Guia Básico de Engenharia de Prompts

A Arte da Engenharia de Prompts

Na era em que a inteligência artificial (IA) molda grande parte de nossa interação digital, dominar a arte da engenharia de prompts tornou-se uma habilidade inestimável. A engenharia de prompts é o processo de projetar entradas (prompts) para gerar saídas desejadas de modelos de IA, particularmente modelos de linguagem como o GPT-4. Este guia, inspirado nas estratégias abrangentes da OpenAI, visa iluminar o caminho para aqueles que buscam aproveitar o potencial total da IA por meio de prompts eficazes. Para um entendimento mais profundo, visite o guia original aqui.

Conceitos e Estratégias Chave para Prompts Eficazes

  1. Escreva Instruções Claras: Especifique o que você precisa em detalhes. Clareza reduz ambiguidade, guiando o modelo para o resultado pretendido.
  2. Inclua Detalhes na Sua Consulta: Quanto mais contexto você fornecer, mais relevante será a resposta.
  3. Adote uma Persona: Instrua o modelo a responder com um tom ou personalidade específicos.
  4. Use Delimitadores: Marque claramente diferentes partes do prompt para ajudar na compreensão.
  5. Especifique os Passos Necessários: Divida tarefas em etapas acionáveis para o modelo.
  6. Forneça Exemplos: Demonstre resultados ou estilos desejados a seguir.
  7. Especifique o Comprimento da Saída: Oriente o modelo sobre quão concisa ou detalhada deve ser a resposta.
  8. Forneça Texto de Referência: Fornecer informações relevantes ajuda a gerar respostas precisas.
  9. Divida Tarefas Complexas: Decomponha tarefas em sub-tarefas mais simples e gerenciáveis.
  10. Use Classificação de Intenção: Identifique instruções relevantes com base na intenção da consulta.
  11. Sumarize Diálogos Anteriores: Mantenha o modelo informado sumarizando trocas passadas.
  12. Sumarize Documentos de Forma Recursiva: Aborde grandes documentos sumarizando em partes e depois como um todo.
  13. Encoraje um Processo de ‘Cadeia de Pensamento’: Peça ao modelo para explicar seu raciocínio antes de apresentar uma conclusão.
  14. Use Ferramentas Externas: Aumente a precisão integrando outras ferramentas para tarefas como recuperação de dados ou cálculos.
  15. Teste Mudanças Sistematicamente: Avalie modificações para garantir que elas melhoram o desempenho.

Implementando Táticas para o Sucesso

  • Incorpore Conhecimento Externo: Direcione o modelo para usar as informações fornecidas para as respostas.
  • Execute Código para Precisão: Utilize execução de código para tarefas que requerem alta precisão ou dados externos.
  • Refinamento Iterativo: Peça ao modelo para refinar suas respostas com base em feedback ou consultas adicionais.
  • Engaje em Sumarização de Diálogos: Mantenha interações focadas sumarizando pontos-chave das conversas em andamento.
  • Adote Monólogo Interno para Raciocínio Complexo: Permita que o modelo “pense em voz alta” internamente para resolver problemas complexos.
  • Avalie com Padrões Ouro: Compare as saídas do modelo contra respostas de alta qualidade para avaliar a precisão.

A arte da engenharia de prompts é tanto uma arte quanto uma ciência, exigindo um entendimento nuanceado de como os modelos de IA interpretam e respondem a entradas. Seguindo os princípios e estratégias delineados acima, é possível melhorar significativamente a qualidade e a relevância do conteúdo gerado pela IA. À medida que a IA continua evoluindo, também evoluirão as técnicas para interagir com ela, sublinhando a importância do aprendizado contínuo e da experimentação no campo da engenharia de prompts.


Para os praticantes que buscam aprofundar sua expertise, recursos adicionais e exemplos podem ser encontrados em plataformas como o OpenAI’s Cookbook e através de artigos acadêmicos sobre engenharia de prompts. Engajar-se com a comunidade por meio de fóruns e mídias sociais também pode fornecer insights frescos e conselhos práticos.

Ao navegar pela complexa paisagem das interações com IA, lembre-se de que criatividade, clareza e refinamento contínuo são suas melhores ferramentas.


O que é engenharia de prompts??
Engenharia de prompts é o processo de criar entradas específicas para modelos de IA, como o GPT-4, para obter saídas desejadas. Envolve a formulação cuidadosa de instruções e a inclusão de detalhes relevantes para guiar o modelo.
Por que detalhes específicos são importantes em um prompt?
Detalhes específicos reduzem ambiguidades, permitindo que o modelo de IA entenda melhor o contexto e o objetivo da solicitação, levando a respostas mais precisas e relevantes.
Como posso melhorar a precisão das respostas do modelo de IA?
Melhore a precisão fornecendo texto de referência, especificando o comprimento desejado da saída, dividindo tarefas complexas em sub-tarefas mais simples, e usando ferramentas externas para tarefas específicas.
É possível que um modelo de IA pense antes de responder?
Espera-se que o GPT-5 tenha uma capacidade de raciocínio aprimorada, permitindo que ele exponha seus passos de raciocínio antes de resolver um desafio e tenha esses passos verificados interna ou externamente.

Esse post foi gerado pelo GPT-4.

Crie um post com seção de perguntas e respostas sobre o artigo e liste 15 itens necessários para a criação de bons prompts.