Como Dominar o Prompt Engineering de Forma Eficaz: Dicas Práticas e Guia de Ferramentas

O Prompt Engineering (Engenharia de Prompt), como uma ponte crucial que conecta a intenção humana com a saída de modelos de inteligência artificial, tem recebido muita atenção nos últimos anos. No entanto, discussões sobre se ele está "morto" ou "desatualizado" também estão em alta. Este artigo tem como objetivo organizar as tendências de desenvolvimento atuais no campo do Prompt Engineering e fornecer um guia prático para iniciantes, ajudando os leitores a dominar as principais habilidades e entender as ferramentas relacionadas, para que possam utilizar melhor os grandes modelos de linguagem (LLM).

O que é exatamente Prompt Engineering?

Em termos simples, Prompt Engineering é uma arte e também uma ciência. Envolve projetar prompts de entrada eficazes (Prompts), guiando o LLM para gerar texto de alta qualidade que atenda aos resultados esperados. Um bom Prompt pode melhorar significativamente o desempenho do LLM, enquanto um Prompt ruim pode levar o modelo a produzir conteúdo incorreto, irrelevante ou até prejudicial.

Vale a pena aprender Prompt Engineering?

Embora existam pontos de vista como "Agentes de IA superam os humanos" e "Prompt Engineering está desatualizado", a partir das aplicações práticas atuais, o Prompt Engineering ainda é uma habilidade importante, pelas seguintes razões:

• Melhorar a qualidade da saída do modelo: Mesmo que a capacidade do LLM esteja aumentando dia a dia, um design de Prompt cuidadoso ainda pode guiar o modelo de forma eficaz, permitindo que ele entenda melhor a intenção do usuário e gere resultados mais precisos e relevantes.
• Controlar o comportamento do modelo: O Prompt pode ser usado para restringir o estilo de saída, o tema e o escopo do modelo, evitando a geração de conteúdo inadequado e garantindo que ele atenda às necessidades de cenários de aplicação específicos.
• Personalizar soluções de IA: Através do Prompt Engineering, os desenvolvedores podem personalizar modelos de IA para tarefas e conjuntos de dados específicos, alcançando aplicações mais personalizadas e eficientes.
• Novos modelos ainda dependem de Prompts eficazes: Mesmo modelos avançados como o Claude ainda precisam de Prompts eficazes para exercer suas capacidades, especialmente para tarefas complexas, onde um bom Prompt é ainda mais necessário para guiar.

Dicas Práticas de Prompt Engineering

A seguir estão algumas técnicas comuns de Prompt Engineering, combinadas com exemplos específicos, para ajudar os leitores a começar rapidamente:

1. Instruções Claras e Concisas (Clear Instructions):

   • Ponto chave: O núcleo do Prompt é fornecer instruções claras e específicas, dizendo explicitamente ao modelo o resultado esperado. Evite descrições vagas e ambíguas.
   • Exemplo:
     • Prompt ruim: "Escreva um artigo sobre gatos."
     • Prompt bom: "Escreva um artigo de 300 palavras, apresentando as raças, hábitos e métodos de criação de gatos, e anexe uma foto fofa de um gato."

2. Interpretação de Papéis (Role-Playing):

   • Ponto chave: Deixar o modelo desempenhar um papel específico pode efetivamente guiá-lo para gerar conteúdo que esteja em conformidade com a configuração do papel.
   • Exemplo: "Suponha que você seja um consultor de viagens experiente, recomende um roteiro de viagem para a Tailândia adequado para uma viagem em família, com um orçamento de US$ 5.000 e uma duração de 7 dias."

3. Aprendizado com Poucos Exemplos (Few-shot Learning):

   • Ponto chave: Forneça alguns exemplos para permitir que o modelo aprenda o padrão e o estilo da tarefa de destino.
   • Exemplo:

     Traduza para o francês:
     Inglês: Hello, world!
     Francês: Bonjour le monde!
     Inglês: Thank you for your help.
     Francês: Merci pour votre aide.
     Inglês: Good morning.
     Francês:
     

4. Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought, CoT):* Ponto chave: Guiar o modelo para raciocinar gradualmente, decompondo problemas complexos em várias etapas simples, e finalmente chegar à resposta.

