A engenharia de prompt é a disciplina que projeta e refina prompts para orientar com eficiência os modelos de IA, especialmente os grandes modelos de linguagem, para produzir resultados precisos e relevantes. Isso envolve técnicas como prompts de poucos disparos e de disparo zeros, estratégias de cadeia de pensamento e integração de contexto.
Um prompt de IA é uma consulta estruturada ou uma declaração projetada para orientar a resposta de uma IA em uma direção específica. No campo da inteligência artificial em rápida evolução, especialmente com modelos de linguagem, a precisão de um prompt pode influenciar significativamente a qualidade e a relevância da saída da IA. Os principais elementos de um prompt incluem:
- Instrução
Este é o comando direto ou solicitação feita à IA e descreve o que se espera em sua resposta. Ele define o objetivo principal da tarefa da IA. - Contexto
O contexto adiciona informações históricas relevantes ao prompt, ajudando a IA a entender a situação ou o ambiente relacionado à tarefa. Isso pode envolver a explicação de necessidades do usuário, da natureza do problema ou das condições específicas nas quais a resposta deve ser gerada. - Dados de entrada
Esse elemento inclui quaisquer dados ou conteúdo fornecidos à IA e que ela precisa processar ou considerar em sua resposta. Esses dados podem ser um conjunto de pontos de dados, uma descrição de cenário ou uma pergunta específica. - Indicador de saída
O indicador de saída especifica como a IA deve formatar sua resposta. Ele pode direcionar a IA para responder em uma lista, com uma explicação detalhada, um tom específico, com um resumo conciso, etc.
À medida que a IA é mais incorporada em vários setores, desde o atendimento ao cliente até o diagnóstico médico, a necessidade de refinar esses prompts para garantir respostas precisas e úteis nunca foi tão crucial. Isso levou ao desenvolvimento do campo especializado da engenharia de prompt, dedicado a otimizar a forma como usuários humanos se comunicam com sistemas de IA.
A verdade simples é que até mesmo a IA mais avançada não funcionará como esperado se não receber um prompt eficaz. A engenharia prompt foi desenvolvida para combater esse risco, garantindo que os usuários possam fornecer instruções claras e relevantes para dar aos programas de IA as direções inequívocas de que eles precisam. Essa abordagem traz algumas vantagens:
- Mais controle para o desenvolvedor
Ao criar prompts detalhados, os desenvolvedores podem ditar com mais precisão o comportamento dos sistemas de IA, levando a resultados mais previsíveis e direcionados. - Experiência do usuário aprimorada
Prompts bem projetados levam a respostas de IA mais precisas e relevantes, aprimorando a experiência do usuário ao fornecer respostas mais rápidas que também contêm informações e insights úteis. - Mais flexibilidade
A engenharia de prompt eficaz permite que o mesmo modelo de IA seja adaptado a uma ampla variedade de tarefas e aplicações, desde a simples recuperação de dados até a complexa resolução de problemas. - Esforço mínimo pós-geração
Com design estratégico de prompt, a IA pode produzir saídas de alta qualidade na primeira tentativa, reduzindo a necessidade de correções ou ajustes constantes.
A engenharia de prompt já está sendo aplicada em um amplo espectro de setores, revolucionando a forma como as empresas interagem com a tecnologia inteligente para resolver problemas complexos. Principais casos de uso que ilustram o impacto significativo da engenharia de prompt nos negócios:
Os desenvolvedores usam engenharia de prompt para simplificar os processos de codificação e depurar software. Ao estruturar prompts para gerar ou revisar código, os desenvolvedores podem detectar erros antecipadamente e otimizar os esforços de codificação, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento e melhorando a qualidade do código.
Na segurança cibernética, a engenharia de prompt desempenha um papel central na automação da detecção e da resposta a ameaças. Os modelos de IA podem analisar padrões de dados e identificar possíveis ameaças, melhorando os protocolos de segurança sem a necessidade constante de supervisão humana.
Os diagnósticos orientados por IA são aprimorados pela engenharia de prompt adequada, o que permite interpretações mais precisas dos dados do paciente. Isso pode resultar em diagnósticos mais rápidos e precisos e planos de tratamento personalizados.
Chatbots orientados por IA são cada vez mais comuns no atendimento ao cliente, oferecem suporte imediato e preciso e liberam agentes humanos para se concentrarem em problemas mais complexos. A engenharia de prompt ajuda esses bots a entender e responder às consultas dos clientes de forma eficaz, fornecendo assistência pontual, relevante e confiável.
Em campos criativos (como design e criação de conteúdo), a IA pode ajudar a gerar ideias e conceitos distintos daqueles que já estão disponíveis. Com um prompt bem elaborado, a IA pode utilizar criatividade em escala ajudando a projetar campanhas, escrever conteúdo ou até mesmo propor novas ideias de produtos.
