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Engenharia de Prompt: 7 Passos Essenciais Para Extrair o Máximo da Inteligência Artificial

No mundo da inteligência artificial, saber se comunicar com as máquinas tornou-se uma habilidade extremamente valiosa. Enquanto muitos se contentam em brincar com o ChatGPT, os verdadeiros resultados surgem quando dominamos a engenharia de prompt – a arte de formular instruções precisas que direcionam a IA a entregar exatamente o que precisamos. Este conhecimento não é apenas útil: é uma profissão em ascensão, com salários que podem chegar a mais de 1,5 milhão de reais por ano!

Neste artigo, vamos explorar os sete passos fundamentais para criar prompts eficientes, permitindo que você obtenha resultados consistentemente melhores nas suas interações com ferramentas de IA como o ChatGPT.

Por Que a Engenharia de Prompt é Tão Importante?

Antes de mergulharmos nos passos práticos, vamos entender por que dominar esta habilidade é crucial. Recentemente, a Anthropic (empresa criadora do Claude, concorrente do ChatGPT) publicou uma vaga para engenheiro de prompt com salário anual entre US$250-335 mil – aproximadamente 1,2 a 1,5 milhão de reais.

Isso demonstra claramente que a capacidade de se comunicar efetivamente com sistemas de IA é valorizada no mercado. À medida que os modelos avançam (o Claude, por exemplo, aceita até 100 mil tokens de contexto, comparado aos 32 mil do GPT-4), a habilidade de formular prompts precisos torna-se ainda mais valiosa.

O Princípio do “Garbage In, Garbage Out”

Um princípio fundamental na engenharia de prompt é: lixo entra, lixo sai. Se você não consegue o resultado desejado, provavelmente o problema está na forma como você formulou sua solicitação. É como pedir para alguém “fazer um ovo” sem especificar se deseja frito, cozido ou em forma de omelete – a ambiguidade leva a resultados imprevisíveis.

Os 7 Passos Para Criar o Prompt Perfeito

Vamos agora explorar os sete passos que formam a base para a criação de prompts eficientes. Note que todos começam com a letra “D” para facilitar a memorização:

1. Denomine uma Persona

Comece atribuindo um papel ou especialidade à IA. Por exemplo: “Atue como um profissional de marketing” ou “Você é um redator especializado em SEO”. Isso orienta o modelo sobre qual tipo de conhecimento e estilo deve utilizar.

2. Defina uma Tarefa

Especifique claramente o que você deseja que a IA faça. Por exemplo: “Crie 10 slogans para um café orgânico” ou “Analise os pontos fortes e fracos deste texto”. Quanto mais específico, melhor.

3. Descreva as Etapas

Oriente a IA sobre como executar a tarefa, detalhando o processo passo a passo quando necessário. Isso é particularmente útil para tarefas complexas que exigem uma sequência específica.

4. Dê Contexto

Forneça informações de fundo relevantes. Por exemplo: “O principal ponto de venda do produto é que é orgânico, saboroso e aumenta o poder da criatividade”. O contexto ajuda a IA a entender o cenário completo.

5. Delimite Restrições

Estabeleça limites claros. Por exemplo: “O slogan deve ter de duas a seis palavras e não deve usar a palavra ‘verde'”. As restrições ajudam a afunilar as possibilidades e evitar resultados indesejados.

6. Declare o Objetivo

Explique o propósito final ou o impacto desejado. Por exemplo: “O objetivo é encapsular o espírito inovador da nossa marca”. Isso orienta a IA sobre o tom e a intenção.

7. Delineie o Formato da Resposta

Especifique como deseja receber o resultado. Por exemplo: “Gere uma lista com marcadores contendo 10 slogans diferentes”. Isso garante que a resposta venha no formato mais útil para você.

Aplicando os 7 Passos na Prática

Usando o exemplo mencionado acima, um prompt completo ficaria assim:

Atue como um profissional de marketing. Crie 10 slogans para um café orgânico. O principal ponto de venda do produto é que é orgânico, saboroso e aumenta o poder da criatividade. O slogan deve ter de duas a seis palavras e não deve usar a palavra “verde”. O objetivo é encapsular o espírito inovador da nossa marca. Gere uma lista com marcadores contendo 10 slogans diferentes.

Este prompt segue a estrutura dos sete passos e tem muito mais chances de gerar resultados úteis do que um simples “crie slogans para café”.

A Vantagem do Formato de Chat

Uma das maiores vantagens do ChatGPT em comparação com outras ferramentas de IA é a possibilidade de continuar a conversa. Após receber os primeiros resultados, você pode refinar sua solicitação:

  • “Crie mais 10 variações combinando os itens 6, 7 e 10”
  • “Reescreva o slogan 3 para enfatizar mais o aspecto de criatividade”
  • “Quais desses slogans você considera que teriam maior apelo para jovens profissionais?”

Esta capacidade de iteração permite refinar progressivamente os resultados até chegar exatamente ao que você precisa.

Evoluindo Além dos Básicos

Estes sete passos são apenas o começo. À medida que você se torna mais proficiente em engenharia de prompt, pode criar estruturas mais complexas. Um prompt avançado pode ter milhares de palavras, incluindo detalhes específicos sobre o cliente, o produto, as objeções potenciais e muito mais.

No entanto, mesmo os prompts mais sofisticados geralmente começam com esta estrutura básica. É como aprender a passar e chutar no futebol antes de tentar dribles elaborados – o básico bem executado é a fundação do sucesso.

