O que é engenharia imediata? Um guia abrangente para IA

Introdução

A engenharia imediata, em sua essência, é a arte da alquimia conversacional com IA. É onde a elaboração meticulosa de perguntas ou instruções encontra o mundo dos modelos generativos de IA, transformando consultas básicas em respostas direcionadas, específicas e incrivelmente úteis. Pense nisso como a ponte linguística que conecta as intenções humanas às capacidades da IA. Esta disciplina estratégica não consiste apenas em fazer perguntas; trata-se de perguntar ao certo perguntas no certo maneira de obter o mais efetivo respostas.

A engenharia imediata origina-se do campo do processamento de linguagem natural (PNL), onde o objetivo é descobrir as palavras ou frases mágicas que desencadeiam as respostas mais desejadas da IA. É como saber a maneira exata de esfregar a lâmpada mágica – neste caso, a lâmpada é uma IA avançada como o DALL-E, programada para gerar qualquer imagem que você possa imaginar. Mas não se trata apenas de imagens. Quer se trate de texto para texto, texto para imagem ou mesmo texto para áudio, a arte da engenharia imediata envolve ajustes, refinamento e otimização de entradas para obter resultados que não sejam apenas precisos, mas também alinhados estreitamente com nossos necessidades humanas complexas e objetivos de negócios.

O que é Prompt Engenharia?

A engenharia imediata é semelhante a ter um código de trapaça em um videogame, mas para interações de IA. Trata-se de construir prompts (pense em instruções ou consultas) com tanta precisão e clareza que a IA não apenas entende, mas também fornece respostas que acertam em cheio. É aqui que os engenheiros profissionais passam seus dias – experimentando, analisando e descobrindo o que faz a IA funcionar em alinhamento com a intenção humana. Mas ei, não é um clube exclusivo! Qualquer pessoa que já pediu ao Siri para definir um alarme ou usou o Google Assistant para procurar uma receita praticou, em essência, um pouco de engenharia imediata.

No domínio dos modelos de IA, como modelos de linguagem grande ou modelos de texto para imagem, a engenharia imediata pode variar de consultas simples como “Qual é o Pequeno Teorema de Fermat?” a comandos criativos como “Escreva um poema sobre folhas de outono”. Trata-se de formular, especificar estilo, contexto ou até mesmo atribuir uma função à IA. Você já viu aquelas instruções de aprendizado de idiomas em que você completa uma sequência de palavras? Isso é engenharia imediata em ação, empregando técnicas como aprendizado rápido para ensinar a IA por meio de exemplos.

A diferença entre um prompt bom e um ruim pode ser dia e noite em termos de qualidade das respostas de IA. Um prompt bem elaborado pode levar a respostas rápidas, precisas e relevantes, enquanto um prompt mal construído pode resultar em respostas vagas, equivocadas ou até mesmo sem sentido. Esta distinção é crucial em ambientes profissionais, onde eficiência, velocidade e precisão são fundamentais.

Benefícios da Prompt Engineering

A solicitação eficaz não envolve apenas obter a resposta certa; trata-se também de chegar lá mais rápido. Num contexto empresarial, onde tempo é dinheiro, a engenharia imediata pode reduzir drasticamente o tempo necessário para extrair informações úteis de modelos de IA. Essa eficiência é uma virada de jogo para empresas que integram IA em aplicações urgentes.

Além disso, a engenharia imediata não é uma tarefa simples. Um prompt único e bem pensado pode ser versátil e adaptável a vários cenários, melhorando a escalabilidade dos modelos de IA. Esta adaptabilidade é essencial para as empresas que procuram expandir as suas capacidades de IA sem ter de reinventar a roda para cada nova aplicação.

Por último, mas não menos importante, a personalização é onde a engenharia imediata realmente brilha. Ao adaptar as respostas de IA às necessidades específicas do negócio ou às preferências do usuário, a engenharia imediata proporciona uma experiência exclusivamente personalizada. Essa personalização é inestimável para organizações que desejam alinhar os resultados da IA ​​com seus objetivos de negócios precisos.

Então, estamos prontos para nos aprofundarmos neste fascinante mundo da engenharia imediata? Vamos explorar como esta técnica está remodelando as nossas interações com a IA, tornando-as mais eficazes, eficientes e adaptadas às nossas necessidades.

Uma história de duas instruções: o caso do chatbot de comércio eletrônico

Imagine que você dirige uma empresa de comércio eletrônico especializada em equipamentos para atividades ao ar livre. Você decidiu integrar um chatbot de IA generativo para ajudar os clientes a encontrar produtos em seu site. Este cenário ilustra perfeitamente a importância de prompts bem construídos versus prompts mal construídos na engenharia de prompts.

Cenário 1: O prompt equivocado

Digamos que o chatbot esteja programado com um prompt mal projetado. Um cliente pergunta: “Como posso me manter aquecido enquanto acampo?” Agora, um prompt idealmente elaborado deve levar o chatbot a sugerir produtos como sacos de dormir isolados, aquecedores portáteis ou roupas térmicas. No entanto, devido à natureza vaga e mal direcionada da mensagem, a IA pode interpretar “manter-se aquecido” num sentido mais geral. Como resultado, o chatbot responde com dicas genéricas sobre como se manter aquecido, como se movimentar ou beber bebidas quentes – sem atender realmente à necessidade do cliente de encontrar produtos relevantes em seu site.

