Você não ligaria para uma pizzaria e faria um pedido de uma “pizza”. Para receber o jantar que deseja, você especificaria sua escolha de massa, coberturas, temperos, bebida para acompanhar e qualquer coisa à qual possa ser alérgico.
A moral da história é: quanto mais detalhadas forem suas instruções, mais a pizza ficará de acordo com sua preferência. Isso se aplica ao uso de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT da OpenAI ou o Gemini do Google.
Nesta postagem do blog, mostramos como dar instruções claras e fazer perguntas específicas às ferramentas de IA gerativa — um processo também conhecido como engenharia de prompts.
O que é engenharia de prompts?
A engenharia de prompts é o processo de projetar e refinar o texto de entrada fornecido aos modelos de IA, especialmente aos modelos de linguagem, para obter as respostas mais precisas, relevantes e criativas.
Por que você deve aprender engenharia de prompts
A IA generativa está se tornando uma das ferramentas mais poderosas e impactantes em uma ampla gama de aplicações — desde a redação de conteúdo até a modelagem arquitetônica. A McKinsey constata que até 30% das horas atualmente trabalhadas na economia dos EUA poderiam ser automatizadas até 2030 com tecnologias baseadas em IA generativa.
Para aproveitar ao máximo a IA Gerativa, é preciso dominar a engenharia de prompts.
Acelerando as interações: A engenharia de prompts funciona como a principal interface entre a intenção humana e a saída da máquina. Para que o modelo de aprendizado de máquina (ML) compreenda sua consulta em linguagem natural, é necessário conhecer a engenharia de prompts.
Fomentando a criatividade da IA: O diferencial da IA generativa é que ela “gera”, ou seja, cria textos, imagens ou dados em resposta a prompts. Para obter respostas criativas, é preciso inserir prompts claros.
Obtenção de respostas precisas: Um grande desafio na IA de Geração tem sido a “alucinação” — um fenômeno em que o modelo de IA produz informações incorretas ou enganosas com base em suposições erradas ou vieses inerentes. Para eliminar isso, é necessário ter boas habilidades em engenharia de prompts.
Maximizando o retorno: a IA generativa é composta por grandes modelos de linguagem, que processam quantidades extraordinárias de dados. Para aproveitar ao máximo as capacidades de um modelo — e contornar suas limitações —, uma boa engenharia de prompts é fundamental.
Melhorando a relevância: tudo o que for gerado pela IA precisa ser relevante para o público-alvo. Por exemplo, você pode melhorar a relevância de uma postagem nas redes sociais gerada por IA para o seu público, especificando dados demográficos, interesses, necessidades, desafios etc.
Para colher esses benefícios, você precisa entender como usar a engenharia de prompts para obter os resultados desejados da IA generativa. Vamos começar com alguns exemplos
Exemplos de engenharia de prompts
Existem muitas orientações sobre o que fazer e o que não fazer, práticas recomendadas e modelos de prompts de IA disponíveis para ajudá-lo a acertar. Mas, antes de entrarmos em qualquer uma dessas dicas de IA, a melhor maneira de aprender uma habilidade tão prática quanto a engenharia de prompts é vê-la em ação.
Aqui estão alguns exemplos de engenharia de prompts em diferentes áreas de trabalho.
Engenharia de prompts para o desenvolvimento de software
Seja na programação, na correção de bugs ou na elaboração de documentação, as ferramentas de IA para desenvolvedores podem simplificar muito o seu trabalho. Veja como.
Assistência na revisão de código
“Gere uma lista de verificação para revisão de código de um aplicativo de automação de processos robóticos (RPA) desenvolvido em Python. Dê ênfase especial à legibilidade e à segurança corporativa.”
Documentação técnica
“Escreva um guia completo sobre a implementação do OAuth 2.0 em um aplicativo web usando Node.js. Inclua instruções passo a passo e trechos de código para cada etapa.”