A engenharia de prompt permite que a IA atue como especialista em campos específicos, fornecendo informações detalhadas e contextuais. Isso pode ser usado para treinamento, conformidade ou como uma ferramenta de suporte à tomada de decisões em campos tão diversos como direito, finanças e educação.
Os modelos de IA podem ajudar na tomada de decisões avaliando vários cenários e resultados. Por meio da engenharia de prompt, esses modelos fornecem recomendações fundamentadas e baseadas em evidências que ajudam os tomadores de decisão humanos.
As empresas dependem da engenharia de prompt para ajudar os modelos de IA a analisar grandes conjuntos de dados e fornecer informações ou prever tendências. Isso é vital para o planejamento estratégico e a análise de mercado, onde a compreensão de padrões de dados complexos é crucial.
Além da codificação, a engenharia de prompt pode otimizar várias tarefas de engenharia de software, desde a coleta de requisitos até os testes do sistema, garantindo que os produtos de software atendam a padrões e funcionalidades desejados.
Especificamente sobre o ciclo de vida de desenvolvimento de software, a engenharia de prompt ajuda a escrever novos códigos e depurar códigos existentes, ambas atividades essenciais para manter a integridade e a eficiência das aplicações de software.
A engenharia de prompt abrange uma variedade de técnicas projetadas para otimizar a interação entre humanos e modelos de IA. Essas metodologias variam muito em termos de complexidade e aplicação:
Essa técnica envolve apresentar ao modelo uma tarefa ou pergunta, sem dar treinamento específico prévio sobre o tema. Ela depende da compreensão geral e da capacidade de inferência do sistema, com base nos dados de treinamento que o sistema recebeu. O prompt de disparo zero é amplamente usado devido à sua simplicidade e ampla aplicabilidade.
A vantagem do prompt de poucos disparos em relação ao prompt de disparo zero é que ele fornece à IA alguns exemplos ou "disparos" que orientam o modelo sobre o formato de saída desejado ou o tipo de raciocínio necessário. Essa abordagem ajuda a IA a fazer melhores inferências, especialmente em cenários mais complexos.
A CoT (Chain-of-thought, Cadeia de pensamento) envolve dividir um prompt em uma sequência de etapas mais simples e lógicas, levando a IA a processar informações de uma maneira que imita o raciocínio humano. Essa técnica é adequada para tarefas complexas de resolução de problemas.
Uma extensão da CoT, esse método permite que a IA explore diferentes ramificações de raciocínio antes de consolidar uma única saída. É útil para cenários em que várias soluções ou perspectivas plausíveis precisam ser consideradas.
Aqui, a saída inicial da IA é aprimorada por meio de sucessivas rodadas de prompts, cada uma destinada a melhorar determinados aspectos da resposta. Este método é essencial para alcançar saídas de alta qualidade em tarefas que exigem precisão.
Os loops de feedback envolvem feedback em tempo real no processo operacional da IA e permitem que o modelo ajuste suas respostas com base em entradas contínuas, aprimorando o processo de aprendizado e adaptação ao longo do tempo.
Essa abordagem envolve o sequenciamento de vários prompts, em que cada prompt subsequente se baseia na saída do anterior. O encadeamento de prompt é particularmente útil em tarefas de várias etapas, em que cada uma está vinculada a uma ação única e complexa.
Ao atribuir à IA uma persona ou função específica (como cientista de dados, agente de suporte ou profissional de saúde), essa técnica orienta o estilo e o conteúdo suas respostas da IA. Isso é particularmente eficaz em aplicações interativas, como chatbots, onde a manutenção de uma personalidade consistente é fundamental.
Derivada dos métodos de ensino socrático, essa técnica envolve orientar a IA por meio de perguntas que extraem progressivamente informações mais detalhadas e precisas, refinando o processo de raciocínio dela.
Essa técnica avançada emprega prompts variados para desafiar as habilidades de raciocínio da IA, selecionando a melhor saída com base na profundidade e na complexidade das respostas geradas.
A engenharia de prompt é extremamente relevante para o campo da IA generativa devido ao seu papel no refinamento e direcionamento da saída de modelos de IA generativa (tanto no desenvolvimento de novas ferramentas orientadas por IA quanto no aprimoramento da funcionalidade de modelos existentes). Ao ajustar os modelos de linguagem para tarefas específicas, como alimentar chatbots voltados para o cliente ou criar contratos especializados, a engenharia de prompt garante que as respostas de IA sejam precisas e altamente relevantes para necessidades específicas do setor.