Este é um exemplo clássico de um prompt que deu errado. Ele não apenas deixa de atender às necessidades específicas do cliente, mas também perde a oportunidade de orientá-lo para uma compra potencial.

Cenário 2: O prompt imediato

Agora, vamos inverter o script e imaginar que o prompt foi bem projetado. O mesmo cliente faz a mesma pergunta, mas desta vez a IA é guiada por um prompt ajustado para interpretar e responder a dúvidas relacionadas ao produto. Compreendendo o contexto e o cenário do comércio eletrônico, o chatbot responde com recomendações de equipamentos de camping com isolamento térmico de alta qualidade disponíveis em seu site, talvez até mesmo com links para páginas de produtos específicos.

Essa resposta atende diretamente à necessidade do cliente, melhora sua experiência de compra e aumenta a probabilidade de venda. Ele demonstra como um prompt bem elaborado pode levar a interações eficientes, relevantes e produtivas, beneficiando tanto o cliente quanto sua empresa.

Contextualizando o Cenário:

Imagine que você dirige uma loja de eletrônicos online. Um cliente envia uma mensagem dizendo: “Recebi o modelo errado de fones de ouvido. Posso enviar os corretos para mim? Este é um cenário típico em que a engenharia imediata pode ser uma virada de jogo para o departamento de satisfação do cliente.

Construindo o prompt

Primeiro, precisamos preparar o terreno para nosso modelo de IA. Dizemos: “Esta é uma conversa entre um cliente confuso e um agente de atendimento ao cliente ágil e orientado para soluções”. Em seguida, apresentamos a consulta do cliente como ela é. Isto estabelece um contexto claro para a IA sobre a natureza da interação e o papel que ela precisa desempenhar.

Agora, vamos orientar a IA sobre como iniciar sua resposta. Poderíamos dizer: “Resposta do agente de atendimento ao cliente: Olá, obrigado por nos contatar sobre seu pedido. Sentimos muito pela confusão. Sim, podemos”, indicando que a resposta deve reconhecer o problema, expressar empatia e avançar para uma resolução positiva.

A resposta do modelo

Ao inserir esse prompt em um modelo de IA bem ajustado, você poderá obter respostas como:

• “Sim, definitivamente podemos ajudar com isso. Você poderia confirmar o número do seu pedido para que possamos providenciar o envio dos fones de ouvido corretos para você?
• “Sim, podemos resolver isso para você. Enviaremos o modelo correto para você imediatamente e aqui está uma etiqueta pré-paga para devolver o item incorreto.”

O poder dos prompts bem construídos

Este exemplo mostra o poder da precisão na engenharia imediata. Ao definir claramente as funções, o contexto e o resultado desejado, a IA é capaz de gerar respostas que não são apenas relevantes e úteis, mas também alinhadas com os padrões de atendimento ao cliente da sua empresa.

Além disso, esta abordagem pode ser ajustada com base nas políticas específicas da empresa e nos estilos de interação com o cliente. Com mais refinamento, essas respostas geradas por IA podem se tornar ainda mais alinhadas com a voz da sua marca e a ética do atendimento ao cliente.

O que são Prompts?

Os prompts no domínio da IA ​​são semelhantes aos projetos: precisos, instrutivos e direcionais. Eles atuam como uma ponte entre a intenção humana e a execução da IA, traduzindo nossos desejos e dúvidas em tarefas que os modelos de IA podem compreender e agir.

Na sua forma mais simples, um prompt é uma instrução ou pergunta dirigida a um modelo de IA. Mas há mais do que aparenta. Os prompts são o ingrediente secreto que determina a eficácia com que um modelo de IA pode servir ao seu propósito, seja respondendo a perguntas, gerando texto ou até mesmo criando imagens.

Instrução: O Núcleo do Prompt

A instrução é a pulsação de um prompt. Diz à IA exatamente o que esperamos dela. Por exemplo, “Resuma as principais conclusões no relatório anexo”. Aqui, a instrução é clara, direta e deixa pouco espaço para ambigüidades.

Contexto: Preparando o Palco

O contexto é o pano de fundo contra o qual a IA executa a sua tarefa. Enquadra a resposta da IA, garantindo relevância e alinhamento com o cenário em questão. Por exemplo, adicionar “considerando a investigação recente sobre as alterações climáticas” às nossas instruções coloca a tarefa da IA ​​dentro de um domínio específico, aguçando o seu foco.

Dados de entrada: o combustível para IA

Os dados de entrada são a matéria-prima com a qual a IA trabalha. No nosso exemplo, é “o relatório anexo”. Este componente é fundamental porque fornece o conteúdo específico que a IA precisa processar e responder.

Indicador de resultado: definindo o estilo de resposta

O indicador de resultados molda o formato ou estilo da resposta da IA. No nosso caso, “apresentar seu resumo em estilo jornalístico” orienta a IA a adotar um tom e formato específicos, garantindo que o resultado atenda às nossas necessidades estilísticas.