Correção de bugs
“Descreva uma abordagem sistemática para identificar e corrigir vazamentos de memória em um aplicativo Java, incluindo as ferramentas a serem utilizadas e as áreas comuns a serem verificadas.” Se você é iniciante e acha isso um pouco complexo demais, temos a solução. Use os prompts do ChatGPT do ClickUp para engenharia para gerar ideias, elaborar planos e muito mais.
Prompts de IA geral para gestão de produtos
Equipes ágeis de desenvolvimento de software muitas vezes carecem de gerentes de produto capazes de esclarecer o roteiro e impulsionar o progresso. Ferramentas de IA como o ChatGPT podem ser úteis.
Priorização de recursos
“Usando o modelo de pontuação RICE (Alcance, Impacto, Confiança, Esforço), priorize os seguintes recursos para nossa futura ferramenta de gerenciamento de projetos: quadros Kanban, colaboração em tempo real, geração automatizada de relatórios e integrações com terceiros.”
Criação de personas de usuário
“Desenvolva uma persona detalhada do usuário para um aplicativo de monitoramento de condicionamento físico voltado para profissionais ocupados que estão começando a praticar exercícios físicos. Inclua detalhes demográficos, metas, desafios e como eles poderiam usar o aplicativo.”
Desenvolvimento do roteiro de produtos
“Elabore um roteiro de produto de 6 meses para a expansão de uma plataforma de comércio eletrônico, com foco na integração da IA para experiências de compra personalizadas. Detalhe as fases, os principais marcos e os resultados esperados.” Ou escolha entre os mais de 130 prompts do ClickUp ChatGPT para gerenciamento de produtos e comece agora mesmo.
📮 ClickUp Insight: 37% dos nossos entrevistados usam IA para criação de conteúdo, incluindo redação, edição e e-mails. No entanto, esse processo geralmente envolve alternar entre diferentes ferramentas, como uma ferramenta de geração de conteúdo e seu espaço de trabalho. Com o ClickUp, você conta com assistência à redação impulsionada por IA em todo o espaço de trabalho, incluindo e-mails, comentários, chats, documentos e muito mais — tudo isso mantendo o contexto de todo o seu espaço de trabalho.
Exemplos de engenharia de prompts na gestão de projetos
Você pode pedir à Gen AI para criar um plano de projeto, que poderá ser personalizado. Ou simplesmente pedir ajuda para otimizar partes dele. Veremos os dois casos a seguir.
Criação do plano de projeto
“Elabore um plano de projeto detalhado para o lançamento de um novo marketplace online, incluindo fases como pesquisa de mercado, design e desenvolvimento, testes e estratégia de lançamento. Especifique as principais atividades, os recursos necessários e os prazos para cada fase.”
Otimização de recursos
“Analise a alocação atual de recursos para um projeto de desenvolvimento de software e sugira otimizações para garantir a entrega dentro do prazo sem comprometer a qualidade. Leve em consideração fatores como conjuntos de habilidades, distribuição da carga de trabalho e tarefas do caminho crítico.”
Mais de 190 prompts do ChatGPT para gerenciamento de projetos, selecionados exclusivamente para você pela ClickUp.
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Prompts para criação de conteúdo
As melhores ferramentas de criação de conteúdo com IA podem ajudar a melhorar significativamente seus resultados de marketing. Experimente o seguinte para comprovar por si mesmo.
Campanha nas redes sociais
“Crie uma campanha nas redes sociais para o lançamento de um novo xampu ecológico. Inclua três posts diferentes no Instagram e três posts diferentes no Twitter. Adicione hashtags relevantes para cada plataforma.”
Conteúdo do boletim informativo por e-mail
“Crie um conteúdo envolvente para um boletim informativo mensal de uma startup de tecnologia que inclua uma atualização sobre o produto, um destaque sobre um membro da equipe, os próximos eventos e uma chamada à ação incentivando os leitores a experimentarem um novo recurso.”