Além disso, a engenharia de prompt é crucial para manter a segurança e a integridade das aplicações de IA. Ela ajuda a mitigar riscos, como ataques de injeção de prompt, onde os agentes da ameaça podem usar entradas cuidadosamente criadas para produzir resultados indesejáveis (como acesso a informações não autorizadas ou perigosas). Ao refinar os prompts com relação a possíveis vulnerabilidades dos modelos de IA, os desenvolvedores podem ajudar a garantir que a IA continue operando de forma confiável e segura.
Apesar de todos os avanços recentes no campo, a IA ainda não atingiu o nível de inteligência geral artificial, em que suas habilidades cognitivas são iguais (ou superiores) aos processos de pensamento humano. Dessa forma, ainda há várias armadilhas possíveis associadas à exploração e à criação de prompts de IA altamente eficazes:
- Complexidade da compreensão da linguagem
Os sistemas de IA podem ter dificuldades com linguagem complexa ou com nuances, o que pode resultar em saídas incorretas ou irrelevantes. Para combater isso, os conjuntos de dados de treinamento podem ser aprimorados para incluir estruturas linguísticas mais diversas, ajudando a melhorar a capacidade de compreensão do modelo. - Viés nas respostas de IA
Há o risco de os modelos de IA gerarem conteúdo preconceituoso ou inadequado com base em seus dados de treinamento. As estratégias de monitoramento e mitigação de viés devem ser implementadas durante o treinamento do modelo e o desenvolvimento do prompt, para resolver esse problema e garantir uma representação diversificada e saídas socialmente responsáveis. - Uso intensivo de recursos
Técnicas avançadas de engenharia de prompt podem exigir recursos computacionais substanciais. A eficiência pode ser aprimorada otimizando o desempenho do modelo e explorando estratégias de prompt mais eficazes em termos de uso de recursos. - Equilíbrio entre especificidade e flexibilidade
Criar prompts muito específicos pode limitar a criatividade da IA, enquanto prompts muito amplos tendem a gerar resultados vagos. Uma abordagem iterativa para refinar prompts, combinada com o uso de prompts de poucos disparos e prompts de disparo zero, pode ajudar a equilibrar esses aspectos. - Colaboração interdisciplinar
A engenharia de prompt eficaz geralmente requer colaboração entre várias disciplinas, o que pode ser desafiador devido a diferentes terminologias, objetivos e expectativas. Estabelecer canais de comunicação claros e objetivos comuns pode facilitar a colaboração e melhorar os resultados de projetos de engenharia de prompt.
O sucesso na engenharia de prompt depende muito da abordagem adotada para desenvolver e refinar prompts. Aqui estão algumas práticas recomendadas que podem ajudar a garantir resultados eficazes:
Fornecer contexto suficiente em um prompt ajuda a IA a entender a nuance e as especificidades da solicitação, levando a respostas mais precisas e relevantes. O contexto pode incluir informações de histórico, explicações de termos ou detalhes sobre o uso pretendido da saída.
A clareza é crucial na engenharia de prompt. Prompts vagos ou ambíguos podem levar a IA a fazer interpretações incorretas, gerando saídas que não atendem às expectativas do usuário. Prompts claros orientam a IA de forma mais eficaz, melhorando a qualidade das respostas dela.
Para gerar respostas criativas ou inovadoras, é fundamental encontrar o equilíbrio certo entre a especificidade das informações fornecidas e a flexibilidade da IA. Isso envolve ajustar o nível de detalhe e o escopo do prompt de forma alinhada à saída desejada.
O campo da IA está evoluindo rapidamente, e o que funciona (ou não funciona) hoje pode não produzir o mesmo efeito amanhã. A experimentação contínua com diferentes técnicas e estratégias de prompt é essencial para se manter à frente na engenharia de prompt. Isso inclui testar prompts em diferentes condições, usar vários tipos de dados de entrada e refinar continuamente prompts com base em feedback e resultados
Assim como a IA está se expandindo em termos de capacidade, aplicação e disponibilidade, a engenharia de prompt está preparada para melhorar significativamente a precisão das interações de IA, ao mesmo tempo em que introduz certos problemas que precisarão ser resolvidos.
Nos próximos anos, o prompt adaptável se tornará mais predominante, permitindo que a IA adapte as respostas com base no estilo do usuário e nas interações passadas, melhorando a personalização e a eficácia. Os prompts multimodais integrarão texto, imagens e, possivelmente, outros tipos de dados, ampliando a aplicabilidade da IA em diferentes mídias e tarefas. Mas com o crescente uso da IA, as questões morais chegarão à linha de frente; o prompt ético ganhará foco, no intuito de garantir que as interações com IA sigam diretrizes estabelecidas e normas sociais, evitando assim vieses e garantindo a equidade no conteúdo gerado por IA.
Juntos, esses avanços ajudarão a impulsionar sistemas de IA mais dinâmicos, responsáveis e contextualmente conscientes.
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