{"id":42411,"date":"2024-11-25T17:19:20","date_gmt":"2024-11-25T20:19:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/?p=42411"},"modified":"2025-04-08T13:58:20","modified_gmt":"2025-04-08T16:58:20","slug":"prompt-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/inteligencia-artificial\/prompt-engineering\/","title":{"rendered":"Prompt Engineering: conhe\u00e7a essa estrat\u00e9gia para melhorar as respostas das IAs"},"content":{"rendered":"\n<p>A <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/tecnologia\/inteligencia-artificial\/\">intelig\u00eancia artificial<\/a> (IA) generativa tem transformado a forma como interagimos com a tecnologia e consolidado a IA como uma das principais ferramentas, tanto para pessoas quanto para neg\u00f3cios. E no cora\u00e7\u00e3o dessa transforma\u00e7\u00e3o e consolida\u00e7\u00e3o, est\u00e1 o conceito de <strong>prompt engineering<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Essa pr\u00e1tica est\u00e1 diretamente relacionada \u00e0<strong> forma como formulamos comandos ou perguntas para modelos de linguagem<\/strong>, como o <a href=\"https:\/\/openai.com\/chatgpt\/overview\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GPT<\/a>, para que as respostas sejam precisas e respondam \u00e0s demandas espec\u00edficas dos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n<p>Continue lendo o texto para saber mais sobre o que \u00e9 prompt engineering, quais s\u00e3o suas t\u00e9cnicas e como se tornar um engenheiro de prompt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 um prompt?<\/h2>\n\n\n\n<p>Antes de entender o que \u00e9 a engenharia de prompt (<em>prompt engineering<\/em>), \u00e9 preciso saber o que \u00e9 um prompt. Um <em>prompt<\/em> \u00e9 a <strong>instru\u00e7\u00e3o inicial fornecida a um modelo de intelig\u00eancia artificial para orient\u00e1-lo na gera\u00e7\u00e3o de uma resposta<\/strong>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Em termos simples, \u00e9 a mensagem (entrada) enviada para o modelo de linguagem, que ir\u00e1 orientar a resposta (sa\u00edda) que ser\u00e1 gerada.<\/p>\n\n\n\n<p>O prompt pode ser utilizado para <strong>solicitar informa\u00e7\u00f5es, realizar tarefas, solucionar problemas<\/strong>, entre outras fun\u00e7\u00f5es. O objetivo principal dele \u00e9 <strong>fornecer ao modelo de linguagem um contexto claro e preciso<\/strong> que facilite a gera\u00e7\u00e3o de respostas relevantes e \u00fateis.<\/p>\n\n\n\n<p>Modelos como o GPT s\u00e3o projetados para processar informa\u00e7\u00f5es de forma vers\u00e1til, mas essa flexibilidade tamb\u00e9m significa que eles podem interpretar instru\u00e7\u00f5es de v\u00e1rias maneiras. Por isso, a <strong>engenharia de <\/strong><strong><em>prompt<\/em><\/strong><strong> \u00e9 essencial para minimizar ambiguidades, erros de interpreta\u00e7\u00e3o e obter o m\u00e1ximo de efici\u00eancia<\/strong> do modelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Componentes de um prompt<\/h3>\n\n\n\n<p>Um prompt bem feito \u00e9 composto por v\u00e1rios elementos que trabalham juntos para orientar o modelo de IA a gerar respostas relevantes e \u00fateis. Eles ajudam a comunicar, de forma clara e estruturada, uma demanda.<\/p>\n\n\n\n<p>Os principais componentes do prompt s\u00e3o: Instru\u00e7\u00e3o, contexto, dados de entrada, e indicador de sa\u00edda. Confira mais sobre cada um deles:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Instru\u00e7\u00e3o<\/strong>: \u00c9 a parte do <em>prompt<\/em> que comunica claramente ao modelo o que se espera dele. Ela define o tipo de tarefa que a IA deve realizar, como responder a uma pergunta, traduzir um texto, resumir um conte\u00fado ou gerar uma lista;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contexto<\/strong>: Fornece informa\u00e7\u00f5es adicionais para ajudar o modelo a entender a situa\u00e7\u00e3o ou o cen\u00e1rio em que a tarefa est\u00e1 inserida. Ele \u00e9 especialmente \u00fatil em casos onde o modelo pode precisar de mais detalhes para produzir respostas. O contexto pode incluir descri\u00e7\u00f5es, exemplos, entre outros;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dados de entrada<\/strong>: S\u00e3o as informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas que o modelo deve usar para realizar a tarefa. Eles s\u00e3o, por exemplo, a pergunta que voc\u00ea precisa da resposta ou o texto que voc\u00ea deseja resumir;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Indicador de sa\u00edda: <\/strong>O indicador de sa\u00edda define o formato ou estilo esperado da resposta gerada pelo modelo. Ele pode incluir a estrutura desejada, como listas, tabelas, par\u00e1grafos, ou instru\u00e7\u00f5es sobre o tom e a linguagem a serem usados.