Como Utilizar a Engenharia de Prompt para Maximizar os Benefícios da IA: Estratégias e Práticas Essenciais

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia potencialmente transformadora, mas muitas empresas lutam para usá-la em seu máximo potencial. No final das contas, a IA é apenas uma ferramenta, e isso significa que você deve usá-la corretamente para que seja eficaz. A engenharia de prompt pode ser um passo útil nesse uso.

Benefícios da Engenharia de Prompt na IA

O benefício mais óbvio da engenharia de prompt é que ela facilita a obtenção do que você deseja de um modelo de IA. Ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, podem aumentar a produtividade dos funcionários e melhorar a tomada de decisões, mas apenas se os trabalhadores as utilizarem de forma eficiente. Essas soluções rapidamente atingem um ponto de retornos decrescentes se os usuários precisarem fazer novas perguntas repetidamente para obter as respostas de que precisam.

Um prompt bem elaborado oferece aos usuários uma resposta precisa, relevante e formatada corretamente com menos entradas. Consequentemente, os benefícios de eficiência e análise de dados da IA tornam-se mais impactantes.

Técnicas de Engenharia de Prompt para Melhorar a IA

Agora que o “o quê” e o “porquê” da engenharia de prompt estão claros, é hora de explorar o “como”. As empresas podem criar prompts melhores de inúmeras maneiras, mas aqui estão algumas das estratégias mais populares.

Few-Shot Prompting

Uma das técnicas básicas de engenharia de prompt é o few-shot prompting. A maioria dos usuários – pelo menos os usuários casuais de IA – usa o “zero-shot” prompting ao interagir com esses bots, o que significa que fazem uma pergunta sem exemplos. A técnica few-shot fornece demonstrações para melhorar os resultados.

Chain-of-Thought Prompting

Tarefas de IA mais complexas podem exigir o chain-of-thought prompting. Nessa estratégia, os usuários dividem uma pergunta complicada em uma série de etapas menores e relacionadas. Dessa forma, o modelo pode realizar uma análise detalhada e lógica com menos risco de se confundir ou perder partes-chave do prompt. Esse processo reflete como os humanos geralmente lidam com tarefas.

No seu nível mais simples, o chain-of-thought prompting envolve adicionar um qualificador como “explique sua resposta passo a passo” a um prompt. No entanto, alguns engenheiros preferem oferecer um exemplo de perguntas e o processo lógico passo a passo que leva a respostas corretas. Essa abordagem pode levar mais tempo, mas pode produzir resultados mais precisos.

Tree-of-Thought Prompting

A engenharia de prompt tree-of-thought vai um passo além. Depois de fazer uma pergunta, o usuário então diz ao modelo para listar várias possíveis próximas etapas e elaborar sobre cada uma. O resultado é uma combinação de várias respostas chain-of-thought, fornecendo uma cobertura abrangente sobre um tópico.

Além de oferecer mais contexto e explicação do que um prompt chain-of-thought, o tree-of-thought prompting pode ser mais preciso. Semelhanças e tendências entre os pensamentos em diferentes iterações passo a passo mostram mais confiança na precisão desses fatos, por exemplo. Essa abordagem permitiu que alguns modelos resolvessem problemas com 74% de precisão, enquanto o chain-of-thought prompting só poderia alcançar 4% de precisão.

Maieutic Prompting

Uma maneira mais simplificada de explorar o raciocínio de um modelo generativo é usar o maieutic prompting. Esse método envolve perguntar à solução de IA como ela chegou à sua resposta. Os usuários podem então expandir ainda mais, pedindo que a IA explique partes da explicação inicial.

O maieutic prompting envolve mais conversa com um modelo de IA do que o tree-of-thought prompting, mas cada prompt é mais curto, então leva menos tempo para escrever. Essa abordagem também permite que você se concentre em áreas específicas sobre as quais você está curioso ou deseja mais visibilidade. À medida que os usuários empregam o maieutic prompting com mais frequência, o modelo também aprende a adaptar suas respostas iniciais para fornecer mais do que os usuários estão procurando.

Self-Refine Prompting

O self-refine prompting é outra técnica útil de engenharia de prompt quando você deseja a melhor resposta possível em um tempo mínimo. Aqui, você faz uma pergunta e, em seguida, diz ao modelo de IA para criticar sua própria resposta e responder novamente à consulta à luz dessas críticas.

Um modelo pode criticar sua resposta inicial por ser muito geral ou não incluir exemplos práticos. Então, na sequência, ele oferecerá uma resposta mais específica e acionável. Você pode repetir o processo de auto-refinamento quantas vezes quiser para alcançar um resultado satisfatório.

Prompt Chaining

Tarefas que envolvem várias etapas relacionadas são adequadas para o prompt chaining. Essa abordagem é semelhante ao maieutic e chain-of-thought prompting, pois envolve etapas relacionadas e uma conversa contínua com bots. Em vez de pedir mais detalhes, você faz uma pergunta, depois uma pergunta de acompanhamento com base nessa resposta, repetindo esse processo até obter todas as informações desejadas.

O prompt chaining é ideal para gerenciar tópicos ou tarefas complexas onde você não tem certeza do que exatamente deseja do seu modelo de IA. Também é relativamente fácil de implementar. Essa facilidade de uso é importante, considerando que 48% dos líderes de tecnologia dizem que a falta de talento em IA é o maior obstáculo para a implantação dessa tecnologia.

Melhores Práticas de Engenharia de Prompt

Independentemente da técnica de engenharia de prompt que você escolher, é importante manter algumas melhores práticas em mente. Primeiro, reconheça que a abordagem ideal de prompt depende da tarefa em questão. Assim como o Google Bard é melhor para profissionais de marketing, enquanto o ChatGPT é mais amigável ao consumidor, diferentes estratégias de engenharia se adequam a diferentes casos de uso.

Você pode encontrar a técnica ideal reconhecendo os pontos fortes e fracos de cada método. O tree-of-thought prompting é altamente preciso, mas demorado. O prompt chaining requer pouca experiência, mas às vezes pode levar a conversas circulares. Considere sua consulta específica, objetivos e chatbot para determinar o melhor caminho a seguir.

Após selecionar uma técnica de engenharia de prompt, lembre-se de ser o mais específico possível. Quanto mais espaço você deixar para interpretação, menos provável será que uma solução de IA forneça resultados ideais. Ao mesmo tempo, evite fornecer muito contexto ou pedir muitas etapas de uma vez. Um excesso de informações pode confundir o modelo e limitar sua precisão.

À medida que você emprega a engenharia de prompt, descobrirá formatos de entrada que geralmente funcionam bem para seus processos. Salve modelos dessas consultas para que as equipes os implantem no futuro. Isso economizará tempo nos fluxos de trabalho futuros de IA, o que é particularmente crucial para os 74% dos executivos de negócios que esperam que a IA melhore a eficiência.

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A IA generativa é uma ferramenta poderosa, mas você só obterá resultados ideais se fornecer as entradas corretas. A engenharia de prompt permite que você faça exatamente isso.

Essas técnicas de engenharia de prompt não são os únicos métodos de otimização, mas estão entre as estratégias mais amplamente adotadas e comprovadas. Empregá-las em sua empresa ajudará a obter mais de seus investimentos em IA.