Скачать или смотреть Desbloquear a IA - Guia de Prompts

Domina a Engenharia de Prompts: do Básico ao Avançado

Muitas pessoas pensam que, para comunicar bem com modelos de linguagem avançados (LLMs), é preciso ter formação em ciência de dados ou machine learning. Na realidade, qualquer pessoa pode escrever um prompt. A diferença está na qualidade: criar bons prompts é um processo iterativo, que envolve prática, ajustes e experimentar.

A Engenharia de Prompts consiste em criar instruções claras e bem estruturadas para orientar o modelo a gerar respostas mais úteis e precisas. Se queres melhorar a forma como interages com ferramentas de IA, estes são alguns conceitos e boas práticas essenciais.

1️⃣ Não é Só o Texto: As Definições Também Contam

Antes de começares a escrever, é importante perceber que os modelos têm parâmetros que influenciam diretamente o resultado.

Temperatura: Controla o nível de criatividade. Valores baixos geram respostas mais objetivas e previsíveis, ideais para factos ou cálculos. Valores mais altos produzem respostas mais variadas e criativas.

Limite de tokens: Define o tamanho máximo da resposta. Ajustar este limite ajuda a evitar respostas demasiado longas ou fora do tema.

2️⃣ Técnicas Fundamentais de Prompting

Para além de pedidos simples (zero-shot), existem técnicas que aumentam significativamente a qualidade das respostas:

Few-shot prompting (com exemplos): Mostrar exemplos do tipo de resposta que esperas ajuda o modelo a seguir o mesmo padrão.

Role prompting (definir um papel): Pedir ao modelo para agir como um especialista, professor ou guia ajuda a definir o tom, o estilo e o nível de detalhe.

Chain of Thought (pensar passo a passo): Em tarefas mais complexas, pedir um raciocínio detalhado melhora a clareza e a precisão do resultado final.

3️⃣ Boas Práticas para Resultados Consistentes

Para evoluíres na engenharia de prompts, tem em conta estas recomendações:

Sê claro e direto: Instruções simples são mais fáceis de interpretar, tanto para humanos como para modelos de IA.

Diz o que queres que o modelo faça: Instruções positivas funcionam melhor do que listas do que deve ser evitado.

Define o formato da resposta: Sempre que necessário, pede o output num formato específico (por exemplo, listas ou JSON) para obter resultados mais organizados.

Regista e testa: Guarda versões dos teus prompts e analisa o que funciona melhor. A melhoria vem da experiência contínua.

🔚 Conclusão

A engenharia de prompts não é um truque secreto, mas sim uma competência que se desenvolve com prática. Quanto mais claras, estruturadas e bem exemplificadas forem as tuas instruções, melhores serão os resultados obtidos. Com tempo e consistência, qualquer pessoa pode aprender a tirar o máximo partido da inteligência artificial.
--------------------------------------------------------------------------------
Fonte: Baseado no whitepaper "Prompt Engineering" - Google, Fevereiro 2025.