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Para saber mais sobre prompts, acesse: <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/inteligencia-artificial\/tipos-de-prompts-chatgpt\/\">Conhe\u00e7a os tipos de prompts para Chat GPT e como us\u00e1-los<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 prompt engineering?<\/h2>\n\n\n\n<p>Agora que voc\u00ea j\u00e1 sabe o que \u00e9 um <em>prompt<\/em>, o <em>Prompt engineering<\/em> \u00e9 a pr\u00e1tica de <strong>projetar e otimizar <\/strong><strong><em>prompts<\/em><\/strong><strong> para orientar modelos de intelig\u00eancia artificial (IA) na gera\u00e7\u00e3o de respostas <\/strong>precisas, \u00fateis e alinhadas \u00e0s expectativas do usu\u00e1rio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Trata-se de uma habilidade estrat\u00e9gica que <strong>combina comunica\u00e7\u00e3o, l\u00f3gica, criatividade e experimenta\u00e7\u00f5es <\/strong>para maximizar o desempenho de LLM (Large Language Models), como os modelos de linguagem generativa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Essa disciplina surgiu por conta da natureza vers\u00e1til e altamente contextual dos modelos de IA. Enquanto esses sistemas s\u00e3o extremamente poderosos, eles tamb\u00e9m s\u00e3o <strong>sens\u00edveis \u00e0 forma como as instru\u00e7\u00f5es s\u00e3o apresentadas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, o <em>Prompt engineering <\/em>explora diferentes t\u00e9cnicas, como cadeia de pensamento, conhecimento gerado, prompt de poucos disparos e muitos outros para tornar as instru\u00e7\u00f5es mais claras e as respostas das IAs generativas mais assertivas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">T\u00e9cnicas de prompt engineering<\/h2>\n\n\n\n<p>Como citado, a engenharia de prompt utiliza diversas t\u00e9cnicas para explorar e refinar as capacidades dos modelos de linguagem. Essas abordagens ajudam a IA a lidar com tarefas complexas, interpretar melhor as inten\u00e7\u00f5es do usu\u00e1rio e produzir respostas mais precisas.<\/p>\n\n\n\n<p>Confira as principais t\u00e9cnicas utilizadas no prompt engineering:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Prompt de Disparo Zero (Zero-Shot Prompting)<\/h3>\n\n\n\n<p>Essa t\u00e9cnica consiste em<strong> fornecer ao modelo apenas a instru\u00e7\u00e3o b\u00e1sica<\/strong>, sem incluir exemplos ou informa\u00e7\u00f5es adicionais.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 ideal para tarefas simples e diretas em que o modelo j\u00e1 tem o conhecimento necess\u00e1rio para produzir uma resposta.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, pedir ao modelo: <strong>\u201cResuma este texto em uma frase\u201d<\/strong> \u00e9 um exemplo de disparo zero.<\/p>\n\n\n\n<p>Essa t\u00e9cnica \u00e9 <strong>bastante simples e pode ser limitada<\/strong> e oferecer respostas pouco precisas quando a tarefa exige maior contexto ou exemplos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Prompt de Poucos Tiros (Few-Shot Prompting)<\/h3>\n\n\n\n<p>No <em>few-shot prompting<\/em>, o engenheiro fornece <strong>exemplos espec\u00edficos dentro do prompt para orientar o modelo sobre como responder<\/strong>. Esses exemplos ajudam a IA a entender melhor o tipo de resposta desejada. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<p>Instru\u00e7\u00e3o: \u201cAqui est\u00e3o exemplos de tradu\u00e7\u00f5es informais do ingl\u00eas para o portugu\u00eas. Siga esse padr\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<p>Ingl\u00eas: \u2018What\u2019s up?\u2019<br>Portugu\u00eas: \u2018E a\u00ed?\u2019<br>Ingl\u00eas: \u2018How are you?\u2019<br>Portugu\u00eas: \u2018Como voc\u00ea t\u00e1?\u2019<br><strong>Agora traduza:<br><\/strong>Ingl\u00eas: \u2018What\u2019s going on?\u2019\u201d<\/p>\n\n\n\n<p>A t\u00e9cnica de poucos tiros \u00e9 particularmente eficaz em tarefas mais complexas, onde fornecer exemplos ajuda a modelar o comportamento esperado, evitar erros contextuais e auxiliar em tarefas que exigem um maior racioc\u00ednio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Prompt com Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought Prompting)<\/h3>\n\n\n\n<p>Essa t\u00e9cnica <strong>incentiva o modelo a &#8220;pensar em etapas&#8221; para resolver problemas complexos <\/strong>que envolvem um racioc\u00ednio mais elaborado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Em vez de pedir apenas uma resposta final, o prompt inclui uma instru\u00e7\u00e3o para que a IA mostre seu racioc\u00ednio, por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<p>Instru\u00e7\u00e3o: \u201cResolva este problema de matem\u00e1tica explicando cada etapa:<br>Jo\u00e3o tem 5 ma\u00e7\u00e3s e compra mais 3. Depois, ele d\u00e1 2 ma\u00e7\u00e3s para sua irm\u00e3. Quantas ma\u00e7\u00e3s Jo\u00e3o tem agora?\u201d&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 poss\u00edvel utilizar essa t\u00e9cnica em conjunto com a t\u00e9cnica de poucos disparos para refinar as respostas, fornecendo alguns exemplos nos quais as etapas do racioc\u00ednio s\u00e3o descritas, como:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cOs n\u00fameros \u00edmpares neste grupo somam um n\u00famero par: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.<br>R: Somando todos os n\u00fameros \u00edmpares (9, 15, 1) d\u00e1 25. A resposta \u00e9 Falso.<br>Os n\u00fameros \u00edmpares neste grupo somam um n\u00famero par: 17, 10, 19, 4, 8, 12, 24.<br>R: Somando todos os n\u00fameros \u00edmpares (17, 19) d\u00e1 36. A resposta \u00e9 Verdadeiro.<br>Os n\u00fameros \u00edmpares neste grupo somam um n\u00famero par: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24.<br>R: Somando todos os n\u00fameros \u00edmpares (11, 13) d\u00e1 24. A resposta \u00e9 Verdadeiro.<br>Os n\u00fameros \u00edmpares neste grupo somam um n\u00famero par: 17, 9, 10, 12, 13, 4, 2.<br>R: Somando todos os n\u00fameros \u00edmpares (17, 9, 13) d\u00e1 39. A resposta \u00e9 Falso.\u201d<br>Instru\u00e7\u00e3o: Os n\u00fameros \u00edmpares neste grupo somam um n\u00famero par: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1?<\/p>\n\n\n\n<p>Essa abordagem ajuda a IA a evitar erros ao estruturar a resposta de forma l\u00f3gica, al\u00e9m de ser muito \u00fatil para contornar as limita\u00e7\u00f5es de entendimento das IAs generativas em entradas maiores e mais complexas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Prompting da \u00c1rvore de Pensamento (Tree-of-Thought Prompting)<\/h3>\n\n\n\n<p>O tree-of-thought prompting expande o conceito da cadeia de pensamento ao permitir que a IA explore diferentes ramifica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis para resolver um problema ou analisar uma quest\u00e3o. A ideia \u00e9 <strong>construir v\u00e1rias linhas de racioc\u00ednio paralelas para chegar \u00e0 melhor conclus\u00e3o<\/strong>. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<p>Instru\u00e7\u00e3o: \u201cListe todas as poss\u00edveis raz\u00f5es para o aumento das temperaturas globais e, em seguida, escolha as tr\u00eas mais relevantes com base em impacto e frequ\u00eancia.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p>Essa t\u00e9cnica \u00e9 \u00fatil para tarefas que envolvem an\u00e1lise cr\u00edtica e explora\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Prompting de Conhecimento Gerado (Generated Knowledge Prompting)<\/h3>\n\n\n\n<p>Essa t\u00e9cnica aproveita a capacidade do modelo de gerar conhecimento relevante para utiliz\u00e1-lo antes de responder \u00e0 tarefa principal. Ou seja, <strong>primeiro o engenheiro de prompt solicita que a IA produza informa\u00e7\u00f5es auxiliares, e depois essas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o usadas para resolver a quest\u00e3o principal<\/strong>. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<p>Etapa 1: \u201cListe os principais eventos hist\u00f3ricos da Revolu\u00e7\u00e3o Francesa.\u201d<br>Etapa 2: \u201cCom base nos eventos listados, explique como a Revolu\u00e7\u00e3o Francesa influenciou o pensamento pol\u00edtico moderno.\u201d<br>Esse m\u00e9todo \u00e9 ideal para tarefas que exigem uma base de conhecimento robusta.<\/p>\n\n\n\n<p>Todas essas t\u00e9cnicas possuem vantagens e limita\u00e7\u00f5es, e por isso <strong>podem ser combinadas para gerar respostas cada vez melhores<\/strong> e mais alinhadas \u00e0 demanda de cada um.<\/p>\n\n\n\n<p>A escolha da abordagem ideal depender\u00e1 do tipo de tarefa, do n\u00edvel de complexidade envolvido e do grau de controle desejado sobre a sa\u00edda gerada.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como virar engenheiro de prompt?<\/h2>\n\n\n\n<p>Embora n\u00e3o exija um conhecimento t\u00e9cnico avan\u00e7ado em programa\u00e7\u00e3o, tornar-se um engenheiro de prompt requer pr\u00e1tica, curiosidade e um entendimento sobre como os modelos de linguagem funcionam e quais as t\u00e9cnicas utilizadas para otimizar a gera\u00e7\u00e3o de resposta dos LLMs.<\/p>\n\n\n\n<p>Alguns passos essenciais para se tornar um engenheiro de prompt s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Entenda o funcionamento dos modelos de IA: <\/strong>Antes de come\u00e7ar, \u00e9 importante compreender como os modelos de linguagem, como o <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/chat-gpt\/\">Chat GPT<\/a>, processam informa\u00e7\u00f5es e geram respostas;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pratique com diversos tipos de tarefas: <\/strong>A pr\u00e1tica \u00e9 fundamental para dominar o <em>prompt engineering<\/em>. Teste diferentes t\u00e9cnicas em tarefas variadas;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Domine as t\u00e9cnicas de Prompt Engineering: <\/strong>Aprender e aplicar as t\u00e9cnicas de prompt engineering descritas anteriormente \u00e9 essencial para se tornar um especialista;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aperfei\u00e7oe habilidades de comunica\u00e7\u00e3o: <\/strong>Como o prompt engineering envolve criar instru\u00e7\u00f5es claras e espec\u00edficas, habilidades de comunica\u00e7\u00e3o s\u00e3o fundamentais. Invista tempo em melhorar sua capacidade de formular perguntas e organizar informa\u00e7\u00f5es de forma l\u00f3gica e bem estruturada;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Explore ferramentas e recursos: <\/strong>Muitas plataformas oferecem ferramentas e recursos para praticar e aprimorar suas habilidades em <em>prompt engineering<\/em>. Experimente interagir com diferentes modelos de linguagem e explore suas documenta\u00e7\u00f5es oficiais, que frequentemente incluem dicas, exemplos e casos de uso. F\u00f3runs online e comunidades de IA tamb\u00e9m s\u00e3o \u00f3timos lugares para aprender com outros profissionais;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fa\u00e7a muitas experimenta\u00e7\u00f5es<\/strong>: Ser engenheiro de prompt \u00e9, em grande parte, um processo de tentativa e erro. Nem sempre o primeiro prompt ser\u00e1 o mais eficiente, e isso faz parte do aprendizado. Adote uma abordagem iterativa: refine seus prompts, analise as respostas geradas e ajuste conforme necess\u00e1rio;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Acompanhe as novas tend\u00eancias<\/strong>: O campo do <em>prompt engineering <\/em>est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o, \u00e0 medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados. Mantenha-se atualizado sobre novas t\u00e9cnicas, avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos e melhores pr\u00e1ticas, participando de workshops, cursos online ou eventos relacionados \u00e0 IA para expandir seu conhecimento e se manter competitivo no mercado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Tornar-se um engenheiro de prompt \u00e9 um processo cont\u00ednuo de aprendizado e experimenta\u00e7\u00e3o. Para saber mais sobre como se tornar um especialista em IA, confira: <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/tecnologia\/especialista-em-inteligencia-artificial\/\">O que faz e como se tornar um especialista em intelig\u00eancia artificial<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A intelig\u00eancia artificial (IA) generativa tem transformado a forma como interagimos com a tecnologia e consolidado a IA como uma das principais ferramentas, tanto para pessoas quanto para neg\u00f3cios. 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