O que é Engenharia de Prompt? (Conceitos chave simplificados)

🤖 A Arte da Engenharia de Prompt: Um Guia Abrangente

A engenharia de prompt é a habilidade de se comunicar de forma eficaz com um grande modelo de linguagem para alcançar um resultado específico, com o entendimento de alguns conceitos-chave. Os engenheiros de prompt estão se tornando altamente requisitados no mercado de trabalho e na comunidade de código aberto, onde muitos desses indivíduos estão usando seu conhecimento para construir e expandir empresas inteiras. Neste artigo, abordaremos alguns dos principais conceitos e etapas da engenharia de prompt, bem como exemplos.

📝 Índice

1. Introdução

2. Encadeamento de Pensamento como Prompt

3. Geração de Conhecimento como Prompt

4. Do Menor para o Maior como Prompt

5. Auto-Refinamento como Prompt

6. Estímulo Direcional como Prompt

7. Utilizando a Engenharia de Prompt para Criação de Conteúdo

8. Avanços na Engenharia de Prompt

9. Prós e Contras da Engenharia de Prompt

10. Conclusão

1. Introdução

A engenharia de prompt é uma técnica que envolve a comunicação com um grande modelo de linguagem (LLM) para alcançar um resultado específico. Essa técnica está se tornando cada vez mais popular no mercado de trabalho e na comunidade de código aberto, onde as pessoas estão usando seu conhecimento para construir e expandir empresas inteiras. Neste artigo, exploraremos os diferentes tipos de engenharia de prompt e como eles podem ser usados para alcançar resultados específicos.

2. Encadeamento de Pensamento como Prompt

O encadeamento de pensamento como prompt utiliza as habilidades de resolução de problemas do LLM para pensar logicamente em uma tarefa passo a passo. Usando o chat GPT como exemplo, podemos apresentar um problema simples de aritmética. Por exemplo, uma loja tinha 45 laranjas, um cliente entrou e comprou algumas, e agora a loja tem 30 laranjas. Quantas laranjas o cliente comprou? Ao instruir o LLM a pensar passo a passo, ele nos dará todo o encadeamento de pensamento em vez de simplesmente dizer 15 laranjas. O encadeamento de pensamento como prompt não se limita apenas a problemas de aritmética e matemática. Você também pode usá-lo para analisar e descrever as funções ou o processo passo a passo de qualquer problema que esteja enfrentando. É por isso que o encadeamento de pensamento é uma das táticas de engenharia de prompt mais amplamente utilizadas.

3. Geração de Conhecimento como Prompt

A geração de conhecimento como prompt direciona o modelo a fornecer informações relevantes e factuais com base em sua entrada, sendo altamente eficiente em LLMs privados treinados para um propósito específico. Por exemplo, um escritório de advocacia privado pode utilizar a geração de conhecimento para localizar todas as informações relevantes de casos por meio de um LLM familiarizado com seus dados pessoais. O prompt de geração de conhecimento é uma ótima forma de iniciar a comunicação com um LLM, pois estabelece a base do que será discutido. Em seguida, você pode fazer perguntas direcionadas sobre qualquer um dos tópicos ou solicitar um resumo mais breve ou mais abrangente.

4. Do Menor para o Maior como Prompt

O prompt do menor para o maior divide um problema maior em subproblemas, resolvendo cada um sequencialmente. Esse tipo de prompt pode ser usado quando informações específicas de subproblemas são consideradas relevantes para referência posterior. Usando o chat GPT, vamos inserir nossa pergunta. Digamos apenas: "Como perder peso?" e, em seguida, para a resposta, vamos especificar que queremos que ele divida em subproblemas. Podemos ver que, mais uma vez, recebemos uma resposta bastante abrangente em vez de apenas tópicos em forma de lista. Ele nos fornece uma explicação completa e uma divisão única de cada tópico.

5. Auto-Refinamento como Prompt

O auto-refinamento orienta o modelo a não apenas resolver um problema, mas também considerar e implementar sua solução. Vamos supor que queiramos aumentar a legibilidade de uma linha de código ou de uma sequência de código. Vamos ao chat GPT e simplesmente dizer: "Eu tenho algum código, você poderia aumentar a legibilidade, por favor?" Em seguida, inserimos o código e ele nos fornecerá uma caixa de código que podemos copiar facilmente daqui. A beleza do auto-refinamento como prompt é que podemos fazer isso indefinidamente. Se voltarmos à janela de chat e dissermos: "Por favor, implemente as alterações", ele nos fornecerá novamente o código modificado. Podemos então levar isso e modificá-lo ainda mais da maneira que quisermos, quase instantaneamente, com um grande modelo de linguagem.

6. Estímulo Direcional como Prompt

O estímulo direcional como prompt orienta o LLM em direção a uma saída desejada por meio de pistas fornecidas pelo usuário. Vamos supor que sejamos um criador de conteúdo que precisa de um artigo para um blog. Vamos continuar com o tema de perder peso. Então, vamos apenas dizer: "Por favor, escreva um artigo sobre como perder peso no inverno. Use as palavras-chave fornecidas como entrada." Aqui, temos nosso artigo, mas vamos verificar se ele realmente usou nossas palavras-chave. Podemos ver que uma de nossas palavras-chave era "perder peso", então vamos verificar se ela é mencionada no parágrafo introdutório. Temos uma de nossas palavras-chave e também a temos em dois de nossos títulos ou capítulos. Isso pode ser extremamente útil para criadores de conteúdo, gerentes de marketing e proprietários de empresas.

7. Utilizando a Engenharia de Prompt para Criação de Conteúdo

A engenharia de prompt pode ser usada para criação de conteúdo de várias maneiras. Por exemplo, você pode usá-la para gerar ideias para postagens de blog, artigos ou publicações em mídias sociais. Você também pode usá-la para otimizar seu conteúdo para mecanismos de busca, usando palavras-chave específicas. Além disso, você pode usar a engenharia de prompt para criar conteúdo envolvente e informativo para seu público.

8. Avanços na Engenharia de Prompt

A engenharia de prompt é um campo em constante evolução, com novos avanços sendo feitos o tempo todo. Por exemplo, ferramentas de texto para imagem e texto para vídeo estão em constante evolução, assim como a base de LLMs em que estão incorporadas. À medida que esses avanços continuam a ser feitos, a engenharia de prompt se tornará uma ferramenta ainda mais poderosa para empresas e indivíduos.

9. Prós e Contras da Engenharia de Prompt

Prós:

- Pode ser usado para alcançar resultados específicos

- Pode ser usado para criação de conteúdo