Você não ligaria para uma pizzaria e faria um pedido de "pizza" Para receber o jantar que deseja, você especificaria sua escolha de crosta, coberturas, temperos, bebida de acompanhamento e qualquer coisa a que possa ser alérgico.
A moral da história é a seguinte: Quanto mais detalhadas forem suas instruções, mais a pizza se aproximará de sua preferência. Isso se aplica ao uso de ferramentas de IA generativas como ChatGPT da Open AI ou Gemini do Google .
Nesta postagem do blog, mostramos como dar instruções claras e fazer perguntas específicas às ferramentas de IA de geração - um processo também conhecido como engenharia de prompt.
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 modelos de linguagem, para obter as respostas mais precisas, relevantes e criativas.
Por que você deve aprender engenharia de prompt
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. McKinsey encontra que até 30% das horas trabalhadas atualmente em toda a economia dos EUA poderão ser automatizadas até 2030 com as tecnologias baseadas em IA da geração.
Para fazer o melhor uso da IA de geração, você precisa dominar a engenharia de prontidão.
Aceleração das interações: A engenharia de prontidão funciona como a interface principal entre a intenção humana e o resultado da máquina. Para que o modelo de aprendizado de máquina (ML) entenda sua consulta em linguagem natural, você precisa conhecer a engenharia de prompt.
Promoção da criatividade da IA: O fator de diferenciação da IA generativa é que ela "gera", ou seja, cria texto, imagens ou dados em resposta a solicitações. Para obter respostas criativas, você precisa inserir prompts claros.
Obter 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, você precisa de boas habilidades de engenharia de prompts.
Maximização de retornos: A IA generativa é feita de grandes modelos de linguagem, processando quantidades extraordinárias de dados. Para aproveitar o melhor dos recursos de um modelo e contornar suas limitações, é fundamental ter uma boa engenharia de prontidão.
Melhorar a relevância: Qualquer coisa gerada pela IA precisa ser relevante para o público-alvo. Por exemplo, você pode melhorar a relevância de uma publicação de mídia social gerada por IA para o seu público especificando seus dados demográficos, interesses, necessidades, desafios etc.
Para colher esses benefícios, você precisa entender como pode usar a engenharia de prompt para obter os resultados desejados com a IA generativa. Vamos começar com alguns exemplos
Exemplos de engenharia de prompts
Há muitas coisas a fazer e a não fazer, práticas recomendadas e Modelos de prompt de IA para ajudá-lo a fazer isso corretamente. Mas antes de entrarmos em qualquer um dos Hacks de IA a melhor maneira de aprender uma habilidade tão prática quanto a engenharia de prontidão é vê-la em ação.
Aqui estão alguns exemplos de engenharia imediata em várias áreas de trabalho.
Engenharia imediata para o desenvolvimento de software
Não importa se você está programando, corrigindo bugs ou escrevendo documentação, Ferramentas de IA para desenvolvedores podem tornar seu trabalho muito mais simples. Veja como.
Assistência na revisão do código
"Gere uma lista de verificação de revisão de código para um aplicativo de automação de processos robóticos (RPA) criado com Python. Concentre-se especialmente na legibilidade e na segurança empresarial."
Documentação técnica
"Escreva um guia abrangente sobre a implementação do OAuth 2.0 em um aplicativo da Web usando o 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 ferramentas a serem usadas e áreas comuns a serem verificadas. "Se você é um iniciante e acha isso um pouco complexo demais, nós o ajudamos. Use O ChatGPT do ClickUp solicita engenharia para gerar ideias, planos de processos e muito mais.
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Prompts de IA de geração para gerenciamento de produtos
As equipes de desenvolvimento de software ágil geralmente não contam com gerentes de produtos que possam esclarecer o roteiro e impulsionar o progresso. Os Ferramentas de IA como o ChatGPT podem ser úteis.
Priorização de recursos
"Usando o modelo de pontuação RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), priorize os seguintes recursos para nossa futura ferramenta de gerenciamento de projetos: Quadros Kanban, colaboração em tempo real, relatórios automatizados e integrações de terceiros."