Você também pode fornecer mais detalhes sobre a atualização do produto ou sobre um membro da equipe para obter resultados mais precisos. Veja o exemplo abaixo.
“Destaque um membro da equipe. Seu nome é Jake, ele é um desenvolvedor fabuloso. Ele completa um ano neste mês. Durante esse tempo, ele ajudou a resolver alguns dos maiores problemas dos clientes. Um cliente disse certa vez: ‘Sem o Jake, teríamos ficado presos em um ciclo de confusão. Ele fez um ótimo trabalho, ajudando-nos a matar dois coelhos com uma cajadada só’.”
Use o ClickUp Brain como seu assistente de redação, faça verificações ortográficas, resuma documentos mais longos, crie tabelas, modelos, transcrições e muito mais.
Lembre-se de que a maioria das empresas ainda não vê com bons olhos o conteúdo gerado por IA, o que levou ao surgimento de várias ferramentas de detecção de IA. A melhor maneira de usar a IA de geração de conteúdo seria como uma ferramenta de brainstorming ou um ponto de partida para superar o “problema da página em branco”.
Engenharia de prompts em aplicativos de chatbot
Tecnicamente falando, o ChatGPT ou o Google Gemini é um chatbot com o qual estamos conversando. Ele compreende o que digitamos e gera respostas. É treinado em grandes modelos de linguagem com uma enorme quantidade de dados.
Você pode utilizar esses modelos e treiná-los ainda mais com informações proprietárias ou específicas do setor para possibilitar conversas matizadas, sensíveis ao contexto e personalizadas com o usuário. Nesse caso, o cliente pode simplesmente fazer perguntas como: “quanto custa essa mochila?”
No entanto, um bom chatbot de atendimento ao cliente pode utilizar dados da organização, como histórico de compras, localização, preferências, reclamações anteriores etc., para fornecer respostas e promover a venda de produtos adicionais, melhorando significativamente a experiência do usuário.
Engenharia de prompts para programação de computadores e sistemas de controle de versão
A engenharia de prompts pode ajudar um desenvolvedor a gerar trechos de código específicos em várias linguagens de programação.
“Escreva uma função em Python para se conectar a um banco de dados SQL e executar uma consulta SELECT com base nos parâmetros passados à função.”
A integração da IA nos fluxos de trabalho de controle de versão oferece recomendações para revisão de código com base no histórico de commits, sugere áreas da base de código que podem precisar de refatoração e automatiza tarefas rotineiras de controle de versão, melhorando a qualidade do código e a produtividade da equipe.
Tecnologias criativas de IA com prompts
A engenharia de prompts, especialmente com modelos como o DALL-E, revela capacidades sem precedentes na geração de imagens criativas e complexas a partir de descrições textuais.
Por exemplo, um desenvolvedor de jogos poderia usar um prompt como “Gere uma imagem de uma rua comercial, com lojas de moda alinhadas em ambos os lados, ao entardecer, com estilos arquitetônicos modernos e cores frias”. Os resultados permitem a rápida visualização de ambientes de jogos sem a necessidade de desenhos manuais extensos.
Engenharia de prompts para análise de bancos de dados
Normalmente, extrair informações de bancos de dados exige que alguém com conhecimento em SQL escreva consultas complexas em linguagem de programação. A IA generativa mudou isso, permitindo que você escreva suas consultas em linguagem natural para recuperar dados de fontes não estruturadas ou semiestruturadas.
Processamento de dados
“Seja um cientista de dados e escreva um código para limpar e pré-processar meus dados para análise. Meu conjunto de dados contém informações de compras de todos os clientes nos últimos 30 dias.”
Aqui, você pode pedir à Gen AI para realizar tarefas específicas de limpeza de dados, como eliminar linhas vazias, remover linhas com valores no carrinho inferiores a 50$, e assim por diante.
Visualização de dados
“Escreva um código em Python para visualizar meu conjunto de dados. Meu conjunto de dados contém informações de compras de todos os clientes com mais de 50 anos nos últimos 30 dias.”
