O que é prompt engineering e como pode ajudar em IA Generativa?

A Inteligência Artificial (IA) tem ganhado um espaço expressivo entre as áreas estratégicas e operacionais das empresas. Não é para menos, já que ela tem se desenvolvido de maneira constante e veloz. Mas você já se perguntou sobre o que está por trás desse recurso tão valioso? Está na hora de saber mais sobre Prompt Engineering.

Esse termo reúne todos os comandos ou instruções com os quais um modelo de linguagem opera. Nesse caso, quanto melhor for a qualidade da engenharia de prompts, melhores serão as respostas geradas pela Inteligência Artificial. Quer saber mais? Então, continue de olho e acompanhe este post até o final!

Você já sabe que tudo o que a IA faz é reproduzir uma série de comportamentos pré-programados, que até podem gerar novos comandos a partir de algumas instruções, certo? Mas, para isso, é preciso que um ser humano crie estrategicamente a combinação de regras que vai levar o software a reproduzir um resultado praticamente perfeito.

Vamos a um exemplo prático? No caso do ChatGPT, é preciso que o usuário insira uma determinada pergunta para que a IA gere um resultado. Mas, afinal, como ele sabe que tipo de linguagem usar ou que combinações fazer para proporcionar as respostas mais precisas? A resposta é: por meio de Prompt Engineering.

Obviamente, isso tudo leva tempo e envolve uma complexidade enorme de fatores. Não basta criar os prompts. É preciso testá-los, descobrir suas limitações e encontrar meios de manter o seu constante refinamento. É assim que um atendimento automático de um site consegue gerar respostas quase tão informais e pessoais quanto um atendente humano, por exemplo.

Com os prompts certos, a devolutiva desses softwares inteligentes se aproxima cada vez mais da naturalidade com que as pessoas não só se comunicam, como cruzam informações. Por isso, essa é uma área que tem estado tão em voga ultimamente.

E o que é IA Generativa?

Além dos prompts criados pelos engenheiros, é possível aprimorar ainda mais o desenvolvimento da IA através da chamada IA Generativa. Ela é capaz de produzir algo conhecido como “aprendizado por transferência”, ou seja, os próprios resultados gerados por uma sequência de prompts podem servir como novos inputs para refinar suas respostas.

De maneira bem resumida, a própria Inteligência Artificial aprimora a si mesma. Isso é possível graças a uma reprodução muito semelhante à rede neural humana. Nesse caso, a tecnologia é capaz de utilizar um enorme conjunto de dados para buscar toda informação de que precisa para gerar um novo conhecimento (ou treinamento) e melhorar os recursos criados pelo ser humano.

Ainda é um pouco exagero dizer que a IA Generativa consegue substituir a capacidade criativa humana. Mas, na velocidade com que a Prompt Engineering e as redes de dados estão se aprimorando, a tendência é que isso ocorra, em algum momento.

Talvez, em pouco tempo, a IA Generativa já esteja produzindo recursos voltados para a realidade virtual, aprimorando espaços como o metaverso e outras soluções realísticas.

Qual é a relação entre Prompt Engineering e IA Generativa?

Quando falamos em Prompt Engineering, precisamos ter em mente aquela série de perguntas que você insere em uma caixa de diálogo de um chatbot, por exemplo. Basicamente, você dá um comando, indicando que tipo de resultado quer que seja gerado, e a IA varre seu banco de dados atrás dessa informação, produzindo uma resposta aproximada.

Quando a IA Generativa entra em cena, você tem novos recursos à disposição. Você conta com uma combinação de uma série de algoritmos e do aprendizado da máquina para gerar coisas absolutamente novas. Um exemplo disso são os geradores de imagens, vídeos ou áudios a partir de descrições escritas.

Porém, as primeiras experiências com esse recurso à disposição já demonstraram que ainda há um extenso caminho a ser trilhado. Você já deve ter se deparado, em algum momento, com alguma imagem criada pela Inteligência Artificial, literalmente sem pé nem cabeça (ou sem braço, ou com braços a mais).

Além do mais, se todo esse recurso não for muito bem direcionado, ele perde a sua aplicabilidade.

O que isso significa? Que para a IA Generativa e a Prompt Engineering serem, de fato, úteis para os negócios, é preciso que uma equipe de especialistas se debruce sobre as variáveis que querem explorar. É preciso ter um problema em mente para resolver, bem como delimitar muito bem seu diagnóstico e entender como aquilo pode ser solucionado em pequenas partes.

Sem isso, o que vemos é uma IA tentando gerar soluções absurdas e um pouco sem nexo, a exemplo das imagens. Resumindo, quanto mais específico você for na determinação daquilo que precisa ser gerado, maiores as chances de uma devolutiva de sucesso. Do contrário, você terá apenas uma sopa de dados desleixadamente combinados.

O que é preciso saber sobre Engenharia de Prompt?

A Engenharia de Prompt tem, sim, um alto valor para o sucesso dos negócios. Porém, é preciso se manter atento ao fato de que ela ainda está em evolução, o que indica que nem sempre é possível confiar em todos os seus produtos.

Ainda assim, quando recebe a devida curadoria, é possível que essa área gere diferenciais competitivos importantes. Por exemplo, com a otimização dos prompts, os negócios podem gerar insights valiosos sobre o mercado, produzir estratégias inteligentes e gerar soluções relevantes para os seus problemas internos. Desse modo, todo o processo de tomada de decisão é beneficiado.

Além disso, há um ganho perceptível na eficiência operacional dos negócios. A IA pode cuidar muito bem da maior parte das interações com os usuários, de forma automatizada, possibilitando que os colaboradores de uma empresa concentrem sua atenção apenas nos casos complexos ou em situações com maior valor agregado.

No entanto, para que tudo rode de uma maneira satisfatória, será necessário manter a atenção sobre alguns desafios que não podem ser ignorados, como:

• a possibilidade de a IA gerar resultados tendenciosos e informações que não são verdadeiras;
• a necessidade de atualizar constantemente os prompts usados pelo seu sistema;
• a demanda por um aprimoramento contínuo através de testes, avaliação dos usuários e adoção de novas tecnologias.

Sobretudo, é fundamental lembrar que essa é uma tecnologia em desenvolvimento e ainda é considerada imprecisa. Nesse caso, estamos vivenciando uma fase de intensa experimentação e aprimoramento. Isso não significa que a Prompt Engineering e a IA Generativa não possam ser usadas, mas elas devem contar com uma estratégia de revisão constante, pelo menos por enquanto.

Quais são suas utilidades e possibilidades?

A essa altura, você já deve ter percebido que a Prompt Engineering tem mesmo muitas aplicações práticas e que pode potencializar as ferramentas comunicativas (e criativas) de empresas dos mais diversos setores, não é mesmo? Mas, talvez, ainda seja um pouco difícil identificar como isso é levado para a prática.

Inicialmente, a maneira mais popular como os prompts têm sido testados e aprimorados é através das atividades de entretenimento. Sabe esses serviços online que geram imagens ou as ferramentas baseadas em IA que resumem automaticamente os conteúdos? Apesar de serem aplicações simples, ajudam a afiar os prompts.

É claro que muitas empresas já estão investindo massivamente na melhoria desse recurso, para que ele possa ser usado a favor das atividades econômicas, seja no chatbot do site ou por meio de soluções completas. Desse modo, os atendimentos poderão ser mais alinhados à linguagem do cliente, gerando informações precisas e específicas, por exemplo.

Como obter melhores respostas com IA Generativa e Prompt Engineering?

A Prompt Engineering também acaba sendo um recurso bem interessante para o aprimoramento da IA Generativa. Porém, é importante saber como usar essas ferramentas de maneira colaborativa uma com a outra. Para isso, existem várias boas práticas que podem ser incorporadas em recursos como o famoso ChatGPT e o Google Bard, desenvolvido especificamente pelo Google.

Você já viu que ser específico é uma delas. O mesmo vale para usar uma linguagem objetiva e, na maioria dos casos, preferencialmente descritiva. Isso vai tornar os comandos mais precisos e facilitar as devolutivas. Obviamente, outros cuidados são relevantes, como:

• manter a objetividade nas descrições para não “confundir” a IA;
• realizar descrições completas, com verbos e termos que ajudem a explicar sua demanda;
• apostar em perguntas e pedidos abertos, que não possam ser respondidos com “sim” e “não”;
• desafiar a ferramenta para respostas mais completas ou profundas, pedindo mais informações;
• escrever como se estivesse conversando com uma pessoa e não com uma tecnologia artificial;
• informar a persona que vai consumir a resposta que você busca.

A partir disso, não se esqueça que você está interagindo com uma série de comandos. Eventualmente, eles podem falhar, não compreendendo seu pedido ou devolvendo respostas equivocadas. Portanto, sempre cheque os dados gerados e, antes de reproduzir algum conteúdo, certifique-se de que ele não é plagiado.

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