Conceitos técnicos que você deve saber sobre a Prompt Engineering

A engenharia imediata é um pouco como ser um chef de idiomas – não se trata apenas de misturar ingredientes; trata-se de elaborar uma receita que realce os melhores sabores. Para fazer isso direito, você precisa entender alguns conceitos técnicos básicos. Vamos nos aprofundar nesses ingredientes fundamentais da engenharia imediata.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

No centro da engenharia imediata está o Processamento de Linguagem Natural (PNL). Imagine a PNL como a escola de línguas da IA, onde as máquinas aprendem não apenas a “ouvir” a linguagem humana, mas também a compreendê-la e a responder-lhe contextualmente. É um campo especializado da IA ​​que transforma a linguagem em um formato que os computadores podem digerir e compreender. Sem a PNL, nossos amigos de IA ficariam bastante perdidos na tradução!

Modelos de linguagem grande (LLMs)

A seguir estão os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Esses são os pesos pesados ​​do mundo da linguagem de IA, treinados em vastos conjuntos de dados para prever sequências de palavras. Eles são como os romancistas do reino da IA, tentando descobrir a próxima palavra em uma frase com base no que foi dito antes. Os LLMs são fundamentais para compreender o contexto e produzir texto que faça sentido e seja relevante.

transformadores

Transformadores – não, não do tipo robôs disfarçados – são os motores que alimentam muitos LLMs, incluindo a famosa série GPT. Esses são tipos especiais de redes neurais profundas adaptadas à linguagem. Imagine-os como lentes de foco da IA, ajudando-a a concentrar-se em diferentes partes de uma frase para compreender como as palavras se relacionam entre si. Os mecanismos de atenção do transformador são como um holofote, destacando o que é crucial num mar de palavras.

parâmetros

Os parâmetros são os botões e mostradores do modelo de IA, ajustados durante seu treinamento. Embora os engenheiros de prompt não os ajustem diretamente, conhecê-los ajuda a entender por que um modelo de IA pode responder de determinada maneira aos seus prompts. São as regras subjacentes que orientam o jogo de linguagem da IA.

Tokens

Os tokens são a base dos modelos de linguagem de IA – são as unidades de texto que o modelo lê e entende. Pense nos tokens como ingredientes individuais da receita do seu idioma. Eles podem variar de uma única letra, como ‘a’, até uma palavra inteira, como ‘maçã’. Ao elaborar prompts, é crucial saber que os LLMs só podem lidar com um determinado número de tokens, que é semelhante ao tamanho da sua tigela.

Multimodalidade

Finalmente, existe a multimodalidade. É aqui que os modelos de IA se tornam super versáteis, lidando não apenas com texto, mas também com imagens, sons ou até mesmo código. Na engenharia de prompts, isso significa que você pode criar prompts que geram uma série de resultados, dependendo do que o modelo de IA pode fazer. É como ter uma cozinha onde você pode preparar qualquer coisa, desde um bolo até uma caçarola!

Armado com esses conceitos, agora você está mais bem equipado para mergulhar no mundo da engenharia imediata. Compreender esses aspectos técnicos é como ter os utensílios de cozinha certos – eles tornam você mais eficiente e eficaz na elaboração dos prompts de IA perfeitos.

Pesos na Prompt Engineering

Na engenharia imediata, o conceito de “pesos” desempenha um papel fundamental no direcionamento do foco de um modelo de IA e na influência do tipo de resposta ou conteúdo gerado. Pense nos pesos como um holofote, brilhando mais forte em certas partes de um prompt para torná-los mais proeminentes na “mente” da IA.

Como os pesos influenciam as respostas da IA

Os pesos nos prompts não são um recurso uniforme em todos os modelos de IA, mas são frequentemente vistos em plataformas que oferecem um certo grau de personalização em seus prompts. Esses pesos podem ser implementados por meio de sintaxe ou símbolos especiais, indicando quais termos ou elementos do prompt devem receber mais ênfase.

Ponderação em Diferentes Contextos

Embora a ponderação seja frequentemente discutida em tarefas de geração de imagens (como DALL-E ou Midjourney), onde pequenos ajustes podem levar a resultados muito diferentes, o conceito é igualmente aplicável a outros modelos generativos, como aqueles que lidam com texto ou código.

Exemplos práticos de ponderação

Considere estes exemplos hipotéticos para entender como os pesos alteram os resultados:

1. Geração de imagem com meio da jornada:No primeiro prompt, a IA pode produzir uma imagem onde o oceano e o pôr do sol estejam igualmente representados. No entanto, ao adicionar o peso “::” ao lado de “oceano”, o foco da IA ​​muda e pode gerar uma imagem onde o oceano é o elemento dominante, potencialmente com o pôr do sol desempenhando um papel mais secundário.
   • Prompt: “oceano, pôr do sol”
   • Prompt alterado com pesos: “oceano::, pôr do sol”
2. Modelo baseado em texto:No prompt ponderado, a IA é estimulada a se concentrar mais na perspectiva ou papel do mago na história, possivelmente levando a uma narrativa onde as ações, pensamentos ou histórico do mago são mais detalhados do que os do dragão.
   • Dica: “Escreva uma história sobre um mago e um dragão.”
   • Prompt alterado com pesos: “Escreva uma história sobre um mago:: e um dragão.”