Forneça especificações adicionais para visualização e ajuste fino, como “mostre-me as tendências de compras” ou “organize por categoria”.
Análise de sentimento com prompts de IA Gerativa
A análise de sentimento é extremamente popular em conteúdos gerados por usuários online, especialmente em postagens nas redes sociais. Seu prompt para entender o sentimento dos clientes em relação ao seu produto pode ser o seguinte.
“Com base no meu conjunto de dados contendo postagens nas redes sociais que mencionam [marca], classifique-as como positivas, negativas ou neutras. Identifique as características/aspectos específicos associados a cada sentimento.”
Se você já aprendeu os fundamentos de como funciona a engenharia de prompts, é hora de conhecer suas aplicações e implicações mais amplas.
O papel da engenharia de prompts em setores orientados por dados
Como você pode ver nos exemplos acima, é possível realizar análises básicas de dados ou análises de sentimento em todos os setores. No entanto, a IA generativa e a engenharia de prompts estão agregando um valor especial em setores e aplicações orientados por dados. Veja como.
Educação
Uma boa engenharia de prompts ajuda os educadores a criar conteúdo preciso, relevante, envolvente e personalizado em grande escala. Alguns dos casos de uso com maior potencial para a IA de Geração na educação são:
Experiências de aprendizagem personalizadas: Criação de aulas e planos com base nas preferências, proficiência e interesses de cada aluno, em uma fração do tempo.
Criação automatizada de conteúdo: geração rápida de materiais de apoio, como resumos, questionários e questões de compreensão de leitura.
Aprendizagem e prática de idiomas: Geração de cenários de prática de conversação, exercícios gramaticais e exercícios de vocabulário alinhados ao nível atual do aluno.
Aulas particulares e suporte: aulas particulares com tecnologia de IA para abordar dúvidas específicas dos alunos ou áreas de dificuldade, oferecendo explicações, recursos e exercícios práticos.
Pesquisa e desenvolvimento
Ao elaborar prompts precisos e contextualmente relevantes, os pesquisadores aproveitam os modelos de IA para analisar grandes volumes de dados, gerar novas hipóteses e até mesmo simular resultados experimentais.
Os engenheiros de prompts podem ajudar os pesquisadores a projetar a entrada correta para obter resultados precisos em grande escala. Alguns cenários em que isso pode ser valioso são:
Revisão de literatura: Realizar revisões abrangentes da literatura, identificando estudos relevantes, principais conclusões e lacunas na base de conhecimento atual.
Mineração de dados: Identificação de padrões, correlações e anomalias em grandes conjuntos de dados.
Geração de hipóteses: Gerar múltiplas hipóteses dentro da mesma área de pesquisa para explorar diversos caminhos.
Simulação de experimentos: Simular experimentos ou resultados de modelos, reduzindo a necessidade de experimentos físicos caros e demorados.
Saúde
A engenharia de prompts aprimora a capacidade dos modelos de IA de interpretar dados médicos complexos, oferecer suporte ao diagnóstico, personalizar o atendimento ao paciente e facilitar a pesquisa e o treinamento.
Os engenheiros de prompts podem ajudar os profissionais da área médica a obter melhores insights a partir de seus dados nos seguintes cenários.
- Assistência diagnóstica com base em exames, resultados laboratoriais, laudos e imagens médicas
- Planos de tratamento personalizados: Analisar o histórico médico, os dados genéticos e o estado de saúde atual dos pacientes para sugerir planos de tratamento personalizados, como a previsão de rejeições em transplantes de órgãos
- Descoberta de medicamentos: Analisar extensas bases de dados de artigos acadêmicos e dados de ensaios clínicos para identificar possíveis candidatos a medicamentos para doenças específicas, como fez o MIT com antibióticos
Casos práticos de uso da engenharia de prompts
Em essência, a IA generativa pode criar conteúdo em três formatos: texto, imagem e áudio/vídeo. Alguns dos casos de uso mais eficazes da IA nesses três formatos são os seguintes.