Criação de persona de usuário
"Desenvolva uma persona de usuário detalhada para um aplicativo de monitoramento de condicionamento físico voltado para profissionais ocupados que são iniciantes em condicionamento físico pessoal. Inclua detalhes demográficos, metas, desafios e como eles podem usar o aplicativo."
Desenvolvimento do roteiro do produto
"Esboce um roteiro de produto de 6 meses para a expansão de uma plataforma de comércio eletrônico, com foco na integração de IA para experiências de compras personalizadas. Detalhe as fases, os principais marcos e os resultados esperados. "Ou escolha entre os mais de 130 Solicitações do ClickUp ChatGPT para gerenciamento de produtos e comece agora mesmo.
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Exemplos de prompts de engenharia em gerenciamento de projetos
Você pode pedir à Gen AI para criar um plano de projeto, que pode ser personalizado. Ou simplesmente pedir ajuda para otimizar partes dele. Veremos ambos os casos a seguir.
Criação de plano de projeto
"Elabore um plano de projeto detalhado para o lançamento de um novo mercado on-line, incluindo fases como pesquisa de mercado, design e desenvolvimento, testes e estratégia de ativação. Especifique as principais atividades, os recursos necessários e os cronogramas de 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 em tempo hábil sem comprometer a qualidade. Considere fatores como conjuntos de habilidades, distribuição de carga de trabalho e tarefas de caminho crítico. "190+ Prompts do ChatGPT para gerenciamento de projetos selecionados exclusivamente para você pelo ClickUp.
ClickUp Brain para respostas instantâneas e precisas com base no contexto de qualquer trabalho dentro do ClickUp e conectado a ele
Prompts de criação de conteúdo
O melhores ferramentas de criação de conteúdo de IA podem ajudar a melhorar significativamente seus resultados de marketing. Experimente as seguintes para ver por si mesmo.
Campanha de mídia social
"Crie uma campanha de mídia social para o lançamento de um xampu ecológico. Inclua 3 postagens diferentes no Instagram e 3 postagens diferentes no Twitter. Adicione hashtags relevantes para cada plataforma."
Conteúdo do boletim informativo por e-mail
"Crie conteúdo envolvente para um boletim informativo mensal de uma startup de tecnologia que inclua uma atualização de produto, um destaque para um membro da equipe, eventos futuros e uma chamada para ação que incentive os leitores a experimentar um novo recurso."
Você também pode fornecer mais detalhes sobre a atualização do produto ou sobre um membro da equipe para obter um resultado preciso. Exemplo abaixo.
"Crie um destaque para um membro da equipe. Seu nome é Jake, ele é um desenvolvedor fabuloso. Ele completa um ano este 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 acertar dois coelhos com uma cajadada só"
Gere notas de reunião precisas sem esforço com o ClickUp brain
Use Cérebro ClickUp 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 favorece o conteúdo gerado por IA, o que deu origem a vários Ferramentas de detecção de IA . A melhor maneira de usar o Gen AI para conteúdo seria como uma ferramenta de brainstorming ou um ponto de partida que elimina o problema da página em branco.
Engenharia de prompts em aplicativos de chatbot
Tecnicamente falando, o ChatGPT ou Google Gemini é um chatbot com o qual estamos conversando. Ele entende nossa entrada e produz respostas. Ele é treinado em grandes modelos de linguagem com uma infinidade de dados.
Você pode usar esses modelos e treiná-los ainda mais com informações exclusivas ou específicas do setor para permitir conversas personalizadas, com nuances e sensíveis ao contexto com o usuário. Nesse caso, o cliente pode apenas fazer perguntas como "quanto custa essa mochila?"
No entanto, um bom chatbot de atendimento ao cliente pode se basear em dados organizacionais sobre histórico de compras, localização, preferências, reclamações anteriores etc., para fornecer respostas e vender produtos, melhorando significativamente a experiência do usuário.
Engenharia imediata 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 Python para se conectar a um banco de dados SQL e executar uma consulta SELECT com base nos parâmetros passados para a função."
