Como usar engenharia de prompt para negócios

O que é Prompt?

Um prompt é a instrução ou pergunta que você fornece a um modelo de linguagem para guiá-lo a gerar uma resposta. Ele funciona como o ponto de partida para a interação com a inteligência artificial, determinando o tipo e o formato do retorno que você deseja.

Pense nele como uma conversa inicial: quanto mais claro e específico você for, melhores serão as respostas.

O que é Engenharia de Prompt?

Engenharia de Prompt é a arte de projetar e refinar prompts para maximizar a qualidade e a utilidade das respostas geradas pela IA.

O objetivo é tornar a interação mais eficiente, garantindo que o modelo compreenda exatamente o que você precisa. Isso envolve especificar o que deve ser feito, em qual formato, e, se necessário, dar exemplos ou dividir tarefas complexas em partes menores.

Como funciona e para o que serve?

A engenharia de prompt funciona como uma ferramenta de comunicação entre o humano e o modelo de IA. Ao construir prompts claros e bem estruturados, você orienta a IA para tarefas como criação de textos, resumos, análises e até suporte técnico.

Serve para simplificar processos, economizar tempo e melhorar a precisão das respostas em áreas como educação, negócios, pesquisa e criação de conteúdo.

Por exemplo, se você precisa de ajuda para entender Finanças Corporativas, pode solicitar à IA que elabore um resumo sobre o tema utilizando o seguinte prompt:

“Crie um resumo detalhado sobre Finanças Corporativas.”

Entretanto, dependendo do seu objetivo, o resultado pode apresentar diversos problemas, como:

  1. Conteúdo genérico.
  2. Escopo muito amplo.
  3. Falta de definição do público-alvo.
  4. Tamanho inadequado do texto.
  5. Formato do texto pouco útil ou mal estruturado.

Como evitar?

O que não fazer

Existem algumas práticas comuns que devem ser evitadas na criação de prompts, pois podem resultar em respostas imprecisas, confusas ou pouco úteis.

Instruções vagas: Prompts sem clareza levam a respostas genéricas. Por exemplo, “Fale sobre Finanças Corporativas” é muito amplo e pode resultar em informações irrelevantes.

Saída sem formato: Não definir o formato esperado da resposta pode gerar confusão. Solicitar um “resumo” sem especificar tamanho ou estrutura é um erro.

Falta de exemplos: Prompts sem exemplos podem gerar respostas fora do contexto. Por exemplo, pedir para “escrever um email” sem fornecer um exemplo do estilo esperado pode gerar algo muito genérico.

Falta de avaliação: Não revisar ou ajustar as respostas do modelo pode deixar erros ou imprecisões sem correção.

Falta de divisão de tarefas: Prompts muito complexos em uma única solicitação podem confundir o modelo. Dividir uma tarefa complexa em etapas é sempre mais eficiente.

1. Dê Direção

Contexto

Obter um bom resultado depende de orientar a IA de forma clara e objetiva, permitindo que ela te auxilie de maneira eficiente em uma tarefa específica.

Finanças Corporativas, por ser um subcampo amplo dentro de Finanças, exige um direcionamento para definir qual aspecto deve ser abordado. Nesse caso, é importante estabelecer um contexto claro.

Vamos ajustar o prompt para incluir tópicos introdutórios e oferecer um resultado mais alinhado às suas necessidades:

“Crie um resumo sobre Finanças Corporativas para uma disciplina de Introdução a Finanças a nível universitário, destacando os tópicos de fundamentos de administração financeira e análise das demonstrações financeiras.”

Persona

A “persona” é uma ferramenta que permite definir o estilo de comunicação da IA, adaptando a resposta a uma personalidade ou papel fictício. Essa configuração ajusta o tom, a linguagem e o enfoque da resposta de acordo com a necessidade.