Engenharia de prompts na geração de texto
Este é o caso de uso mais popular da IA generativa atualmente. De jornalistas e profissionais de marketing a desenvolvedores mais tímidos, usuários de todos os tipos estão utilizando geradores de texto com IA para atender às suas necessidades.
Os casos de uso mais comuns são:
- Conteúdo de marketing, como blogs e white papers
- Conteúdo de redes sociais, como postagens no Instagram ou no Twitter
- Documentação técnica
- Discursos e apresentações
- Títulos alternativos/atraentes para artigos
- Resumos e sinopses para facilitar a leitura
Existem também ferramentas de IA para notas de reuniões que podem transcrever videochamadas em notas de texto ou resumir notas de texto para identificar pontos-chave, ações a serem tomadas etc.
Engenharia de prompts na geração de imagens
Embora ainda não seja tão amplamente utilizada quanto o texto, a geração de imagens oferece oportunidades incríveis para a criatividade. Entre os casos de uso mais comuns estão:
- Arte digital
- Design gráfico para marketing/mídias sociais
- Concepção de eventos e conferências
- Design de interiores e prototipagem em arquitetura
- Capa de revista e outros elementos visuais
Engenharia de prompts na geração de áudio e vídeo
A geração de áudio e vídeo por meio da engenharia de prompts tem importantes aplicações nas áreas de entretenimento, educação e assistência virtual. Alguns casos práticos de uso de ferramentas de criação de conteúdo de IA incluem:
- Faixas musicais personalizadas ou efeitos sonoros para videogames e projetos multimídia
- Música que atenda aos requisitos temáticos e emocionais de um projeto
- Chamados de animais/aves raras
- Vídeos curtos promocionais/de animação com som
- Trailers de filmes
- Protótipos de áudio e vídeo
O impacto da IA generativa é extraordinário — influenciando todos os setores, indústrias, regiões geográficas e tipos de negócios. Na próxima década, a engenharia de prompts poderá definir a capacidade de uma pessoa de aprender e compreender as coisas, da mesma forma que “pesquisar no Google” define hoje.
Mesmo com a IA generativa evoluindo rapidamente, aqui estão alguns métodos básicos que você pode usar para começar a trabalhar com a engenharia de prompts.
Métodos de prompt
Antes de entrarmos em termos técnicos, lembre-se de que a principal vantagem da IA generativa é que você pode fornecer suas instruções em linguagem natural. Então, vá em frente e fale com o ChatGPT, o Google Gemini ou o Microsoft Copilot como faria naturalmente.
Observe as respostas e ajuste sua entrada à medida que avança. Aqui estão alguns conceitos que podem ajudá-lo nesse processo.
Aprendizado zero-shot
Atribuir uma tarefa à IA sem exemplos prévios ou contexto é chamado de “zero-shot prompting”. Ele se caracteriza pelo seguinte.
- Os prompts são autoexplicativos
- O modelo é capaz de compreender e executar a solicitação com base exclusivamente em seu pré-treinamento
- Ideal como prompt inicial para que novos usuários compreendam os grandes modelos de linguagem
Exemplo de prompt: “Identifique a principal linguagem de programação usada no seguinte trecho de código: print(‘Hello, World!’). ”
Aprendizado com poucos exemplos
Fornecer ao modelo de IA alguns exemplos da tarefa em questão antes de apresentar a tarefa propriamente dita é chamado de “few-shot prompting”.
- Os prompts são prescritivos
- Ajuda o modelo a compreender o contexto e o formato esperado da saída
- Ideal para tarefas complexas nas quais o “zero-shot” pode não oferecer orientação suficiente
Exemplo de prompt: “Dados os pares de entrada e saída: Entrada: 5 * 5, Saída: 25; Entrada: 8 + 2, Saída: 10; calcule a saída para Entrada: 7 – 4.”