A integração da IA em fluxos de trabalho de controle de versão fornece recomendações para revisão de código com base no histórico de commits, sugere áreas da base de código que podem exigir refatoração e automatiza tarefas rotineiras de controle de versão, melhorando a qualidade do código e a produtividade da equipe.
Promovendo tecnologias criativas de IA
A engenharia de prompts, especialmente com modelos como o DALL-E, libera recursos sem precedentes na geração de visuais imaginativos e complexos a partir de descrições textuais.
Por exemplo, um desenvolvedor de jogos poderia usar um prompt como "Gere uma imagem de uma rua principal, com lojas de moda em ambos os lados, ao anoitecer, em estilos arquitetônicos modernos e cores frias" Os resultados permitem a visualização rápida de ambientes de jogos sem a necessidade de desenhos manuais extensos.
Imagem criada por DALL-E para o prompt acima
Prompt de engenharia para análise de banco de dados
Normalmente, a extração de informações de bancos de dados exige que alguém com conhecimento de 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 de dados não estruturadas ou semiestruturadas.
Processamento de dados
"Seja um cientista de dados e escreva códigos 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, como eliminar linhas vazias, remover linhas com valores de carrinho inferiores a US$ 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 de idade nos últimos 30 dias."
Forneça especificações adicionais para visualização e ajuste fino, como "mostre-me tendências de compras" ou "organize por categoria"
Análise de sentimento com prompts de IA de geração
A análise de sentimento é imensamente popular em conteúdo on-line gerado pelo usuário, especialmente em publicações de mídia social. Seu prompt para entender o sentimento do cliente sobre seu produto pode ser o seguinte.
"Com base no meu conjunto de dados que contém publicações de mídia social mencionando [brand], classifique-as como positivas, negativas ou neutras. Identifique os recursos/aspectos específicos associados a cada sentimento."
Se você aprendeu os conceitos básicos de como funciona a engenharia de prompt, é hora de ver suas aplicações e implicações maiores.
Papel da engenharia de prompts em setores orientados por dados
Os exemplos acima mostram que é possível fazer análise básica de dados ou análise de sentimentos em todos os setores. No entanto, a IA generativa e a engenharia imediata estão proporcionando um valor especial em setores e aplicativos orientados por dados. Veja como.
Educação
Uma boa engenharia de prontidão ajuda os educadores a criar conteúdo preciso, relevante, envolvente e personalizado em escala. Alguns dos casos de uso de maior potencial para a IA de geração na educação são:
Experiências de aprendizagem personalizadas: Criar lições e planos com base nas preferências, na proficiência e nos interesses de cada aluno em uma fração do tempo.
Criação automatizada de conteúdo: Geração rápida de materiais de apoio, como resumos, questionários e perguntas de compreensão de leitura.
Aprendizado e prática de idiomas: Geração de cenários de prática de conversação, exercícios de gramática e exercícios de vocabulário alinhados com o nível atual do aluno.
Tutoria e suporte: Tutoria com tecnologia de IA para tratar de dúvidas específicas dos alunos ou áreas de dificuldade, oferecendo explicações, recursos e problemas práticos.
Pesquisa e desenvolvimento
Ao elaborar prompts precisos e contextualmente relevantes, os pesquisadores aproveitam os modelos de IA para examinar dados vastos, 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 escala. Alguns cenários em que isso pode ser valioso são:
Revisão da literatura: Realização de revisões abrangentes da literatura, identificando estudos relevantes, principais descobertas e lacunas na base de conhecimento atual.
Mineração de dados: Descoberta de padrões, correlações e anomalias em grandes conjuntos de dados.
Geração de hipóteses: Geração de várias hipóteses dentro da mesma área de pesquisa para explorar vários caminhos.
Simulação de experimentos: Simulação de experimentos ou resultados de modelos, reduzindo a necessidade de experimentos físicos caros e demorados.
Assistência médica
A engenharia imediata melhora a capacidade dos modelos de IA de interpretar dados médicos complexos, fornecer suporte diagnóstico, personalizar o atendimento ao paciente e facilitar a pesquisa e o treinamento.
