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Seu libido é uma ordem: conheça as melhores técnicas de engenharia de prompt para IA

*Por Fabrício Carraro

Para quem deseja produzir um currículo atrativo para o mercado, existem algumas competências que se apresentam uma vez que diferenciais quase que imprescindíveis. O domínio de softwares estratégicos, uma vez que Excel, ou o conhecimento em idiomas, uma vez que o inglês e o espanhol, são exemplos de habilidades desejadas e valorizadas pelas empresas. Dentro desse contexto, um novo conhecimento tem ganhado relevância, ainda que de forma sutil: a chamada engenharia de prompt. 

Assim uma vez que é necessário formular comandos eficientes nas ferramentas de procura, uma vez que Google e Bing, para encontrar a informação desejada, saber interagir de forma eficiente com a lucidez sintético é fundamental para aproveitar ao supremo essas novas tecnologias. É justamente aí que a engenharia de prompt atua, se concentrando no design estratégico das instruções, os chamados “prompts”, com foco em maximizar a assertividade com que os modelos respondem às solicitações dos usuários.

Dominar essa habilidade pode ser essêncial para os brasileiros, mormente com o crescente interesse da população pela IA Generativa. De negócio com a Boston Consulting Group (BCG), 84% da população brasileira já conhece as aplicações da IA Generativa, uma vez que o ChatGPT, superando a média global de 82%.

O sabor do país pela tecnologia foi medido também por uma pesquisa do estúdio Talk Inc, que revelou que 63% da população lugar já utilizou qualquer serviço de IA para fins profissionais ou vida pessoal. Deste público, 70% dizem ainda ter começado a fazer uso do recurso há menos de um ano. 

Esses números indicam que a IA já se incorporou ao dia a dia dos brasileiros. Por isso, dominar essas ferramentas tornou-se fundamental, mormente no mercado de trabalho. Se antes essa habilidade era limitada à dimensão da tecnologia, hoje é crucial para praticamente qualquer profissional, pois permite inferir novos níveis de produtividade e inovação.

Diferentes abordagens

O mais empolgante é que dominar essa novidade forma de “linguagem” não exige conhecimentos profundos de programação ou ciência de dados, mas uma compreensão das abordagens para comandos eficazes. 

Vamos imaginar a IA uma vez que um gênio da lâmpada do dedo, pronto para atender aos seus desejos. Quem nunca viu alguma piada ou meme que ironiza o roupa do personagem mágico entregar um pedido de forma equivocada justamente porque a solicitação não foi tão precisa assim? Com a IA, o mesmo pode intercorrer. Neste caso, a engenharia de prompt tem o foco de evitar que isso aconteça, garantindo a capacidade de formular desejos assertivos para que sejam atendidos sem surpresas. 

Para isso, é fundamental saber algumas das diferentes técnicas que integram o concepção e que contribuem para a compreensão de uma vez que as ferramentas funcionam e lidam com os comandos. Neste cenário, os principais métodos são:

Zero-shot prompting

Ideal para tarefas simples e diretas, essa técnica consiste em formular um comando simples e lacónico, sem fornecer exemplos prévios à IA. Utilizando novamente a conformidade com o gênio, é uma vez que pedir “me traga um moca”, sem necessariamente explicar que tipo de moca você espera tomar.

Few-shot prompting

Quando a tarefa é mais complexa e requer um estilo específico, o método few-shot é ideal para tornar a solução mais eficiente. Esse método consiste em fornecer à IA alguns exemplos que ilustram o tipo de resposta desejada. É uma vez que se o usuário mostrasse ao gênio um tipo de moca e pedisse um pouco semelhante.

Chain-of-Thought prompting

Para tarefas que exigem raciocínio lógico e solução de problemas, a chain-of-thought é a mais indicada. A técnica estimula a IA a “pensar em voz subida”, descrevendo o passo a passo e o raciocínio por trás da construção de sua resposta. É uma vez que ensinar o gênio da lâmpada toda a trajetória de preparação até a entrega de um tipo de moca, e pedir para ele preparar outro similar.

Least-to-most prompting

Com foco em problemas complexos e extensos, a técnica de least-to-most prompting consiste em dividir a tarefa em etapas menores e progressivas. Nesse processo, a própria IA é utilizada para dividir um pedido inicial em diversas etapas, garantindo uma resposta mais próxima do esperado. É uma vez que se a pessoa pedisse ao gênio: “Me prepare um capuccino”. Em vez de atender ao pedido imediatamente, o gênio elaboraria um roteiro com passos intermediários: “Primeiro, devo encontrar os grãos de moca. Depois, selecionar os melhores. Em seguida, moer os grãos…” até finalmente chegar à entrega do cappuccino.

Self-consistency

Nesta abordagem, o usuário pede à IA que gere várias soluções para um problema e, em seguida, escolha a mais consistente. O objetivo é prometer que a resposta final seja a mais precisa verosímil. Usando a conformidade com o gênio, seria uma vez que pedir: “Prepare o moca dez vezes seguindo essa receita. Depois, analise quantos ficaram fiéis à receita. Esses provavelmente serão os resultados corretos”.

Ao dominar as técnicas de engenharia de prompt, você não só otimiza suas interações com a IA, mas também se torna um agente ativo na geração de soluções inovadoras. Pense em uma vez que você pode infligir essas habilidades no seu dia a dia e uma vez que elas podem transformar sua relação com a tecnologia. Por fim, o horizonte da IA está nas suas mãos – e suas palavras têm o poder de moldá-lo.

*Fabrício Carraro, é Program Manager da Alura, o maior ecossistema de instrução em tecnologia do Brasil.

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