• Exemplo: "Xiao Ming tem 5 maçãs, ele comeu 2 e comprou mais 3. Quantas maçãs ele tem agora? Por favor, raciocine passo a passo e forneça a resposta final."
• Saída do modelo: "Primeiro, Xiao Ming tem 5 maçãs, comeu 2, sobrando 5 - 2 = 3 maçãs. Então, ele comprou 3 maçãs, agora ele tem 3 + 3 = 6 maçãs. Portanto, Xiao Ming tem agora 6 maçãs."

5. Contextualização (Contextualization):

   • Ponto chave: Fornecer informações de contexto suficientes para ajudar o modelo a entender melhor a intenção do usuário.
   • Exemplo: "Por favor, resuma o conteúdo principal desta reportagem: [Conteúdo da reportagem]. Por favor, use uma linguagem concisa para extrair os principais pontos de informação."

6. Usar Palavras-chave (Keywords):

   • Ponto chave: Adicionar palavras-chave importantes ao Prompt pode ajudar o modelo a focar melhor na tarefa alvo.
   • Exemplo: "Gere um artigo de divulgação científica sobre Inteligência Artificial, voltado para adolescentes, com foco na introdução dos conceitos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo."

7. Adicionar Condições Restritivas (Constraints):

   • Ponto chave: Restringir o formato, comprimento, estilo, etc. da saída do modelo para atender a necessidades específicas.
   • Exemplo: "Por favor, descreva a paisagem do outono na forma de um haicai."

8. Prompting Negativo (Negative Prompting):

   • Ponto chave: Informar explicitamente ao modelo o conteúdo ou comportamento que você não deseja que apareça.
   • Exemplo: "Por favor, escreva um artigo sobre exploração espacial, mas não inclua nada sobre alienígenas."

Ferramentas Úteis Recomendadas

Aqui estão algumas ferramentas que podem ajudá-lo a realizar melhor a Engenharia de Prompt:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Estes são os LLMs mais populares atualmente e podem ser usados diretamente para testar e iterar Prompts.
• PromptBench (Microsoft): Uma estrutura de avaliação de Prompt de código aberto que pode ajudá-lo a avaliar o efeito de diferentes métodos de Engenharia de Prompt. Ele pode avaliar métodos como CoT, EP, Zero/Few Shot, suporta prompts adversários e avaliação dinâmica, e suporta vários conjuntos de dados e modelos.
• Zapier, Make, Notion: Essas ferramentas podem ser usadas para automatizar fluxos de trabalho de engenharia de Prompt, como gerar automaticamente Prompts, testar Prompts, analisar resultados, etc.
• NirDiamantAI GitHub repo: Um repositório de recursos de tutorial de Engenharia de Prompt gratuito, contendo vários tópicos de simples a avançados.

O Futuro da Engenharia de Prompt

Embora tenham surgido opiniões de que "Agentes de IA superam os humanos" e "Engenharia de Prompt está desatualizada", a Engenharia de Prompt ainda está em constante evolução. As futuras direções de desenvolvimento podem incluir:

• Geração automatizada de Prompt: Usar tecnologia de IA para gerar automaticamente Prompts mais eficazes, reduzindo a intervenção manual.
• Ferramentas de otimização de Prompt: Desenvolver ferramentas de otimização de Prompt mais poderosas para ajudar os desenvolvedores a encontrar rapidamente o melhor Prompt.
• Combinação com Agentes de IA: Combinar Engenharia de Prompt com Agentes de IA para construir aplicações mais inteligentes.
• Ascensão da Engenharia de Contexto: Prestar atenção à capacidade de compreensão de contexto do modelo e melhorar o desempenho do modelo através da Engenharia de Contexto.

ConclusãoPrompt Engineering é uma habilidade de aprendizado e prática contínuos. Ao dominar as técnicas e ferramentas apresentadas neste artigo, e ao explorar e praticar continuamente, você será capaz de utilizar melhor os LLMs (Large Language Models), construindo aplicações mais inteligentes. Mesmo que as capacidades da IA estejam em constante aprimoramento, dominar os princípios básicos de Prompt Engineering continua sendo muito importante, pois permite que você se comunique melhor com a IA, obtendo resultados mais satisfatórios. E avaliar a eficácia do Prompt ajuda você a otimizar a qualidade do Prompt, alcançando aplicações mais eficientes.