O impacto da ponderação

A adição de pesos pode alterar significativamente a produção. No contexto dos geradores de imagens, por exemplo, o ajuste do peso poderia transformar uma cena de um pôr do sol tranquilo na praia em uma paisagem dramática dominada pelo oceano com um pôr do sol ao fundo. Da mesma forma, na geração de texto, pode mudar o foco narrativo ou a profundidade dos detalhes fornecidos sobre determinados personagens ou temas.

Agora, vamos nos aprofundar no mundo diversificado das técnicas de prompts, cada uma com uma abordagem única para moldar as respostas da IA.

Uma lista de técnicas de solicitação

Nº 1: Solicitação de tiro zero

A beleza da solicitação de tiro zero reside em sua simplicidade e versatilidade. É como fazer uma pergunta a um especialista sem a necessidade de fornecer informações básicas. A amplitude de conhecimento e experiência do especialista permite-lhe compreender e responder com precisão com base no que já sabe.

Aplicação em Análise de Sentimento

Vamos nos aprofundar em um exemplo prático: análise de sentimento. Suponha que você esteja analisando o feedback dos clientes e se depare com uma avaliação que diz: “Tive um dia incrível no parque”. No prompt zero-shot, você perguntaria diretamente ao modelo de IA: “Qual é o sentimento da seguinte frase: ‘Tive um dia incrível no parque’?”

O modelo de linguagem, aproveitando o seu extenso treinamento na compreensão de sentimentos, pode classificar com precisão esta afirmação como positiva, embora não tenha recebido nenhum exemplo de treinamento específico para esta tarefa específica. Essa capacidade de inferir com precisão o sentimento a partir de uma única frase mostra a compreensão inerente do modelo sobre as nuances da linguagem.

A versatilidade da solicitação Zero-Shot

A solicitação de tiro zero não se limita à análise de sentimento. É igualmente eficaz em uma variedade de tarefas, incluindo classificação (como detecção de spam), transformação de texto (como tradução ou resumo) e geração simples de texto. Essa abordagem é particularmente útil para gerar respostas rápidas e imediatas em um amplo espectro de consultas.

Outro exemplo: análise de sentimento misto

Considere outro cenário em que você está avaliando a avaliação de um hotel: “O quarto era espaçoso, mas o serviço era péssimo”. Usando a solicitação zero-shot, você pediria ao modelo para “Extrair o sentimento da revisão a seguir”. Sem treinamento prévio nesta tarefa específica, o modelo ainda pode processar a solicitação e determinar que a avaliação tem sentimentos mistos: positivo em relação ao espaço da sala, mas negativo em relação ao serviço.

Esta capacidade, que pode parecer simples para os humanos, é bastante notável para uma IA. Demonstra não apenas uma compreensão da linguagem, mas também uma capacidade de analisar sentimentos complexos e cheios de nuances.

Nº 2: solicitação de poucas fotos

A solicitação de poucos disparos enriquece a compreensão da IA, fornecendo vários exemplos, geralmente de dois a cinco, que orientam a saída do modelo. Esta técnica é particularmente útil para tarefas que requerem um contexto ou estilo específico, permitindo ao modelo adaptar as suas respostas com mais precisão.

Aplicação na geração de dísticos rimados

Aplicação na geração de dísticos rimados

Considere a tarefa de gerar um dístico rimado sobre uma noite de luar, um desafio mais específico ao contexto. Veja como funcionaria a solicitação de poucos disparos:

Prompt de entrada para o modelo:

“Escreva um dístico rimado sobre um girassol:
1 exemplo:
‘Girassol com pétalas brilhantes,
Aquecendo-se alegremente à luz do sol.
2 exemplo:
'Girassol alto no brilho do verão,
Balançando a cabeça enquanto a brisa sopra.
Agora, escreva um dístico rimado sobre uma noite de luar.”

Neste cenário, o modelo recebe dois exemplos de dísticos sobre girassóis. Eles servem como estrutura, ensinando à IA o estilo e a estrutura esperados no resultado. Quando solicitado a escrever sobre uma noite de luar, o modelo usa esses exemplos para gerar um dístico de estilo semelhante.

Resposta esperada:

“Luar espalhando sua luz prateada,
Banhando o mundo em uma noite tranquila.”

O modelo aproveita a estrutura e o esquema de rima dos exemplos, aplicando-os ao novo tópico. Isso ilustra como a solicitação de poucas tomadas pode orientar com eficácia o processo criativo do modelo.

Solicitações rápidas em diferentes contextos

A solicitação de poucas fotos é versátil, indo além de tarefas criativas como poesia. É igualmente eficaz em domínios mais estruturados ou técnicos. Por exemplo, em um contexto de negócios como gerenciamento de receitas em hotelaria, um prompt de algumas cenas pode ser assim:

Dica: “Apresento o tópico ‘gestão de receitas em hotelaria’ e você me fornece uma lista de estratégias neste formato:
Estratégia 1: Preços Dinâmicos
Estratégia 2: Gestão de Rendimento
Estratégia 3: Overbooking
Por favor, continue a lista.

Com esse prompt, o modelo de IA continuaria listando estratégias no mesmo formato, possivelmente incluindo opções como descontos por duração de estadia ou gerenciamento de canal. Os exemplos iniciais funcionam como um modelo, orientando o modelo para produzir conteúdo que se alinhe ao formato e assunto especificados.

