Engenharia de prompt

A engenharia de prompts é um campo emergente de suma importância para o desenvolvimento da inteligência artificial (IA), focando nos processos críticos de geração de resultados eficazes para modelos de IA generativa (GenAI). Com o aumento da sofisticação dos sistemas de IA, a capacidade de se comunicar com eles de forma eficaz tornou-se uma habilidade essencial. A engenharia de prompts faz a ponte entre a intenção humana e a compreensão da máquina, garantindo que as ferramentas de IA produzam resultados cada vez melhores. 
 
Fundamentalmente, a engenharia de prompts consiste em projetar e refinar as instruções em linguagem natural fornecidas aos modelos de IA. Essas instruções, conhecidas como prompts, guiam a IA na realização de tarefas específicas, desde a geração de texto e resposta a perguntas até a criação de imagens e de código. O objetivo é obter as respostas mais precisas, relevantes e úteis do sistema de IA. 
 
Um exemplo prático da engenharia de prompts são os chatbots de suporte ao cliente. Por exemplo, uma grande empresa de comércio eletrônico pode usar um modelo GenAI para potencializar sua interface de chat no atendimento ao cliente. Os engenheiros de prompts podem elaborar cuidadosamente os prompts iniciais e as perguntas de acompanhamento para garantir que o chatbot possa entender e gerenciar eficientemente uma ampla variedade de consultas de clientes. Eles podem criar prompts que guiam a IA a solicitar números de pedidos em um formato específico, oferecer respostas empáticas a clientes frustrados ou encaminhar problemas complexos para representantes humanos quando necessário. Ao ajustar e refinar esses prompts, a empresa pode melhorar significativamente a eficácia do chatbot, gerando uma maior satisfação do cliente e reduzindo a carga de trabalho para a equipe de suporte humano.

A engenharia de prompts tornou-se o assunto do momento recentemente devido ao seu rápido avanço e à ampla adoção das ferramentas de GenAI. Modelos como o ChatGPT da OpenAI, o Large Language Model Meta AI (LLaMA) da Meta e o BERT do Google demonstraram capacidades de entender e gerar texto semelhante ao humano. No entanto, o resultados desses modelos são altamente dependentes da qualidade dos prompts que recebem. À medida que essas ferramentas de IA se tornam mais acessíveis para as empresas e o público em geral, a necessidade de uma engenharia de prompts eficaz aumenta. 

A engenharia de prompts é particularmente importante para grandes modelos de linguagem (LLMs) e outras ferramentas de IA generativa que dependem do processamento de linguagem natural. Esses modelos, treinados usando enormes quantidades de dados, podem realizar uma ampla variedade de tarefas. No entanto, sua natureza aberta significa que a qualidade dos seus resultados depende muito da qualidade dos dados de entrada que recebem.
 

A engenharia de prompts exerce um papel fundamental na otimização do desempenho de modelos de IA, influenciando seu comportamento e melhorando a qualidade dos resultados. Veja como: 

1. Fornecer contexto: prompts bem elaborados fornecem um contexto essencial para ajudar a IA a entender as sutilezas da tarefa em questão. Este contexto pode incluir informações prévias, requisitos específicos ou formatos desejados para o resultado final.  
2. Raciocínio guiado: técnicas avançadas, como o encadeamento de pensamento, dividem tarefas complexas em etapas lógicas, guiando o processo de raciocínio da IA. Essa abordagem normalmente gera resultados mais precisos e coerentes, especialmente em relação a tarefas de resolução de problemas. 
3. Reduzir a ambiguidade: prompts claros e específicos reduzem as chances de haver uma interpretação errônea da IA. A clareza é essencial para obter respostas precisas e relevantes.  
4. Aprimorar a criatividade: prompts cuidadosamente elaborados podem impulsionar os modelos de IA a gerar resultados mais criativos e diversificados, principalmente em tarefas que envolvem a criação de conteúdo ou a geração de ideias. 
5. Reduzir vieses: a engenharia de prompts feita com cuidado pode auxiliar na neutralização de vieses inerentes em modelos de IA, gerando resultados mais equilibrados e justos. 
6. Melhorar a eficiência: ao formular prompts que capturam com exatidão a intenção do usuário, a engenharia de prompts ajuda a reduzir a necessidade de várias iterações ou esclarecimentos, economizando tempo e recursos computacionais.  