Por exemplo, vamos pedir para a IA adotar uma persona empresarial:

“Você é um consultor empresarial especializado em identificar ineficiências em processos de contas a pagar. Crie um projeto com três melhorias práticas para aumentar a eficiência e reduzir custos.”

2. Especificar Formato

Modelos de linguagem funcionam como tradutores universais, não apenas para idiomas, mas também para diversos formatos de texto, estruturas de dados (JSON para YAML, por exemplo), planilhas e até códigos de diferentes linguagens de programação.

No caso de textos, é possível alterar o formato e a estrutura utilizando um prompt adequado.

Para escolher o formato ideal, é essencial considerar quatro fatores principais:

  • Estilo: Defina a estrutura do conteúdo, como tabelas, listas ou texto corrido, de acordo com a necessidade.
  • Público-Alvo: Ajuste o conteúdo ao nível de conhecimento, interesses e objetivos do público que irá consumir a informação.
  • Comprimento: Estabeleça se a resposta será breve e objetiva ou mais longa e detalhada, dependendo do contexto.
  • Tom: Determine a abordagem emocional e estilística, como formal, casual, técnico ou motivacional, para criar a atmosfera desejada.

Por exemplo, ao criar um relatório empresarial, podemos usar um tom formal com o uso de tabelas. Podemos escolher um texto corrido ou listas (bullet points).

Já para um texto educativo, uma abordagem descontraída e explicativa torna a informação mais acessível e envolvente.

Podemos tomar o seguinte exemplo:

“Crie um resumo executivo de 100 palavras explicando os benefícios de adotar um sistema ERP em uma empresa de médio porte. Estruture o texto em um parágrafo único.”

3. Dê exemplos

Nenhum dos prompts anteriores incluiu exemplos claros sobre como o conteúdo deve ser estruturado ou quais tópicos específicos devem estar presentes no resultado. Por isso, as respostas geradas tendem a ser generalistas, baseando-se na média do conhecimento disponível na internet.

Se você busca um resultado de qualidade superior, pode incluir exemplos no próprio prompt. Esses exemplos servem como referência para a IA, ajudando a criar uma resposta mais alinhada às suas expectativas e ao nível de profundidade desejado.

Podemos aplicar o conceito de Transfer Learning para orientar a IA, utilizando exemplos para ajustar as respostas:

  • Zero Shot: A IA responde sem nenhum exemplo fornecido.
  • One Shot: Um exemplo é dado para orientar a IA.
  • Few Shot: Vários exemplos são fornecidos para melhorar a precisão.

Vamos testar com um único exemplo:

A seguir, há um exemplo de mensagem de e-mail usadas para cobrar clientes inadimplentes:

Prezado(a) [Nome do Cliente], identificamos um atraso no pagamento da fatura referente a [Serviço]. Solicitamos que regularize o pagamento até [Data]. Em caso de dúvidas, estamos à disposição

Com base no exemplo acima, escreva uma mensagem para cobrar um cliente com o nome Luiz Henrique, mencionando que a fatura está atrasada há 15 dias e que o prazo máximo é até o final da semana.

Para mais de um exemplo, podemos escrever o seguinte Prompt:

Crie uma análise de indicadores financeiros de uma empresa. Será fornecido o valor do indicador e você deverá criar um resumo de um único paragráfo.

Exemplo 1: Com uma margem de lucro líquido de 20%, a empresa demonstra uma boa rentabilidade, indicando uma gestão eficiente de custos e despesas. Esse valor é um reflexo de um modelo de negócios que consegue gerar lucros substanciais em relação às vendas, o que é um bom sinal de saúde financeira.

Exemplo 2: Uma margem de lucro líquido de 5% sugere que a empresa está com dificuldades para gerar lucro a partir de suas receitas. Esse valor pode indicar que os custos estão elevados ou que a empresa não está conseguindo precificar adequadamente seus produtos ou serviços, o que pode exigir uma revisão nas estratégias de controle de custos.

Agora crie um resumo sobre uma empresa com a margem de lucro em 12%.

4. Avalie a qualidade

Atualmente, não há um sistema de feedback estruturado para avaliar a qualidade das respostas, exceto pelo método básico de tentativa e erro ao rodar o prompt e observar os resultados, conhecido como “blind prompting” (prompting cego).

Isso é aceitável quando os prompts são usados temporariamente para uma única tarefa e raramente reutilizados. Porém, ao reutilizar o mesmo prompt várias vezes ou ao desenvolver uma aplicação que dependa de um prompt, é necessário ser mais rigoroso na medição dos resultados.

Para avaliar o desempenho de prompts, são utilizados métodos padronizados, como os evals, que consistem em conjuntos de perguntas com respostas ou critérios de avaliação pré-definidos. Esses métodos permitem comparar diferentes modelos de IA e identificar suas capacidades em diversas tarefas.

Contudo, um desafio comum é que um prompt eficaz em um modelo pode não produzir os mesmos resultados em outro. Para enfrentar esse problema, a OpenAI disponibilizou um framework de evals como código aberto, incentivando a criação de novos templates de avaliação para melhorar as ferramentas disponíveis.

5. Divida o Trabalho

Ao criar prompts mais complexos para a IA, as respostas podem se tornar menos precisas. Isso ocorre porque, quando pedimos demais em uma única solicitação, o risco de erros aumenta.

Dividir o trabalho em chamadas encadeadas facilita a resolução de problemas complexos e oferece mais controle sobre o processo. Isso torna mais fácil identificar onde as falhas ocorrem e melhorar o resultado.

Trabalhar profissionalmente com IA envolve quebrar tarefas em etapas iterativas. Ao adicionar instruções como “Vamos pensar passo a passo”, você melhora o raciocínio da IA, garantindo respostas mais consistentes.

Chain of Thought

A técnica Chain of Thought (Cadeia de Pensamento) consiste em orientar o modelo a seguir um raciocínio passo a passo, promovendo um processo lógico e estruturado.

Ao aplicar essa abordagem, o modelo é capaz de gerar respostas mais detalhadas, coerentes e fundamentadas, já que cada etapa do raciocínio é explicitada e avaliada antes de chegar à conclusão final. Essa técnica ajuda a evitar respostas precipitadas e melhora a clareza e a precisão das respostas geradas.

Exemplo:

Primeiro Prompt:

Quero criar um plano para reduzir custos administrativos em uma empresa do setor de panificação. Divida o trabalho em três etapas:

1. Identificação de áreas com custos excessivos.

2. Propostas de soluções específicas para cada área.

3. Avaliação dos impactos financeiros dessas soluções.

Descreva as ações que podem ser realizadas em cada etapa.

Segundo Prompt:

Agora forneça um plano de médio e longo prazo para a redução de custos gerais da empresa.

Tree of Thought

Essa técnica estrutura o raciocínio em forma de árvore, permitindo que o modelo explore diferentes caminhos lógicos antes de tomar uma decisão final. Em vez de seguir um único fluxo linear, como no Chain of Thought, a abordagem Tree of Thought avalia múltiplas possibilidades em paralelo, ramificando ideias e soluções em várias etapas.

Cada ramo da árvore representa uma alternativa de raciocínio, e o modelo pode comparar, avaliar e priorizar os caminhos mais promissores, descartando aqueles que não atendem aos objetivos estabelecidos.

Exemplo

Identifique e comporte-se como três diferentes experts, um Economista, um Administrador, um Contador, que trabalham como consultores empresariais. Todos os experts irão criar um plano para reduzir custos administrativos em uma empresa do setor de panificação. Divida o trabalho em três etapas:

1. Identificação de áreas com custos excessivos.

2. Propostas de soluções específicas para cada área.

3. Avaliação dos impactos financeiros dessas soluções.

Descreva as ações que podem ser realizadas em cada etapa.

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