Prompting com cadeia de pensamento
Incentivar o modelo a gerar etapas intermediárias ou caminhos de raciocínio que levem à resposta final ou ao resultado desejado é chamado de prompt de cadeia de pensamento (COT).
- As instruções devem ser dadas passo a passo
- Acompanha o modelo até o resultado final
- Ideal para tarefas complexas de resolução de problemas nas quais você deseja que o modelo “mostre seu raciocínio”
Exemplo de prompt: “Para inverter uma determinada sequência de caracteres ‘hello’, primeiro, divida a sequência em caracteres individuais. Em seguida, inverta a ordem desses caracteres. Por fim, junte esses caracteres novamente em uma sequência. Qual é o resultado final?”
Técnicas avançadas de prompt
Vamos abordar algumas técnicas mais complexas e avançadas de engenharia de prompts.
CoT zero-shot
A “chain-of-thought” (COT) zero-shot combina os dois métodos para lidar com problemas complexos sem exemplos prévios nos dados de treinamento.
Imagine usar um modelo de IA generativa para depurar um trecho de código de software com o qual ele nunca tenha se deparado antes.
Usando o COT “zero-shot”, o modelo seria capaz de expressar sua compreensão do problema, deduzir logicamente as causas e apresentar possíveis soluções, passo a passo, mesmo sem ter sido treinado para essa questão específica.
Engenheiro de prompts automático (APE)
E se a IA pudesse orientar a própria IA a encontrar as respostas certas? Bem, isso é automatizar a engenharia de prompts.
O uso de algoritmos e técnicas para gerar ou otimizar automaticamente prompts para interagir com modelos de IA é chamado de APE. Nesse modelo, o algoritmo analisa um corpus de tentativas bem-sucedidas e malsucedidas para automatizar tarefas semelhantes.
Em seguida, ele incorpora palavras-chave, estruturas e instruções identificadas como as que têm maior probabilidade de resultar em um resultado bem-sucedido. À medida que a IA gera scripts, o sistema APE avalia sua eficácia, refina o prompt com base no que aprende e aprimora o processo de forma iterativa.
Independentemente do método que você usar, é provável que enfrente alguns desafios em sua jornada rumo a uma engenharia de prompts eficaz.
Limitações e desafios da engenharia de prompts
Como um campo emergente, a IA Gerativa está passando por seus próprios altos e baixos. Por outro lado, os usuários estão experimentando diversos prompts e estilos para obter os resultados de que precisam. Uma tecnologia em evolução tão rápida inevitavelmente enfrenta desafios.
Algumas das principais limitações da engenharia de prompts e maneiras de superá-las.
Dependência do modelo: um prompt que funciona bem com um modelo pode não produzir os mesmos resultados com outro.
Fique atento às diferenças no modelo. Faça ajustes e otimizações à medida que avança.
Complexidade e especificidade: prompts eficazes geralmente exigem um profundo entendimento da linguagem e das capacidades do modelo.
Encontre o equilíbrio entre o que é muito vago e o que é muito específico para aproveitar ao máximo seus grandes modelos de linguagem.
Viés e sensibilidade: os modelos de IA podem herdar viéses de seus dados de treinamento, os quais você pode amplificar inadvertidamente por meio da engenharia de prompts. Além disso, alucinações, viéses, insensibilidade etc. podem levar a resultados prejudiciais, enganosos ou antiéticos.
Crie sistemas para uma análise cuidadosa e supervisão ética do uso da IA.
Escalabilidade: À medida que o escopo das tarefas aumenta, a criação manual de prompts para cada cenário específico torna-se impraticável.
Considere a geração automática ou a otimização de prompts para necessidades futuras.
Interpretabilidade: A falta de interpretabilidade pode dificultar o aprimoramento iterativo dos prompts ou o diagnóstico de problemas.