Modos de falha na engenharia de prompts:
Embora uma boa engenharia de prompts possa melhorar significativamente os resultados da IA, prompts mal projetados podem levar a uma série de modos de falha. Por exemplo:

1. Ambiguidade e má interpretação: prompts vagos ou mal formulados podem fazer com que a IA interprete mal a tarefa, gerando resultados irrelevantes ou sem sentido. Por exemplo, um comando como "Conte-me sobre isso" sem contexto pode gerar respostas aleatórias e pouco úteis. 
2. Reforço de vieses: prompts que inadvertidamente contêm vieses podem fazer com que a IA gere resultados enviesadas. Por exemplo, um prompt solicitando para "descrever um médico típico" sem especificar diversidade pode criar resultados que perpetuam estereótipos de gênero ou raciais. 
3. Alucinação: prompts excessivamente amplos ou mal definidos podem levar a IA a gerar informações falsas ou que induzem ao erro. Isso é especialmente problemático em tarefas baseadas em dados, onde a precisão é fundamental. 
4. Injeção de prompts: prompts formulados com fins maliciosos podem potencialmente sobrepor as instruções iniciais da IA, gerando resultados inesperados ou prejudiciais. Isso representa um risco de segurança em sistemas de IA de uso público. 
5. Especificação excessiva: prompts que são muito específicos ou restritivos podem limitar a capacidade da IA de fornecer respostas úteis ou criativas, basicamente "imobilizando" as capacidades do modelo. 
6. Inconsistência: um prompt mal projetado pode resultar em saídas inconsistentes em uma variedade de execuções, tornando o sistema de IA não confiável para aplicações fundamentais.
7.  Preocupações éticas: prompts que incentivam a IA a gerar conteúdo sem considerar as implicações éticas podem gerar resultados inapropriados, ofensivos ou potencialmente prejudiciais.

Entender mais sobre esses modos de falha é crucial para engenheiros de prompt. Isso ressalta a necessidade de um design de prompts cuidadoso, testes detalhados e refinamento contínuo para garantir que os sistemas de IA produzam resultados confiáveis, imparciais e benéficos.
 

A engenharia de prompts abrange diversos tipos de prompts, cada um ajustado a tarefas específicas e resultados desejados. Isso inclui prompts multitarefa, nos quais a IA é instruída a realizar diferentes tarefas no mesmo prompt, como um resumo seguido de uma análise de sentimento. É fundamental entender esses diferentes tipos para aproveitar efetivamente as capacidades da IA: 