Os engenheiros do Prompt podem ajudar os profissionais da área médica a obter melhores percepções de seus dados nos seguintes cenários.
- Assistência diagnóstica com base em testes, resultados de laboratório, relatórios e imagens médicas
- Planos de tratamento personalizados: Análise do histórico médico, dos dados genéticos e do estado de saúde atual dos pacientes para sugerir planos de tratamento personalizados, como a previsão de rejeição de transplante de órgãos
- Descoberta de medicamentos: Vasculhar extensos bancos de dados de artigos acadêmicos e dados de ensaios clínicos para identificar possíveis candidatos a medicamentos para doenças específicas, comoMIT fez com os antibióticos ## Casos práticos de uso da Prompt Engineering
Em sua essência, a IA generativa pode criar conteúdo em três formas: Texto, imagem e áudio/vídeo. Alguns dos mais eficazes Casos de uso de IA nessas três formas são os seguintes.
Engenharia de prompts na geração de texto
Esse é o caso de uso mais popular da IA generativa atualmente. De jornalistas e profissionais de marketing a desenvolvedores tímidos, usuários de todo o espectro estão usando Geradores de texto de IA para suas necessidades.
Os casos de uso mais comuns são:
- Conteúdo de marketing, como blogs e whitepapers
- Conteúdo de mídia social, como atualizações do Instagram ou do Twitter
- Documentação técnica
- Discursos e apresentações
- Manchetes alternativas/atraentes para artigos
- Resumos e resumos para facilitar a leitura
Há também Ferramentas de IA para anotações de reuniões que podem transcrever chamadas de vídeo em notas de texto ou resumir notas de texto para identificar pontos-chave, itens de ação etc.
Prompt de engenharia na geração de imagens
Embora ainda não seja tão amplamente usada quanto o texto, a geração de imagens apresenta oportunidades incríveis de criatividade. Os casos de uso mais populares incluem:
- Arte digital
- Design gráfico para marketing/mídia social
- Design conceitual para eventos e conferências
- Design de interiores e protótipos de arquitetura
- Capas de revistas e outros recursos visuais
Engenharia de prontidão na geração de áudio e vídeo
A geração de áudio e vídeo por meio da engenharia de prompt tem aplicações significativas de entretenimento, educação e assistência virtual. Alguns casos de uso prático para ferramentas de criação de conteúdo de IA incluem:
- Faixas de música ou efeitos sonoros personalizados para videogames e projetos multimídia
- Música que atende aos requisitos temáticos e emocionais de um projeto
- Chamados de pássaros/animais raros
- Vídeos curtos de promoção/animação com som
- Trailers de filmes
- Protótipos de áudio e vídeo
O impacto da IA generativa é extraordinário, influenciando todos os setores, indústrias, geografias e tipos de negócios. Na próxima década, a engenharia imediata poderá definir a capacidade de aprender e compreender as coisas, da mesma forma que o "Google" é hoje.
Mesmo que a IA generativa esteja evoluindo rapidamente, aqui estão alguns métodos básicos que você pode usar para começar a usar a engenharia imediata.
Métodos de solicitação
Antes de entrarmos em termos técnicos, lembre-se de que a principal vantagem da IA generativa é que você pode dar sua entrada em linguagem natural. Portanto, vá em frente e fale com o ChatGPT, o Google Gemini ou o Microsoft Copilot como você faria naturalmente.
Observe as respostas e ajuste sua entrada à medida que avança. Aqui estão alguns conceitos que podem ajudá-lo ao longo do caminho.
Aprendizagem de tiro zero
Fornecer à IA uma tarefa sem exemplos ou contextos prévios é chamado de prompting de disparo zero. Ele é caracterizado pelo seguinte.
- As solicitações são autoexplicativas
- O modelo pode entender e executar a solicitação com base apenas em seu pré-treinamento
- Melhor como prompt inicial para que novos usuários entendam os modelos de linguagem grandes
Exemplo de solicitação: "Identifique a principal linguagem de programação usada no seguinte trecho de código: print('Hello, World!')."
