Neste tutorial, exploramos como formular prompts eficazes, que são usados para solicitar chatbots, conteúdo ou serviços ao cliente. A engenharia de prompts é especialmente crucial em modelos de IA generativa. Isso inclui o versátil ChatGPT da OpenAI, que foi projetado para gerar texto semelhante ao humano, tornando-o uma ferramenta indispensável para gerar conteúdo, interações com o cliente e chatbots envolventes.

TL;DR

  • A engenharia imediata é uma competência crucial para gerar resultados precisos e direccionados nos modelos generativos de IA.
  • O ChatGPT da OpenAI é uma ferramenta versátil de processamento de linguagem utilizada na criação de conteúdos, no serviço de apoio ao cliente e nos chatbots.
  • O ChatGPT Prompt Engineering requer uma compreensão profunda do seu funcionamento e a elaboração de prompts eficazes para orientar os outputs para um resultado preferido.
  • Os fundamentos da engenharia de prompts requerem uma compreensão do comportamento do ChatGPT e a capacidade de desenvolver prompts adequados à precisão.
  • A especificidade, a clareza e a precisão são os princípios-chave de prompts eficazes para o ChatGPT.
  • O fornecimento de contexto através de instruções e marcadores de posição orienta o foco do modelo para obter melhores resultados.
  • O ChatGPT tem um desempenho ótimo quando lhe são atribuídas funções específicas para respostas orientadas para tarefas.

Como começar a utilizar o ChatGPT Prompt Engineering

ChatGPT Prompt Engineering é um conjunto de competências cruciais em qualquer exploração de modelos de linguagem. Requer uma compreensão profunda dos modelos de linguagem, do seu funcionamento e competência na elaboração de prompts eficazes que orientem a produção para um resultado preferido. O nosso curso de Introdução ao ChatGPT é um recurso introdutório para compreenderes os fundamentos desta ferramenta.

Como funciona o ChatGPT

O ChatGPT é um modelo de transformação que utiliza uma técnica de previsão para sintetizar texto. Prevê as palavras seguintes numa frase e junta frases para formar parágrafos completos. Por exemplo, dado o contexto de "O sol está...", o ChatGPT pode prever "brilhar" ou "pôr-se" como continuações adequadas. Compreender o mecanismo do ChatGPT é vital para orientar o modelo para gerar previsões que se alinham com o resultado desejado.

Fundamentos da engenharia rápida

A engenharia de prompts é um ciclo iterativo de criação, teste e otimização de prompts para gerar resultados precisos e direccionados. Envolve o desenvolvimento de prompts que podem moldar o resultado da IA com o mínimo de interrupções ou respostas desnecessárias. Como tal, os fundamentos da engenharia de prompts requerem uma compreensão clara do comportamento do ChatGPT e a capacidade de adaptar prompts adequados para obter respostas precisas e úteis. Falamos mais sobre as técnicas de engenharia de prompts neste artigo.

Exemplos de Engenharia Rápida

Por exemplo, se quisermos que o GPT-4 produza um breve relatório de análise de dados sobre os dados de vendas de uma fonte de retalho, "Fornecer um relatório de análise de dados" provocaria uma resposta geral. Embora isto seja adequado, ainda podemos otimizar mais esta pergunta.

Uma pergunta mais útil poderia ser:

"Como analista de dados, esboça a metodologia que utilizarias para analisar um conjunto de dados que descreve as tendências de vendas ao longo do tempo, identificar os produtos mais vendidos e analisar o desempenho das vendas por região no último trimestre.

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Este pedido revisto é específico. Define um papel (analista de dados), descreve os requisitos específicos que conduzem a um resultado mais eficaz, instruindo o GPT-4 a fornecer uma análise específica com base no conjunto de dados especificado.

Estratégias para criar prompts eficazes para o ChatGPT

Ao conceber prompts, é essencial compreender as estruturas básicas e as técnicas de formatação. Os prompts consistem frequentemente em instruções e espaços reservados que orientam a resposta do modelo. 

Por exemplo, na análise de sentimentos, um pedido pode incluir um marcador de posição para o texto a ser analisado, juntamente com instruções como "Analisa o sentimento do seguinte texto:" Ao fornecer instruções claras e específicas, podemos orientar o foco do modelo e produzir resultados mais precisos.

Sê claro

Um aviso útil deve ser muito claro para orientar com precisão a previsão do modelo. A ambiguidade deve ser minimizada, com sugestões detalhadas que clarifiquem os requisitos exactos. Por exemplo, usa "Fornece uma descrição detalhada das características, comportamento e cuidados necessários para cães domésticos" em vez de "Fala-me sobre cães".

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Fornecer contexto

Como o ChatGPT responde com base no contexto imediato da pergunta, é fundamental estabelecer um contexto claro. Por exemplo, a pergunta "Traduz o seguinte texto em inglês para francês: 'Hello, how are you?'" fornece um contexto aproximado e instruções específicas.

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Sê preciso

A precisão dos prompts orienta a precisão da saída. Especifica o resultado esperado no prompt. Por exemplo, para gerar uma lista, pede especificamente o seguinte: "Lista os 10 países mais populosos do mundo."

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Experimenta a representação de papéis

O ChatGPT tem um desempenho ótimo quando adopta funções específicas. A atribuição de funções orienta a sua resposta. Ao dar a instrução "Como historiador, explica o significado da Guerra Civil Americana", por exemplo, ditamos a forma e a profundidade da resposta de ChatGPT.

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Exemplos de mensagens do ChatGPT [Mensagens más vs. boas]

Os exemplos de prompts eficazes são específicos e permitem que o modelo concentre a sua atenção na geração de resultados precisos e relevantes, enquanto que os prompts maus são demasiado gerais e resultam em respostas ambíguas ou desfocadas.

Sugestão má: "Fala-me de cães."
Boa proposta: "Descreve detalhadamente as características, o comportamento e os cuidados necessários aos cães domésticos."

Sugestão má: "Traduz este texto para francês."
Boa sugestão: "Traduz o seguinte texto em inglês para francês: 'Hello, how are you?'"

Sugestão má: "Analisa estes dados."
Bom Prompt: "Analisa as dez acções com melhor desempenho no sector da tecnologia no último trimestre e apresenta um relatório com projecções para os próximos seis meses."

Sugestão má: "Escreve um artigo sobre as alterações climáticas."
Boa sugestão: "Como jornalista ambiental, escreve um artigo sobre o impacto da atividade humana no aquecimento global, incluindo o aumento das emissões de CO2 e as suas consequências para o ambiente."

Sugestão má: "Cria um gráfico com os dados de vendas."
Boa sugestão: "Cria um gráfico de barras com os dados de vendas do último trimestre, destacando especificamente o crescimento das vendas entre regiões e categorias de produtos."

Os exemplos de prompts eficazes são específicos e permitem que o modelo concentre a sua atenção na geração de resultados precisos e relevantes, enquanto que os prompts maus são demasiado gerais e resultam em respostas ambíguas ou desfocadas.