• Prompts de conclusão de texto: esses prompts são projetados para que a IA continue ou amplie um determinado trecho de texto. São usados para gerar conteúdo, redigir histórias ou até mesmo completar código. Por exemplo, na escrita criativa, um autor pode usar um prompt de conclusão de texto para gerar ideias de reviravoltas no enredo ou para criar diferentes personagens de um romance.
• Prompts de perguntas e respostas: esses prompts estruturam as queries para obter respostas precisas e relevantes da IA. São especialmente úteis para extrair informações e tarefas baseadas em conhecimento. Por exemplo, em contextos educacionais, os professores podem usar prompts de perguntas e respostas para criar questionários interativos ou oferecer explicações personalizadas aos alunos.
• Prompts de resumo: esses prompts instruem a IA a condensar textos mais longos em resumos concisos, mantendo as informações principais e reduzindo o tamanho do texto. Por exemplo, profissionais de empresas podem usar prompts de resumo para sintetizar rapidamente as principais ideias de extensos relatórios ou transcrições de reuniões. 
• Prompts de tradução: usados para guiar a IA na tradução de texto de um idioma para outro, esses prompts incluem contexto sobre o tom, estilo ou tema do texto. Por exemplo, no marketing internacional, as empresas podem usar prompts de tradução para adaptar seu texto publicitário para diferentes mercados globais, garantindo a preservação das sutilezas culturais. 
• Prompts de escrita criativa: esses prompts incentivam a IA a gerar conteúdo original, como histórias, poemas ou roteiros, fornecendo temas ou limitações específicas. Por exemplo, no marketing de conteúdo, as marcas podem usar prompts de escrita criativa para criar postagens envolventes nas redes sociais ou blogs que estejam alinhadas com a imagem e voz da marca. 
• Prompts de geração de código: projetados para tarefas de programação, esses prompts guiam a IA para escrever, depurar ou explicar código em diferentes linguagens de programação. Por exemplo, no desenvolvimento de software, os programadores podem usar prompts de geração de código para rapidamente criar protótipos de funções, gerar código padrão ou corrigir bugs.
• Prompts de geração de imagens: usados com modelos de IA de texto para imagem, esses prompts descrevem em detalhes o resultado visual desejado, incluindo estilo, composição e elementos específicos. Por exemplo, no design gráfico, artistas podem usar prompts de geração de imagens para criar arte conceitual ou visualizar ideias antes de iniciarem um projeto de design.
• Prompts específicos para tarefas: estes são prompts personalizados para tarefas especializadas, como análise de sentimento, reconhecimento de entidades ou extração de dados. Por exemplo, em pesquisas de mercado, analistas podem usar prompts de análise de sentimento para avaliar a opinião pública sobre o lançamento de um novo produto, analisando comentários nas redes sociais.
• Prompts multitarefa: esses prompts complexos instruem a IA a realizar várias tarefas em sequência ou em paralelo, combinando diferentes tipos de prompts. Por exemplo, um prompt multitarefa pode pedir que a IA resuma uma postagem nas redes sociais, analise seu sentimento e identifique qualquer conteúdo que seja potencialmente inadequado.
   

Elaborar prompts eficazes é considerado uma arte e também uma ciência. Veja alguns princípios-chave e melhores práticas para a engenharia de prompts: 

1. Seja claro e específico: a clareza é fundamental na engenharia de prompts. Evite ambiguidades e forneça instruções específicas sobre o que você quer que a IA faça.
2. Forneça contexto: inclua informações prévias relevantes ou exemplos para ajudar a IA a entender melhor a tarefa.
3. Use uma formatação consistente: mantenha uma estrutura uniforme em seus prompts, especialmente ao trabalhar tarefas complexas ou processos de diversas etapas.
4. Experimente diferentes abordagens: teste uma variedade de formulações e estruturas para identificar qual gera os melhores resultados. A engenharia de prompts geralmente envolve iteração e refinamento.
5. Use o aprendizado de poucos exemplos: quando apropriado, inclua no prompt alguns exemplos do resultado que você deseja. Essa técnica, conhecida como aprendizado de poucos exemplos, ou "few-shot prompting" em inglês, pode melhorar significativamente o desempenho da IA em tarefas específicas.
6. Considere as limitações do modelo: esteja ciente das capacidades e limitações do modelo de IA. Ajuste seus prompts para operar dentro dessas restrições.
7. Use uma linguagem apropriada: ajuste a complexidade e o tom da linguagem à tarefa em questão. Para tarefas técnicas, utilize uma terminologia precisa; para tarefas criativas, use uma linguagem mais descritiva.
8. Fragmente tarefas complexas: para problemas com uma maior complexidade, considere fragmentá-los em etapas menores e mais gerenciáveis usando técnicas como o encadeamento de pensamento.
9. Inclua instruções detalhadas: quando necessário, forneça instruções detalhadas ou diretrizes específicas para a IA seguir.
10. Teste e refine: teste regularmente seus prompts e ajuste-os de acordo com os resultados. A engenharia de prompts é um processo iterativo.