Aprendizado de poucas tentativas
Dar ao modelo de IA alguns exemplos da tarefa em questão antes de apresentar a tarefa real é chamado de prompt de poucos disparos.
- Os avisos são prescritivos
- Ajudam o modelo a entender o contexto e o formato esperado do resultado
- Melhor para tarefas complexas em que o zero-shot pode não fornecer orientação suficiente
Exemplo de prompt: "Dados os pares de entrada e saída: Input: 5 * 5, Output: 25; Input: 8 + 2, Output: 10; calcule a saída para Input: 7 - 4."
Solicitação de cadeia de pensamento
A solicitação de que o modelo gere etapas intermediárias ou caminhos de raciocínio que levem à resposta final ou ao resultado desejado é chamada de solicitação de cadeia de raciocínio (COT).
- Os prompts dão um passo de cada vez
- Leva o modelo até o resultado final
- Melhor para tarefas complexas de solução de problemas em que você deseja que o modelo "mostre seu trabalho"
Exemplo de prompt: "Para reverter uma determinada cadeia de caracteres 'hello', primeiro, divida a cadeia em caracteres individuais. Em seguida, inverta a ordem desses caracteres. Por fim, junte esses caracteres novamente em uma cadeia de caracteres. Qual é o resultado final?"
Técnicas avançadas de prompt
Vamos nos aprofundar em algumas técnicas de engenharia de prompt mais complexas e avançadas.
CoT de disparo zero
A cadeia de pensamento de disparo zero (Zero-shot chain-of-thought, COT) combina os dois métodos para lidar com problemas complexos sem exemplos anteriores nos dados de treinamento.
Imagine usar um modelo de IA generativo para depurar um trecho de código de software que ele nunca encontrou antes.
Usando a COT de disparo zero, o modelo articularia sua compreensão do problema, deduziria logicamente as causas e articularia as possíveis soluções, passo a passo, apesar de não ter sido treinado para esse problema específico.
Engenheiro de prontidão automática (APE)
E se a IA pudesse solicitar que a IA encontrasse as respostas certas? Bem, isso é automatizar a engenharia de prompt.
O uso de algoritmos e técnicas para gerar ou otimizar automaticamente os avisos para interagir com os modelos de IA é chamado de APE. Nesse modelo, o algoritmo analisa um corpus de tentativas bem e mal-sucedidas de automatizar tarefas semelhantes.
Em seguida, ele incorpora palavras-chave, estruturas e instruções identificadas como mais prováveis 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 aprendeu e aprimora o processo de forma iterativa.
Independentemente do método utilizado, é provável que você enfrente alguns desafios em sua jornada rumo a uma engenharia de prompt eficaz.
Limitações e desafios da engenharia de prompts
Como um campo emergente, a IA de geração está passando por seus próprios altos e baixos. Por outro lado, os usuários estão experimentando vários prompts e estilos para obter o resultado de que precisam. Uma tecnologia em movimento tão rápido está fadada a ter desafios.
Algumas das maiores limitações da engenharia de prompts e maneiras de superá-las.
Dependência de 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 for avançando._
Complexidade e especificidade: Os prompts eficazes geralmente exigem uma compreensão profunda da linguagem e dos recursos do modelo.
_Encontre o equilíbrio entre muito vago e muito específico para aproveitar ao máximo seus modelos de linguagem grandes
Preconceito e sensibilidade: Os modelos de IA podem herdar vieses de seus dados de treinamento, que podem ser ampliados inadvertidamente por meio de engenharia imediata. Além disso, a alucinação, o viés, a insensibilidade etc. podem levar a resultados prejudiciais, enganosos ou antiéticos.
_Construa sistemas para consideração cuidadosa e supervisão ética do uso da IA
Escalabilidade: À medida que o escopo das tarefas aumenta, os prompts de engenharia manual para cada cenário exclusivo tornam-se impraticáveis.
considere a geração automática de avisos ou a otimização para necessidades futuras
Interpretabilidade: A falta de interpretabilidade pode dificultar o aprimoramento iterativo dos prompts ou o diagnóstico de problemas.
use métodos de cadeia de raciocínio e insista em ver o raciocínio lógico da IA para resultados importantes
Ajuste excessivo e ajuste insuficiente: O overfitting ocorre quando um prompt é muito adaptado a exemplos específicos, tornando-o menos eficaz para casos gerais. A subadaptação ocorre quando um prompt é muito amplo, levando a resultados genéricos ou irrelevantes.
