Engenharia de Prompt: Clareza, Iteração e Honestidade na Comunicação com Modelos de IA

O Que É Engenharia de Prompt?

A engenharia de prompt é o processo de obter o máximo valor dos modelos de IA, colaborando com eles para realizar tarefas que seriam impossíveis de outra forma. A parte "engenharia" vem do processo iterativo de tentativa e erro, permitindo experimentação e design. A engenharia de prompt não se resume a escrever um único prompt; envolve a integração de prompts em um sistema maior, considerando fontes de dados, latência e volume de dados. Embora os prompts possam ser tratados como código (controle de versão, rastreamento de experimentos), eles são essencialmente instruções em linguagem natural.

O Que Faz um Bom Engenheiro de Prompt?

Um bom engenheiro de prompt possui habilidades de comunicação clara, a capacidade de articular tarefas e descrever conceitos de forma concisa e eficaz. É preciso ter uma mentalidade iterativa, estando disposto a observar como o modelo responde aos prompts. Além disso, um bom engenheiro de prompt deve antecipar erros, considerando casos incomuns e como o modelo pode reagir a eles. A compreensão da perspectiva do usuário é essencial, incluindo o que os usuários realmente inserirão, incluindo erros e linguagem não convencional.

Princípios Chave de Prompting

Escreva o que o modelo não sabe: Articule claramente todas as informações que o modelo precisa para concluir a tarefa, evitando suposições.
Leia as saídas do modelo com atenção: Examine as saídas do modelo para garantir que ele esteja seguindo as instruções e raciocinando corretamente.
Considere a interação do usuário: Pense em como os usuários interagirão com o modelo e quais perguntas eles podem fazer.
Peça feedback ao modelo: Peça ao modelo para identificar partes pouco claras ou ambíguas do prompt e sugerir melhorias.

Quando Desistir de um Prompt

Se o modelo claramente não entender a tarefa, é melhor não gastar muito tempo com isso. Se cada ajuste piorar os resultados, é melhor abandonar a abordagem. Algumas tarefas podem estar além das capacidades dos modelos atuais, e é melhor esperar por melhorias futuras.

O Papel da Honestidade e da Direção

Não há necessidade de usar engano, pois os modelos estão se tornando mais sofisticados. A comunicação direta é mais eficaz para atingir seus objetivos. Evite metáforas que podem levar à confusão, e seja específico ao descrever o contexto e o ambiente, em vez de depender de papéis genéricos.

Raciocínio do Modelo

O raciocínio do modelo não é o mesmo que o raciocínio humano, e é importante não o antropomorfizar demais. O foco deve estar em se o processo de raciocínio do modelo leva a melhores resultados. Teste o raciocínio do modelo removendo as etapas corretas e substituindo-as por etapas incorretas para ver se ele ainda obtém a resposta certa.

A Importância dos Detalhes

Embora nem sempre essencial, uma boa gramática e pontuação podem ajudar na clareza. Preste muita atenção aos detalhes do prompt, assim como faria com o código. Concentre-se em conceitos claros e escolha de palavras, em vez de apenas gramática.

Melhorando as Habilidades de Prompting

Leia e analise: Leia seus prompts e as saídas do modelo com atenção.
Estude bons prompts: Aprenda com prompts bem escritos e experimente abordagens diferentes.
Busque feedback: Obtenha feedback de outras pessoas, especialmente aquelas não familiarizadas com seu trabalho.
Desafie o modelo: Tente fazer o modelo fazer coisas que você acha que ele não consegue fazer para testar seus limites.

Diferenças no Prompting

Os prompts de pesquisa se concentram na diversidade e exploração, enquanto os prompts corporativos priorizam a estabilidade e consistência. Os prompts de pesquisa geralmente usam poucos exemplos, enquanto os prompts corporativos podem usar muitos. Os prompts corporativos devem considerar todos os casos extremos, pois serão usados milhões de vezes.

A Evolução da Engenharia de Prompt

Muitas técnicas eficazes de prompting são de curta duração, pois são incorporadas ao treinamento do modelo. Há uma tendência crescente de confiar nos modelos com mais contexto e complexidade. Fornecer documentos diretamente aos modelos e pedir que eles gerem exemplos está se tornando mais eficaz. Trate os modelos como ferramentas inteligentes, em vez de crianças que precisam ser simplificadas demais.

O Futuro da Engenharia de Prompt

Os modelos se tornarão melhores em entender a intenção, reduzindo a necessidade de prompts detalhados. A engenharia de prompt será usada para gerar e refinar prompts, especialmente para aqueles sem experiência. Os modelos podem eventualmente extrair informações diretamente de nossas mentes, em vez de depender de prompts explícitos. O prompting envolverá a definição de novos conceitos e sua comunicação ao modelo, semelhante à escrita filosófica.