Nº 3: Solicitação de cadeia de pensamento

A solicitação de cadeia de pensamento (CoT) revoluciona a forma como os modelos de IA lidam com problemas complexos e de várias etapas, imitando processos de raciocínio semelhantes aos humanos. Essa técnica divide problemas complexos em componentes mais simples, permitindo que os modelos de IA naveguem logicamente por cada estágio antes de chegar à resposta final. É especialmente útil em tarefas que exigem raciocínio detalhado, como problemas matemáticos ou cenários complexos de tomada de decisão.

Aplicação na resolução de problemas

Considere um problema matemático diferente de várias etapas para entender melhor as solicitações do CoT:

Dica: “Alice tem 15 laranjas. Ela come 2 laranjas e então sua amiga lhe dá mais 5 laranjas. Quantas laranjas Alice tem agora?”

Ao empregar a solicitação do CoT, dissecamos o problema em questões menores e mais gerenciáveis:

1. Prompt inicial: “Alice tem 15 laranjas”.
2. Solicitação intermediária: “Quantas laranjas Alice tem depois de comer 2?”
3. Resposta intermediária: “Alice tem 13 laranjas.”
4. Próximo prompt: “Alice tem 13 laranjas”.
5. Solicitação intermediária: “Quantas laranjas Alice terá depois de receber mais 5?”
6. Resposta final: “Alice tem 18 laranjas agora.”

Este método orienta a IA em cada etapa do problema, assemelhando-se muito à forma como um ser humano o abordaria. Ao fazê-lo, melhora as capacidades de resolução de problemas do modelo e aprofunda a sua compreensão de tarefas complexas.

Cadeia de pensamento na tomada de decisões

Vamos aplicar o prompt CoT a um cenário de tomada de decisão de negócios:

Prompt: “Você gerencia uma livraria com 200 livros em estoque. Você vende 40 livros durante uma promoção e depois adquire mais 70 livros. Quantos livros estão em seu inventário agora?”

Usando a solicitação do CoT, o problema é dividido da seguinte forma:

1. Prompt inicial: “Você começa com 200 livros.”
2. Aviso intermediário: “Quantos livros restam após a venda de 40?”
3. Resposta intermediária: “Você tem 160 livros.”
4. Próximo prompt: “Você tem 160 livros”.
5. Solicitação intermediária: “Quantos livros você terá depois de adicionar 70?”
6. Resposta final: “Você tem 230 livros em estoque agora.”

Aprimorando a solicitação de CoT

A sugestão da cadeia de pensamentos pode ser aprimorada com a inclusão da frase “Vamos pensar passo a passo”, que se mostrou eficaz mesmo sem vários exemplos específicos de perguntas e respostas. Esta abordagem torna a solicitação de CoT escalável e mais fácil de usar, pois não requer a formulação de numerosos exemplos detalhados.

O impacto em grandes modelos de linguagem

A solicitação CoT tem sido particularmente eficaz quando aplicada a grandes modelos de linguagem, como o PaLM do Google. Aumenta significativamente a capacidade do modelo de executar tarefas complexas, às vezes até superando modelos ajustados para tarefas específicas. A técnica pode ser melhorada através do ajuste fino de modelos em conjuntos de dados de raciocínio CoT, o que melhora a interpretabilidade e as capacidades de raciocínio.

Nº 4: Solicitação Iterativa

A solicitação iterativa é uma estratégia dinâmica e eficaz na engenharia de prompt, particularmente útil para tarefas complexas ou diferenciadas onde a primeira tentativa pode não produzir os resultados desejados. Esta abordagem envolve refinar e expandir os resultados do modelo através de uma série de instruções de acompanhamento, permitindo uma exploração mais aprofundada do tópico em questão.

Aplicação em Pesquisa em Saúde

Vamos aplicar prompts iterativos a um projeto de pesquisa em saúde:

Solicitação inicial: “Estou pesquisando os efeitos da meditação na redução do estresse. Você pode fornecer uma visão geral das descobertas atuais?

Suponha que o resultado do modelo inclua pontos como redução dos níveis de cortisol, melhoria da qualidade do sono e melhoria da função cognitiva.

Solicitação de acompanhamento 1: “Interessante, você poderia fornecer mais detalhes sobre como a meditação influencia os níveis de cortisol?”

O modelo poderá então aprofundar os mecanismos biológicos, como a ativação do sistema nervoso parassimpático, reduzindo a produção do hormônio do estresse.

Prompt de Acompanhamento 2: “Como a melhoria da qualidade do sono contribui para a redução do estresse em indivíduos que praticam meditação?”

Aqui, o modelo poderia expandir a relação entre sono e estresse, discutindo como a meditação contribui para uma melhor higiene do sono e, consequentemente, para menores níveis de estresse.

Este processo iterativo permite uma exploração gradual e mais completa do complexo tema da meditação e redução do estresse.

Solicitação iterativa no desenvolvimento de produtos

Outro exemplo poderia ser no contexto do desenvolvimento de produtos:

Aviso inicial: “Estou trabalhando no desenvolvimento de um novo material de embalagem ecológico. Quais são as principais considerações?

