Introdução à engenharia imediata
O que é engenharia imediata?
O Engenharia imediata é um campo emergente que se concentra na otimização dos prompts, ou comandos, que damos aos sistemas de inteligência artificial (IA), especialmente aqueles baseados em linguagem natural, como geradores de texto. É uma disciplina particularmente importante com a chegada de modelos de processamento de linguagem como o GPT-4 do OpenAI. A ideia é aprender a “conversar” de forma eficaz com estas IAs para melhorar a qualidade e relevância das respostas obtidas.
Por que a Prompt Engineering é importante?
O papel de Engenharia imediata é crucial porque a maneira como você formula um comando para uma IA pode variar muito os resultados. Por exemplo, avisos mal concebidos podem produzir respostas imprecisas ou fora do tópico, enquanto avisos bem concebidos podem melhorar a precisão e a relevância das informações geradas. Especialistas em engenharia imediata trabalham para refinar o texto das perguntas para obter resultados precisos e úteis.
Como funciona a Prompt Engineering
O processo de engenharia imediata envolve a compreensão profunda de como os modelos de IA, como as redes neurais, funcionam e o uso desse entendimento para criar prompts que aproveitem os recursos da IA enquanto contornam suas limitações. Isso pode exigir alguma criatividade, muita experimentação e análise cuidadosa dos resultados para refinar iterativamente as instruções.
A arte de Engenharia imediata representa uma habilidade essencial para quem busca interagir de forma eficaz com os mais avançados sistemas de inteligência artificial. Compreender e aplicar os princípios da engenharia imediata pode melhorar significativamente a qualidade e a eficácia do nosso envolvimento com tecnologias baseadas em IA.
Boas práticas e técnicas em Prompt Engineering
A arte da engenharia imediata para IAs geradoras de conteúdo e imagem, como OpenAI e MidJourney, requer uma combinação de técnicas e práticas recomendadas para alcançar resultados de qualidade. Aqui estão algumas dessas práticas e técnicas recomendadas:
- Usando exemplos: Incorporar solicitações e respostas de amostra em seus prompts pode condicionar o modelo a responder da maneira desejada, usando técnicas de aprendizado único ou de poucos disparos para melhorar a precisão da resposta do modelo.
- Preste atenção nas pistas: Incluir dicas em seu prompt pode orientar o modelo para gerar resultados alinhados com suas intenções. Isto pode ser particularmente útil para direcionar o modelo para a resposta desejada.
- Teste diferentes arranjos: A ordem em que as informações são apresentadas no prompt pode influenciar a saída do modelo. É útil experimentar diferentes arranjos de instruções, conteúdo principal, exemplos e pistas.
- Forneça “saída” ao modelo: Às vezes, o modelo pode ter dificuldade em concluir uma tarefa com precisão. Para mitigar isso, forneça caminhos alternativos ou instruções para o modelo seguir caso não consiga encontrar uma resposta satisfatória.
- Observe a duração: Os prompts podem estar sujeitos a limites de caracteres. Prompts muito longos podem ser difíceis de processar pelos sistemas de IA.
- Escolha suas palavras com cuidado: As instruções mais eficazes usam uma linguagem clara e direta. Evite ambiguidade, linguagem colorida, metáforas e gírias.
- Faça perguntas abertas: Perguntas abertas fornecem mais flexibilidade na produção. Por exemplo, uma solicitação imediata para descrever fatores complexos tem maior probabilidade de provocar uma resposta detalhada e abrangente.
- Incluir contexto: Prompts bem projetados geralmente incluem contexto que ajuda o sistema de IA a adaptar sua saída ao público-alvo do usuário.
- Defina metas ou limites de comprimento de saída: Embora a IA seja projetada para ser criativa, muitas vezes é uma boa ideia incluir proteções em fatores como o comprimento da saída.
- Evite termos contraditórios: Solicitações longas e complexas podem incluir termos ambíguos ou contraditórios. Certifique-se de que todos os termos sejam consistentes.
- Use pontuação para esclarecer solicitações complexas: Assim como os humanos dependem da pontuação para ajudar a interpretar o texto, os prompts de IA também podem se beneficiar do uso criterioso de vírgulas, aspas e quebras de linha.
Os princípios fundamentais da engenharia imediata
Entenda a relevância do contexto
Um princípio essencial engenharia imediata é a compreensão do contexto em que uma solicitação é feita. Tal como numa conversa humana, o contexto influencia fortemente o significado e a relevância das respostas. Isto implica que os prompts devem ser projetados de forma a levar em conta o ambiente específico, os objetivos do usuário e o domínio preciso da aplicação.
Esclareça a intenção do usuário
A clareza de intenção em um prompt é crucial para obter uma resposta relevante da IA. É importante que o prompt seja o mais preciso possível para minimizar a ambigüidade. Às vezes, isso significa reformular ou adicionar detalhes que orientem a IA em direção a uma compreensão mais precisa do que o usuário está procurando.
Estruturando e priorizando informações
A forma como um prompt é estruturado pode ter um grande impacto na qualidade da resposta obtida. Isto envolve priorizar a informação de forma lógica e coerente para que a IA possa processar o pedido de forma eficiente, e estruturar o pedido de forma a que os elementos mais importantes sejam destacados, orientando assim a IA para uma resposta adequada.
Escolha de idioma e redação
As palavras escolhidas, o estilo de linguagem e o texto geral do prompt desempenham um papel significativo na engenharia do prompt. Uma linguagem clara, precisa e adaptada ao modelo de IA em questão é essencial. Por exemplo, alguns modelos respondem melhor à linguagem natural, enquanto outros requerem uma formulação mais formal ou técnica.
Uso iterativo e melhoria contínua
O engenharia imediata muitas vezes é um processo iterativo. Não é incomum ter que ajustar os prompts diversas vezes antes de chegar à resposta desejada. Analisar as respostas da IA e refinar os prompts com base nessas respostas é uma parte essencial do processo de engenharia de prompts.
Gestão de resultados atípicos
É fundamental saber lidar com resultados inesperados ou atípicos, que podem ocorrer mesmo com um prompt bem elaborado. Isso inclui a capacidade de diagnosticar os motivos de tais resultados e reformular as instruções para corrigir o problema.
Conhecimento do modelo de IA utilizado
Finalmente, uma compreensão completa do modelo de IA com o qual se está trabalhando é fundamental. Conhecer seus pontos fortes, limitações e como ele processa os prompts é crucial para formular prompts que serão efetivamente interpretados e executados pela IA.
Você entenderá, portanto, que o engenharia imediata é uma habilidade cada vez mais importante à medida que as tecnologias de IA se tornam mais sofisticadas e integradas em nossas vidas diárias. Portanto, comece a colocá-lo em prática o mais rápido possível.