MLflow, uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida do machine learning, pode desempenhar um papel significativo na engenharia de prompts. Embora o MLflow não tenha sido inicialmente projetado especificamente para a engenharia de prompts, seus recursos podem ser adaptados para ajudar nesse processo, tornando-a uma ferramenta valiosa para quem está começando a usar IA. O MLflow oferece uma maneira estruturada de organizar, acompanhar e otimizar seu trabalho. Veja como usar o MLflow no seu fluxo de trabalho de engenharia de prompts:

• Acompanhamento de experimentos: em sua essência, o MLflow ajuda a monitorar diferentes experimentos. Na engenharia de prompts, cada "experimento" pode ser um prompt diferente ou um conjunto de prompts. As capacidades do MLflow de acompanhar experimentos podem ser usadas para registrar diferentes variações de prompts, seus parâmetros e os resultados gerados pela IA. Essa metodologia sistemática facilita a comparação da eficácia de diferentes estratégias de prompts por engenheiros de prompts. 
• Model Registry: embora os prompts em si não sejam tradicionalmente considerados modelos no machine learning, o Model Registry no MLflow pode ser utilizado para armazenar e controlar versões de diferentes padrões de prompt ou estratégias. Isso contribui para manter um catálogo de prompts eficazes para uma variedade de tarefas, algo especialmente útil para desenvolver suas habilidades e criar uma biblioteca de prompts bem-sucedidos.
• Projetos: projetos MLflow podem englobar todo o fluxo de trabalho da engenharia de prompts, incluindo a geração de prompts, a interação com o modelo e a avaliação dos resultados. Isso garante a reprodutibilidade e uma colaboração facilitada entre os membros da equipe, o que é essencial ao trabalhar em equipe ou ao compartilhar seu trabalho com outras pessoas. 
• Registro de métricas: no machine learning, o MLflow é utilizado para registrar métricas de desempenho. Na engenharia de prompts, é possível definir métricas relevantes para o desempenho do prompt, como pontuações de relevância, medidas de coerência ou métricas específicas da tarefa. O MLflow pode ser usado para registrar e visualizar essas métricas em várias iterações de prompt, ajudando a descobrir quais prompts são mais eficazes.
• Armazenamento de artefatos: o armazenamento de artefatos do MLflow pode ser usado para salvar resultados gerados, permitindo comparar e analisar os resultados de diferentes prompts. Isso é particularmente útil durante o processo de iteração de prompts quando você precisa comparar os resultados lado a lado.
• Integração com modelos de IA: o MLflow pode ser integrado a vários modelos e plataformas de IA, otimizando o fluxo de trabalho, desde o design de prompts até a interação com o modelo e a análise dos resultados. Esta integração pode ajudá-lo a gerenciar todo o processo de engenharia de prompts, desde a concepção até a avaliação, em um único local.
• Ao usar o MLflow na engenharia de prompts, as organizações podem adotar uma abordagem mais estruturada e orientada por dados para o processo, permitindo a otimização sistemática de prompts para um melhor desempenho da IA.

Testar e refinar prompts é uma etapa crucial no processo de engenharia de prompts. Veja aqui uma abordagem sistemática para otimizar seus prompts: 

1. Estabelecer um desempenho de referência: comece com uma versão simplificada de um prompt e avalie seu desempenho. Isso resulta em uma comparação de referência. 
2. Definir métricas claras: determine o que caracteriza o sucesso para sua tarefa específica. Pode ser algo como precisão, relevância, criatividade ou taxa de conclusão de tarefas.
3. Criar variações: desenvolva múltiplas versões do seu prompt, variando elementos como a formulação, a estrutura e o nível de detalhamento. 
4. Realizar testes A/B: compare de forma sistemática diferentes variações de prompts para identificar qual apresenta o melhor desempenho conforme suas métricas definidas.
5. Analisar os resultados: avalie cuidadosamente as respostas da IA a cada variação do prompt. Procure por padrões, inconsistências ou áreas de melhoria.
6. Obter feedback humano: se aplicável, faça uma avaliação humana dos resultados da IA para revelar aspectos qualitativos que poderiam ser negligenciados pelas métricas automatizadas.
7. Iterar e refinar: com base na sua análise, aperfeiçoe os prompts. Para tal, você pode adicionar mais contexto, ser mais claro nas instruções ou ajustar a linguagem.
8. Desafiar os limites: desafie seus prompts usando situações incomuns ou extremas para garantir a solidez.
9. Considerar diferentes perfis de usuários: se os seus prompts serão utilizados por uma variedade de usuários, teste como os prompts se comportam perante diferentes tipos de usuários ou níveis de habilidade.
10. Monitorar o desempenho ao longo do tempo: reavalie regularmente a eficácia dos seus prompts, principalmente se o modelo de IA subjacente for atualizado ou se o caso de uso evoluir.
11. Documentar suas descobertas: mantenha registros detalhados do seu processo de testes, resultados e percepções. Essa documentação é muito valiosa para sua engenharia de prompts futura. 

Ao seguir essas etapas e refinar continuamente seus processos, você desenvolverá prompts altamente eficazes que consistentemente extraem o desempenho ideal dos modelos de IA.
 

Também é importante falar sobre as implicações éticas da engenharia de prompts. Engenheiros de prompts devem considerar uma série de temas éticos chave:

Viés e imparcialidade: os prompts podem inadvertidamente introduzir ou reforçar os vieses presentes nos modelos de IA. Engenheiros de prompts precisam estar atentos para criar prompts que incentivam a imparcialidade e a inclusão entre diversos grupos.
Desinformação e manipulação: os prompts têm o poder de guiar a IA na geração de conteúdo, o que gera preocupações sobre o possível uso indevido para disseminar desinformação ou manipular opiniões.
Privacidade e proteção de dados: a engenharia de prompts frequentemente envolve trabalhar com dados sensíveis ou gerar conteúdo que pode potencialmente revelar informações privadas.
Transparência e responsabilidade: à medida que os sistemas de IA ficam mais integrados nos processos de tomada de decisão, a transparência na engineering de prompts se torna indispensável. Para tal, é preciso documentar o raciocínio envolvidos no design de prompts e ser transparente sobre as limitações e possíveis vieses dos prompts. 
Intenção e empoderamento do usuário: a engenharia de prompts deve ter como objetivo capacitar os usuários, em vez de manipular ou enganá-los. 
Casos de uso éticos: considere as implicações éticas gerais das tarefas para as quais os prompts estão sendo desenvolvidos. Evite criar prompts para aplicações que possam causar danos ou violar normas éticas. 
Avaliação contínua: as considerações éticas na engenharia de prompts exigem um esforço contínuo. É necessário fazer avaliações e ajustes periódicos dos prompts com base em seu impacto no mundo real.
Colaboração interdisciplinar: trabalhe junto a especialistas em questões de ética, cientistas sociais e especialistas da área para garantir uma abordagem abrangente e ética na engenharia de prompts. 
Conformidade regulatória: mantenha-se informado e cumpra as regulamentações e diretrizes relevantes à ética da IA e proteção de dados.
Educação e conscientização: incentive a compreensão das implicações éticas da engineering de prompts entre os profissionais e usuários de sistemas de IA.

A engenharia de prompts é uma habilidade fundamental. Ela exige uma mistura de criatividade, conhecimento técnico e testes sistemáticos. À medida que a IA continua avançando, a capacidade de criar prompts eficazes se tornará cada vez mais valiosa em diversas indústrias e aplicações. Ao dominar a arte e a ciência da engenharia de prompts, podemos aproveitar todo o potencial das tecnologias de IA, gerando resultados mais precisos, criativos e úteis.