Utilize métodos de cadeia de pensamento e insista em verificar o raciocínio lógico da IA para resultados importantes.
Sobreajuste e subajuste: O sobreajuste ocorre quando um prompt é muito adaptado a exemplos específicos, tornando-o menos eficaz para casos gerais. O subajuste acontece quando um prompt é muito abrangente, levando a resultados genéricos ou irrelevantes.
Bem, encontre o equilíbrio.
Restrições de custo e recursos : A engenharia de prompts de alta qualidade, especialmente em um ambiente comercial, pode exigir recursos computacionais significativos e tempo de especialistas.
Foco em aplicações práticas e retorno sobre o investimento.
Torne-se um especialista em engenharia de prompts com o ClickUp
Qual é o nome daquela música da Taylor Swift? Quanto queijo devo colocar no meu macarrão? Esse conjunto de dados está limpo para análise? A que medicamento esse paciente é alérgico? Quais tarefas deste sprint ainda não foram atribuídas?
O escopo dos modelos de IA generativa está em constante expansão. Como resultado, a engenharia de prompts está se tornando uma habilidade indispensável entre profissionais de diversos setores.
Sua capacidade de falar a “linguagem” do LLM determina o seu sucesso na obtenção dos melhores resultados — uma habilidade resumida no termo “engenharia de prompts”.
Você pode experimentar a engenharia de prompts com qualquer um dos LLMs gratuitos, como o ChatGPT, o Google Gemini, o DALL-E etc. Tente pedir para ele criar um remix das suas músicas favoritas para a sua próxima festa de aniversário ou analisar os extratos do seu cartão de crédito para visualizar suas maiores despesas.
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E mais? O ClickUp Brain também vem com prompts integrados e centenas de modelos para garantir que você comece com o pé direito. Veja o que a IA generativa pode fazer pelo gerenciamento do seu projeto. Experimente o ClickUp gratuitamente hoje mesmo!
Perguntas frequentes sobre engenharia de prompts
1. O que é engenharia de prompts, com um exemplo?
A elaboração de entradas para modelos de IA generativa, como o ChatGPT, com o objetivo de orientá-los na produção de resultados específicos ou desejados, é chamada de engenharia de prompts.
Exemplo de engenharia de prompts
Quando um desenvolvedor de software deseja usar um modelo de linguagem como o GPT-4 para gerar um script em Python para um web scraper que coleta manchetes de notícias de um site específico.
Prompt: “Gere um script em Python usando a biblioteca Beautiful Soup para extrair as manchetes das últimas notícias do ‘example-news-site.com’. O script deve lidar com a paginação e armazenar as manchetes em uma lista.”
2. Qual é um exemplo de prompt?
Qualquer entrada que você forneça a um modelo de IA generativa é um prompt. Com uma boa engenharia de prompts, você pode melhorar significativamente os resultados, tornando-os mais úteis, relevantes, precisos e envolventes.
Um bom exemplo de prompt é: “Gere uma descrição de produto com 150 palavras para um conjunto de toalhas de fibra de bambu que destaque seus benefícios ecológicos, durabilidade e maciez. Inclua uma chamada à ação incentivando um estilo de vida ecologicamente consciente e promovendo o compromisso da marca com a sustentabilidade.”
3. Como começo a trabalhar com engenharia de prompts?
A melhor maneira de começar a praticar a engenharia de prompts é experimentando por conta própria. Interaja com ela usando linguagem natural e entenda o modelo. Ao mesmo tempo, você pode:
- Inscreva-se em cursos de certificação on-line
- Leia a documentação específica do modelo de IA que você está utilizando
- Siga comunidades e fóruns que discutem grandes modelos de linguagem
- Pratique regularmente e aprenda com cada interação
- Analise prompts bem-sucedidos e malsucedidos para entender o que funciona bem
Mantenha-se atualizado sobre os avanços nas tecnologias de IA e processamento de linguagem natural, pois eles podem influenciar a forma como os prompts devem ser estruturados.