O modelo pode delinear fatores como biodegradabilidade, relação custo-benefício e aceitação do consumidor.

Solicitação de acompanhamento 1: “Você pode explicar mais sobre os desafios de equilibrar a biodegradabilidade com a relação custo-benefício?”

O modelo poderia então fornecer informações sobre as escolhas de materiais, os processos de fabrico e as compensações entre o impacto ambiental e os custos de produção.

Solicitação de acompanhamento 2: “Que estratégias podem ser empregadas para aumentar a aceitação do consumidor de embalagens ecológicas?”

Aqui, o modelo pode discutir estratégias de marketing, educação do consumidor e a importância de demonstrar os benefícios ambientais das novas embalagens.

O processo iterativo de desenvolvimento de prompt

A solicitação iterativa não consiste apenas em fazer perguntas de acompanhamento; é um processo metódico que envolve:

1. Geração de ideias: Comece com um conceito ou pergunta ampla.
2. Implementação: Crie um prompt inicial com base na sua ideia.
3. Resultado Experimental: Analise o resultado do modelo de IA.
4. Erro de análise: Identifique áreas onde o resultado não atende às expectativas.
5. Iteração: Refine o prompt, incorporando instruções específicas ou contexto adicional.
6. Repetição: Repita o processo até que o resultado desejado seja alcançado.

Por exemplo, se você estiver resumindo as descrições dos produtos para um público específico, sua solicitação inicial pode ser muito ampla. Após analisar os resultados, você poderá perceber a necessidade de especificar o público, a duração ou formato desejado. Os prompts subsequentes podem então incorporar esses detalhes, aprimorando gradualmente o resumo perfeito.

Nº 5: Solicitação de conhecimento gerado

A solicitação de conhecimento gerado aproveita o vasto reservatório de informações de grandes modelos de linguagem para criar respostas mais informadas e contextualmente relevantes. Envolve primeiro levar o modelo a gerar conhecimento fundamental sobre um tópico, que então serve como base para investigações subsequentes mais específicas.

Aplicação em Análise Histórica

Considere um cenário onde queremos compreender o impacto de um evento histórico, como a Revolução Industrial.

Solicitação inicial: “Forneça um resumo da Revolução Industrial.”

O modelo pode gerar uma resposta que descreva os principais aspectos da Revolução Industrial, incluindo avanços tecnológicos, mudanças na produção e implicações sociais.

Prompt de acompanhamento: “Com base nos avanços tecnológicos durante a Revolução Industrial, como esse período moldou as técnicas modernas de fabricação?”

Ao basear-se no conhecimento gerado desde o primeiro momento, o modelo pode fornecer uma resposta mais detalhada e específica ao contexto sobre a influência da Revolução Industrial na produção moderna.

Nº 6: Solicitação de estímulo direcional

A solicitação de estímulo direcional envolve dar dicas ou sugestões específicas à IA, geralmente na forma de palavras-chave, para orientá-la em direção ao resultado desejado. Esta técnica é particularmente útil em tarefas onde a incorporação de certos elementos ou temas é crucial.

Aplicação na Criação de Conteúdo

Imagine que você está criando uma postagem no blog sobre energia renovável e deseja garantir que determinadas palavras-chave sejam incluídas.

Solicitação inicial: “Escreva uma breve visão geral das fontes de energia renováveis.”

Digamos que o modelo forneça uma visão geral das energias renováveis.

Prompt de acompanhamento do estímulo direcional: “Agora, incorpore as palavras-chave ‘energia solar’, ‘sustentabilidade’ e ‘pegada de carbono’ em um resumo de 2 a 4 frases do artigo.”

Este prompt orienta o modelo a incluir palavras-chave específicas em seu resumo, garantindo que o conteúdo esteja alinhado com determinados objetivos temáticos ou de SEO.

Nº 7: Geração automática de prompts

A geração automática de prompts é uma abordagem de ponta em IA, onde o próprio sistema cria prompts ou perguntas. Pense assim: em vez de uma pessoa ter que fazer perguntas ou instruções específicas para a IA, a IA gera essas instruções por conta própria. É como ensinar a IA a fazer as suas próprias perguntas, com base num conjunto de diretrizes ou objetivos. Este método é particularmente útil porque economiza tempo, reduz o erro humano e pode levar a respostas mais precisas e relevantes da IA.

Como funciona

A geração automática de prompts normalmente envolve algumas etapas principais:

1. Definição do objetivo: Primeiro, definimos o que precisamos da IA ​​– pode ser responder a uma pergunta, gerar um relatório, etc.
2. Entrada de dados inicial: Fornecemos algumas informações ou dados básicos para a IA como ponto de partida.
3. Criação imediata por IA: Utilizando os dados iniciais, a IA gera seu próprio conjunto de prompts ou perguntas para coletar mais informações ou esclarecer o objetivo.
4. Resposta e Refinamento: A IA então usa esses prompts gerados automaticamente para produzir respostas. Se necessário, ele pode refinar ou criar novos prompts com base em respostas anteriores para maior precisão.

Aplicação em saúde

Agora, vamos aplicar esse conceito a um ambiente de saúde para ver como ele pode transformar o atendimento ao paciente.