Potencialize Seus Resultados com a Engenharia de Prompt

Dominar a engenharia de prompt não é apenas sobre obter melhores respostas da IA – é sobre transformar ferramentas de IA em verdadeiras extensões da sua capacidade criativa e produtiva. Ao aplicar estes sete passos, você estará dando os primeiros passos para se tornar um verdadeiro engenheiro de prompt.

Experimente esta estrutura em sua próxima interação com o ChatGPT e observe a diferença na qualidade dos resultados. A comunicação clara e estruturada é a chave para desbloquear todo o potencial das ferramentas de IA.

Comece hoje mesmo a aplicar estes princípios! Escolha uma tarefa simples, estruture seu prompt seguindo os sete passos e compare os resultados com abordagens anteriores. A melhoria será notável, e este é apenas o começo da sua jornada na engenharia de prompt.

Perguntas Frequentes

O que é exatamente a engenharia de prompt?
A engenharia de prompt é a prática de formular instruções precisas e eficazes para sistemas de inteligência artificial, com o objetivo de obter resultados específicos e de alta qualidade. É essencialmente a arte e a ciência de se comunicar eficientemente com IAs para extrair o máximo de seu potencial.

Esta disciplina envolve entender como os modelos de IA interpretam e respondem a diferentes tipos de instruções, e usar esse conhecimento para criar prompts que direcionem a IA a produzir exatamente o que você deseja.

Com o crescimento exponencial do uso de ferramentas de IA como ChatGPT, Claude e outras, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade altamente valorizada, com empresas oferecendo salários significativos para profissionais especializados nesta área.

Por que definir uma persona é importante no primeiro passo?
Definir uma persona para a IA funciona como um “enquadramento cognitivo” que orienta o modelo sobre qual conjunto específico de conhecimentos, estilo de escrita e perspectiva adotar ao gerar respostas. Quando você diz “Atue como um profissional de marketing” ou “Você é um médico especializado em cardiologia”, está essencialmente ativando redes neurais específicas dentro do modelo.

Este enquadramento inicial é crucial porque influencia profundamente todo o processamento subsequente. Um modelo atuando como especialista em marketing abordará um problema de forma completamente diferente de quando atua como médico ou programador.

Além disso, atribuir uma persona ajuda a obter respostas mais consistentes, autorizadas e relevantes para o domínio específico que você está explorando, reduzindo significativamente a ambiguidade e melhorando a qualidade geral do conteúdo gerado.

Qual a diferença entre usar o ChatGPT e outras ferramentas de IA para prompts?
A principal vantagem do ChatGPT sobre outras ferramentas de IA é sua natureza conversacional, que permite refinar interativamente seus prompts e resultados. Diferentemente de ferramentas baseadas apenas em API, onde cada solicitação é isolada, o ChatGPT mantém o contexto da conversa, permitindo construir sobre respostas anteriores.

Esta capacidade de iteração é extremamente valiosa na engenharia de prompt, pois você pode começar com um prompt básico, avaliar os resultados, e então solicitar ajustes específicos ou expansões sem precisar repetir toda a informação contextual. Por exemplo, após receber uma primeira versão de um texto, você pode simplesmente pedir “Torne o tom mais informal” ou “Adicione mais dados estatísticos na terceira seção”.

Outras ferramentas de IA podem oferecer vantagens específicas em termos de personalização ou especialização em domínios particulares, mas a flexibilidade conversacional do ChatGPT o torna particularmente adequado para o desenvolvimento e refinamento iterativo de prompts.

Como os limites de tokens afetam a criação de prompts?
Os limites de tokens representam um fator crítico na engenharia de prompt, pois determinam a quantidade de informação que pode ser processada em uma única interação. Um token corresponde aproximadamente a 3/4 de uma palavra em português, e diferentes modelos têm diferentes capacidades.

O GPT-3.5 pode processar até 8.000 tokens por interação, enquanto o GPT-4 aceita 32.000 tokens. Modelos mais avançados como o Claude da Anthropic podem lidar com até 100.000 tokens, permitindo contextos muito mais extensos.

Estes limites afetam diretamente sua estratégia de engenharia de prompt. Com limites menores, você precisa ser mais conciso e priorizar informações essenciais. Com limites maiores, pode incluir exemplos detalhados, instruções extensas e contexto rico para obter resultados mais precisos. Para prompts complexos com modelos de limite menor, muitas vezes é necessário dividir a tarefa em várias interações sequenciais, construindo gradualmente o contexto necessário.

Como posso medir e melhorar a eficácia dos meus prompts?
Medir a eficácia dos prompts envolve avaliar sistematicamente tanto o processo quanto os resultados. Primeiramente, estabeleça critérios claros de sucesso: a resposta atendeu completamente à sua solicitação? Contém todas as informações necessárias? O formato está conforme solicitado? Uma abordagem prática é criar uma rubrica de avaliação com pontuações para diferentes aspectos.

Para melhorar seus prompts, adote uma mentalidade experimental. Teste variações do mesmo prompt, alterando uma variável por vez (como a persona, o nível de detalhe nas instruções, ou a ordem dos elementos). Mantenha um registro dessas variações e seus resultados para identificar padrões de eficácia.

A abordagem iterativa é fundamental: use os resultados de cada interação para refinar seu próximo prompt. Com o tempo, você desenvolverá intuição sobre quais estruturas e formulações funcionam melhor para diferentes tipos de tarefas. Considere também utilizar técnicas avançadas como “chain-of-thought prompting” (solicitando que o modelo explique seu raciocínio passo a passo) ou “few-shot learning” (fornecendo exemplos do tipo de resposta que você espera).

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Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original: