, da saúde às finanças, a necessidade por prompts personalizados se intensifica. Por exemplo, em chatbots de atendimento ao cliente, prompts bem projetados são essenciais para evitar frustrações e garantir que as respostas sejam úteis e precisas. Um chatbot que recebe um prompt mal elaborado pode responder com informações irrelevantes, enquanto um prompt otimizado garante que a consulta do cliente seja entendida e respondida corretamente.

Quais são os requisitos para se tornar um prompt engineering?

A engenharia imediata é uma área multidisciplinar. Embora existam cursos e certificações específicas, vários campos de estudo podem fornecer uma base sólida para essa carreira, incluindo ciência da computação, ciência de dados, linguística e até mesmo psicologia.
  • Ciência da computação e programação: um conhecimento sólido de ciência da computação e linguagens de programação como Python e Java é fundamental. Essas habilidades são essenciais para construir e ajustar sistemas baseados em IA.
  • Análise de Dados: as habilidades em ciência de dados são cruciais para analisar as respostas dos usuários e refinar os prompts conforme necessário. Isso envolve a utilização de métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para extrair insights significativos.
  • Competência linguística: a compreensão dos padrões da linguagem humana é igualmente importante. A linguística ajuda a garantir que os prompts sejam claros e precisos, proporcionando entendimento das nuances e contextos culturais.
  • Inteligência emocional: prompts eficazes devem provocar respostas precisas enquanto mantêm a empatia e o respeito pelo contexto do usuário.
  • Criatividade: ainda que a engenharia imediata seja altamente técnica, o pensamento inovador é necessário para conceber soluções únicas e assertivas.

Ferramentas fundamentais no processo de prompt engineering

As linguagens de programação e as estruturas de aprendizado de máquina ocupam o centro da caixa de ferramentas de um engenheiro iniciante. Python e Java são bastante usados devido à sua flexibilidade e poder. Ferramentas como TensorFlow ou PyTorch são essenciais para treinar modelos de IA, enquanto bancos de dados como SQL ou MongoDB são usados para armazenar e recuperar dados. Ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL), como NLTK ou spaCy, ajudam a compreender e gerar linguagem humana.

Aplicações práticas

Vamos explorar algumas aplicações práticas da engenharia imediata em tarefas de PNL:
  • Extração de informações: prompts bem elaborados podem extrair informações específicas de textos.
  • Sumarização de Texto: prompts claros produzem resumos concisos.
  • Resposta a perguntas: enquadrar perguntas de maneira específica gera respostas relevantes.
  • Geração de código: prompts detalhados podem orientar a geração de soluções de programação.
  • Classificação de texto: instruções específicas ajudam na análise de sentimentos e categorização de tópicos.

Técnicas avançadas

  • Solicitação n-shot: treina modelos com dados limitados.
  • Solicitação de cadeia de pensamento (cot): divide tarefas complexas em etapas mais simples.
  • Solicitação de conhecimento gerado: usa bases de conhecimento externas para aprimorar as respostas.
  • Autoconsistência: garante a consistência nas respostas do modelo.

Conclusão

Muito além de uma faceta do processamento de linguagem natural, o prompt engineering é uma ferramenta para otimizar o comportamento dos modelos de linguagem. Com a utilização de técnicas inovadoras, podemos desbloquear novas possibilidades no campo da IA. Se você está interessado em explorar como o prompt engineering pode beneficiar sua organização, clique aqui e preencha nosso formulário para receber um contato da nossa equipe. Vamos juntos descobrir como nossas soluções de tecnologia podem transformar seu negócio.
Rodrigo Gardin

Rodrigo Gardin

CTO da Luby

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