Etapa 1: Definir o objetivo

Num cenário de cuidados de saúde, o objetivo pode ser diagnosticar a condição de um paciente com base nos seus sintomas. A entrada inicial pode ser uma lista de sintomas descritos por um paciente.

Etapa 2: IA gera prompts de diagnóstico

Usando a lista inicial de sintomas, a IA gera automaticamente avisos ou perguntas específicas para coletar informações mais detalhadas. Por exemplo, se um paciente mencionar dor no peito e falta de ar, a IA poderá gerar solicitações como “Pergunte se a dor no peito piora com a atividade física” ou “Pergunte sobre a duração da falta de ar”.

Etapa 3: coleta de informações e formação de hipóteses

À medida que a IA recebe respostas às suas solicitações autogeradas, ela começa a formar hipóteses sobre a condição do paciente. Pode, por exemplo, considerar questões relacionadas com o coração ou infecções respiratórias com base nas respostas.

Etapa 4: Refinando e Confirmando o Diagnóstico

A IA continua a refinar suas instruções com base na evolução das informações. Se suspeitar de um problema cardíaco, poderá gerar avisos relacionados a outros sintomas, como tontura ou fadiga. Este processo iterativo ajuda a restringir os diagnósticos possíveis e a sugerir os mais prováveis.

Conclusão: Melhorando a Eficiência do Diagnóstico

Dessa forma, a geração automática de alertas na área da saúde pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão do diagnóstico do paciente. Ele permite que os profissionais de saúde identifiquem rapidamente as causas mais prováveis ​​dos sintomas de um paciente e tomem decisões informadas sobre testes ou tratamentos adicionais. Esta abordagem orientada pela IA não só agiliza o processo de diagnóstico, mas também apoia os profissionais de saúde na prestação de cuidados mais eficazes aos pacientes.

Nº 8: geração aumentada por recuperação

A geração aumentada de recuperação (RAG) é uma técnica sofisticada de IA que combina o poder dos modelos de linguagem com a capacidade de recuperar informações relevantes de bancos de dados externos ou bases de conhecimento. Este método é particularmente útil ao lidar com consultas que requerem informações atualizadas ou conhecimentos específicos nos quais o modelo de IA não foi treinado.

Como funciona a geração aumentada de recuperação

1. Processamento de consulta: Quando uma consulta é recebida, ela é primeiro codificada em uma representação vetorial.
2. Recuperação de documentos: Usando esse vetor, o sistema pesquisa um banco de dados (geralmente usando um banco de dados vetorial) para encontrar os documentos mais relevantes. Essa recuperação normalmente é baseada na proximidade dos vetores do documento com o vetor de consulta.
3. Integração de informações: Os documentos recuperados são então usados ​​como parte do prompt para o modelo de linguagem.
4. Geração de resposta: O modelo de linguagem gera uma resposta baseada na consulta original e nas informações dos documentos recuperados.

Aplicação Prática: Pesquisa Médica

Imagine um cenário num contexto de investigação médica:

Um pesquisador pergunta: “Quais são os tratamentos mais recentes para diabetes tipo 2 descobertos depois de 2020?”

1. Codificação de consulta: A questão é transformada em um vetor.
2. Recuperação de bancos de dados médicos: O sistema pesquisa revistas médicas e bases de dados em busca de descobertas recentes sobre tratamentos para diabetes tipo 2, recuperando artigos e estudos relevantes.
3. Aumentando o prompt: A IA então usa essas informações recuperadas, juntamente com a pergunta original, para compreender melhor o contexto.
4. Gerando uma resposta informada: Finalmente, a IA fornece uma resposta que inclui insights das pesquisas mais recentes, oferecendo ao pesquisador informações atualizadas e abrangentes.

Vantagens da geração aumentada de recuperação

• Informação atualizada: Especialmente útil para áreas como medicina ou tecnologia, onde novos desenvolvimentos são frequentes.
• Profundidade de conhecimento: Permite que a IA forneça respostas mais detalhadas e específicas, acessando uma vasta gama de fontes externas.
• Viés Reduzido: Ao confiar em fontes de dados externas, é menos provável que as respostas da IA ​​sejam influenciadas por quaisquer preconceitos presentes nos seus dados de treino.

A geração aumentada de recuperação representa um avanço significativo na capacidade da IA ​​de fornecer respostas precisas, informadas e contextualmente relevantes, especialmente em cenários onde é crucial manter-se atualizado com as informações mais recentes. Esta técnica garante que as respostas da IA ​​não se baseiam apenas no conhecimento pré-existente, mas são aumentadas com os dados mais recentes de fontes externas.

Você pode ler mais em nosso postagem no blog sobre geração aumentada de recuperação.

Habilidades técnicas necessárias para engenheiros imediatos

Tornar-se um engenheiro adepto ou contratar um envolve a compreensão de uma combinação única de habilidades técnicas e não técnicas. Estas competências são cruciais para aproveitar todo o potencial da IA ​​e dos modelos generativos em diversas aplicações.