_Bem, encontre o equilíbrio
Restrições de custos e recursos: A engenharia de prompts de alta qualidade, especialmente em um ambiente comercial, pode exigir recursos computacionais e tempo de especialistas significativos.
concentre-se em aplicativos práticos e no retorno do investimento
Excel em engenharia de prompts com o ClickUp
Qual é o nome da música da Taylor Swift? Quanto queijo devo colocar em meu macarrão? Esse conjunto de dados está limpo para análise? A que medicamento esse paciente é alérgico? Quais tarefas desse sprint ainda precisam ser atribuídas?
O escopo dos modelos de IA generativa está em constante expansão. Como resultado, a engenharia de prompt está surgindo como uma habilidade obrigatória entre os profissionais de todos os setores.
Sua capacidade de falar a linguagem do LLM determina o grau de sucesso na obtenção dos melhores resultados - uma habilidade encapsulada na "engenharia imediata"
Você pode experimentar a engenharia de solicitações com qualquer um dos LLMs gratuitos, como ChatGPT, Google Gemini, DALL-E etc. Tente pedir a ele que crie um remix de suas músicas favoritas para sua próxima festa de aniversário ou que examine os extratos de seu cartão de crédito para visualizar suas maiores despesas.
Torne o trabalho mais rápido e eficaz com o ClickUp Brain. O ClickUp integra a IA à plataforma para gerenciamento de conhecimento, gerenciamento de projetos e redação.
E mais? O ClickUp Brain também vem com prompts embutidos e centenas de modelos para garantir que você comece com o pé direito. Veja o que a IA generativa pode fazer pelo seu gerenciamento de projetos. Experimente o ClickUp gratuitamente hoje mesmo !
FAQs sobre a Prompt Engineering
1. O que é o prompt engineering, com exemplos?
A criação de entradas para modelos de IA generativos, como o ChatGPT, para orientá-los na produção de resultados específicos ou desejados é chamada de engenharia de prompts.
Exemplo de engenharia imediata
Quando um desenvolvedor de software deseja usar um modelo de linguagem como o GPT-4 para gerar um script Python para um raspador da Web que coleta manchetes de notícias de um site específico.
Prompt: "Gere um script Python usando a biblioteca Beautiful Soup para coletar as últimas manchetes de notícias de 'example-news-site.com' O script deve lidar com a paginação e armazenar as manchetes em uma lista."
2. O que é um exemplo de prompt?
Qualquer entrada que você fornece a um modelo de IA generativo é um prompt. Com uma boa engenharia de prompts, você pode melhorar significativamente seu resultado, tornando-o mais útil, relevante, preciso e envolvente.
Um bom exemplo de solicitação é: "Gere uma descrição de produto de 150 palavras para um conjunto de toalhas de fibra de bambu que enfatize seus benefícios ecológicos, durabilidade e maciez. Inclua uma chamada para ação incentivando uma vida ecologicamente consciente e promovendo o compromisso da marca com a sustentabilidade."
3. Como faço para iniciar a engenharia imediata?
A melhor maneira de iniciar a engenharia de prompts é experimentá-la você mesmo. Interaja com ele em linguagem natural e entenda o modelo. Em paralelo, você pode:
- Inscrever-se em cursos de certificação on-line
- Ler a documentação específica do modelo de IA que está usando
- Acompanhar comunidades e fóruns que discutem grandes modelos de linguagem
- Praticar regularmente e aprender com cada interação
- Analise prompts bem-sucedidos e malsucedidos para entender o que funciona bem
Mantenha-se atualizado com os avanços nas tecnologias de IA e de processamento de linguagem natural, pois eles podem afetar a forma como os prompts devem ser estruturados.