1. Compreensão profunda da PNL: O conhecimento de algoritmos e técnicas de processamento de linguagem natural é essencial. Isso inclui compreender as nuances da linguagem, sintaxe e semântica, que são essenciais na elaboração de prompts eficazes.
2. Familiaridade com grandes modelos de linguagem: É necessária proficiência com modelos como GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc. Compreender as capacidades e limitações desses modelos permite que os engenheiros imediatos aproveitem todo o seu potencial.
3. Habilidades de programação e integração de sistemas: Habilidades para trabalhar com arquivos JSON e um conhecimento básico de Python são necessários para integrar modelos de IA em sistemas. Essas habilidades ajudam na manipulação e processamento de dados para tarefas imediatas de engenharia.
4. Interação API: O conhecimento de APIs é fundamental para integrar e interagir com modelos generativos de IA, facilitando a comunicação perfeita entre diferentes componentes de software.
5. Análise e Interpretação de Dados: A capacidade de analisar respostas de modelos de IA, identificar padrões e fazer ajustes nos prompts com base em dados é vital. Essa habilidade é crucial para refinar as instruções e aumentar sua eficácia.
6. Experimentação e Iteração: Conduzir testes A/B, monitorar métricas de desempenho e otimizar continuamente os prompts com base no feedback e nos resultados da máquina são responsabilidades importantes.

Responsabilidades não técnicas em engenharia imediata

1. Comunicação efetiva: A articulação clara de ideias e a colaboração eficaz com equipes multifuncionais são essenciais. Isso inclui coletar e incorporar feedback do usuário no refinamento imediato.
2. Supervisão Ética: Garantir que as solicitações não gerem respostas prejudiciais ou tendenciosas é crucial. Esta responsabilidade está alinhada com as práticas éticas de IA e mantém a integridade das interações de IA.
3. Especialização de Domínio: O conhecimento especializado em áreas específicas, dependendo da aplicação, pode aumentar significativamente a relevância e a precisão dos prompts.
4. Solução criativa de problemas: É necessário pensar de forma criativa e inovadora para desenvolver novas soluções que ultrapassem os limites das interações convencionais entre IA e humanos.

Simplificando técnicas complexas de prompt com Nanonets

À medida que nos aprofundamos no mundo da engenharia imediata, fica evidente que a complexidade das técnicas imediatas pode se tornar bastante técnica, especialmente quando se trata de problemas complexos. É aqui que as Nanonets intervêm como um divisor de águas, preenchendo a lacuna entre as capacidades avançadas de IA e as aplicações fáceis de usar.

Nanonets: seu simplificador de fluxo de trabalho de IA

A Nanonets desenvolveu uma abordagem inovadora para aproveitar ao máximo essas sofisticadas técnicas imediatas sem sobrecarregar os usuários com sua complexidade. Compreendendo que nem todo mundo é especialista em IA ou engenharia imediata, a Nanonets oferece uma solução perfeita.

Simplificando processos de negócios com facilidade

Nanonets Workflow Builder é um recurso de destaque, projetado para converter linguagem natural em fluxos de trabalho eficientes. Esta ferramenta é incrivelmente fácil de usar e intuitiva, permitindo que as empresas automatizem e simplifiquem seus processos sem esforço. Seja gerenciando dados, automatizando tarefas repetitivas ou entendendo solicitações complexas de IA, Nanonets simplifica tudo. Visite-nos em nossa plataforma de automação de fluxo de trabalho.

Um vislumbre da eficiência das Nanonets

Para realmente apreciar o poder e a simplicidade das Nanonets, temos um pequeno vídeo demonstrando o Nanonets Workflow Builder em ação. Este vídeo mostra como você pode transformar facilmente instruções em linguagem natural em fluxos de trabalho eficazes e simplificados. É uma ilustração prática de como transformar processos complexos de IA em aplicativos fáceis de usar.

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Soluções personalizadas com Nanonets

Cada empresa tem necessidades únicas e a Nanonets está aqui para atender a essas necessidades específicas. Se você está intrigado com o potencial da IA ​​para aprimorar seus processos de negócios, mas se sente intimidado pelos detalhes técnicos, a Nanonets oferece a solução perfeita. Convidamos você a agendar uma ligação com nossa equipe para explorar mais sobre como Nanonets podem transformar suas operações comerciais. É uma oportunidade para compreender como a IA avançada pode ser aproveitada de forma simples, eficaz e acessível.

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Com Nanonets, as complexidades técnicas da engenharia imediata tornam-se acessíveis e aplicáveis ​​às necessidades do seu negócio. Nosso objetivo é capacitá-lo com recursos avançados de IA, empacotados de uma forma que seja fácil de entender e implementar, garantindo que sua empresa permaneça à frente no mundo da tecnologia em rápida evolução.

Conclusão

Nesta postagem do blog, viajamos pelo intrincado mundo da engenharia de prompts, desvendando seus fundamentos, desde a compreensão básica dos prompts até técnicas sofisticadas, como geração aumentada de recuperação e design automático de prompts. Vimos como a engenharia rápida não envolve apenas perspicácia técnica, mas também envolve considerações criativas e éticas. Fazendo a ponte entre estas funcionalidades complexas de IA e as aplicações empresariais práticas, as Nanonets emergem como um interveniente fundamental. Ele simplifica o processo de aproveitamento dessas técnicas avançadas de alerta, permitindo que as empresas integrem de forma eficiente a IA em seus fluxos de trabalho sem se envolver em complexidades técnicas.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/