Criar um modelo de prompt eficaz

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Descrever a função dos prompts e dos modelos de prompts.
  
• Listar os diferentes tipos de modelos de prompts.
  
• Integrar dados da organização do Salesforce em modelos de prompts para melhorar as respostas geradas por IA.
  

Nota

Deseja aprender em português (Brasil)? Comece o desafio em um Trailhead Playground de português (Brasil) e use as traduções fornecidas entre parênteses para navegar. Copie e cole somente os valores em inglês porque as validações dos desafios dependem de dados em inglês. Se você não passar no desafio em sua organização de português (Brasil), recomendamos que (1) mude o local para os Estados Unidos, (2) mude o idioma para inglês, seguindo as instruções aqui, e (3) clique novamente no botão “Validar o desafio”.

Consulte o emblema Trailhead no seu idioma para saber mais sobre como aproveitar a experiência de Trailhead em outros idiomas.

Nova experiência de criação de agentes disponível em breve!

O Agentforce vai receber uma atualização! Na Dreamforce 2025, anunciamos a nova experiência de criação de agentes, que pode diferir do processo e dos recursos apresentados neste emblema. A nova experiência deverá ficar disponível em versão beta aberta nas semanas seguintes à Dreamforce. A disponibilidade geral virá logo em seguida. A experiência atual do criador continua disponível para oferecer suporte a agentes criados anteriormente. Fique atento a mais informações.

Trailcast

Se você deseja escutar uma gravação de áudio deste módulo, use o reprodutor abaixo. Quando terminar de escutar essa gravação, lembre-se de voltar a cada unidade, consultar os recursos e completar as avaliações associadas.

O poder dos prompts na vida cotidiana

Você pode não se dar conta de que tem usado prompts a vida inteira. Sempre que dá uma instrução esperando uma resposta específica, você está se envolvendo em engenharia de prompts.

• Quando você digita uma mensagem em um chatbot para suporte ao cliente.
  
• Quando você pede ao seu assistente de voz para definir um lembrete.
  
• Quando você pede ao caixa troco em notas menores.
  
• Até mesmo quando pede um café e especifica “um latte gelado grande com leite de aveia, sem açúcar”, você está fornecendo informações detalhadas para obter o resultado desejado.
  

Essas interações cotidianas demonstram como uma comunicação estruturada gera resultados claros e esperados. O mesmo acontece com a engenharia de prompts na IA.

Agora, vamos explorar como este conceito se aplica em um cenário real de atendimento ao cliente.

Como lidar com reclamações de hóspedes no Coral Cloud Resorts

Sofia Rodriguez e a família aguardavam ansiosamente suas férias no Coral Cloud Resorts, especialmente a experiência de rafting em águas brancas. No entanto, quando a atividade foi inesperadamente cancelada, ela entrou em contato com o suporte ao cliente.

À medida que o Coral Cloud Resorts ganha popularidade, reclamações de hóspedes como a de Sofia estão se tornando mais comuns, sobrecarregando a equipe de atendimento ao cliente e levando a tempos de resposta mais longos. Para oferecer resoluções mais rápidas e melhorar os índices de satisfação dos hóspedes, o resort deseja implementar o Agentforce para serviço para agilizar o tratamento de reclamações e melhorar a experiência dos hóspedes. Becca, uma administradora do Coral Cloud Resorts, foi encarregada de configurar o agente. Ela começa por descrever como a automação do Agentforce pode ajudar.

Automatizar resoluções de casos com o Agentforce

Usando o Agentforce para automatizar respostas e resoluções, o Coral Cloud Resorts consegue resolver problemas com rapidez e eficiência, melhorando os índices de satisfação dos hóspedes. Aqui está uma visão geral de como esse processo pode funcionar.

Fluxo de trabalho simples para reclamações de hóspedes

• Um hóspede envia uma reclamação: o hóspede usa o agente em um chat para fazer a reclamação.
  
• O agente verifica a identidade do hóspede: o sistema verifica a identidade do hóspede e os detalhes de qualquer caso aberto.
  
• O agente classifica a reclamação: com base na natureza da reclamação, o agente classifica o problema em um de quatro níveis.
  
  • Nível 0 (Preferência menor): pequena perturbação com base na preferência do hóspede.
    
  • Nível 1 (Inconveniência menor): pequenas perturbações, como um atraso no início de uma atividade.
    
  • Nível 2 (Perturbação moderada): erros em reservas ou insatisfação com o serviço.
    
  • Nível 3 (Perturbação grave): cancelamentos de atividades ou situações que causam impacto grave nos hóspedes.
    
• O agente oferece uma resolução: o agente fornece uma resolução com base nos detalhes do caso e no nível de compensação.
  
• O hóspede seleciona a compensação: o hóspede escolhe a opção de resolução preferida.
  
• Caso encerrado: assim que o hóspede seleciona uma opção, o agente finaliza e encerra o caso.
  

Apesar de todas as suas capacidades, os agentes ainda dependem de prompts claros e bem estruturados para fornecer respostas precisas, consistentes e úteis. Um modelo de prompt funciona como um guia: ele garante que o agente tenha o contexto, o tom e os dados certos para lidar com cada situação de maneira eficaz. Isso é especialmente importante quando se lida com questões delicadas, como reclamações de hóspedes, em que uma comunicação personalizada e precisa é fundamental. Usando um modelo de prompt, você pode ajudar um agente a gerar melhores resultados e a manter uma voz consistente em todas as interações com os hóspedes.

Em seguida, explore os tipos de modelos e saiba como Becca configura um modelo de prompt para o Coral Cloud Resorts, para que ela possa conectá-lo a um agente posteriormente.

Selecionar o modelo de prompt certo

O Criador de prompts fornece modelos de prompts diferentes para você escolher de acordo com o seu caso de uso.

• Os modelos de geração de campos funcionam bem quando você deseja usar um objeto para preencher informações em um campo de registro no Lightning Experience.
  
• Os modelos flexíveis oferecem maior versatilidade, permitindo que você use vários objetos, campos de entrada de texto livre (esses são campos de entrada que não são do tipo registro, consistindo apenas em texto) e modelos de dados para respostas mais completas.
  
• Os modelos padrão são ideais para respostas relacionadas a casos de uso específicos, mas estão restritos a esse escopo; eles são usados, por exemplo, especificamente para resumos de trabalho, orientação de apresentação de vendas ou fundamentação de respostas de atendimento.
  

Por que escolher um modelo flexível para este caso de uso?

Como as reclamações dos hóspedes podem variar de simples inconvenientes a questões mais complexas, Becca precisa de uma solução que se adapte a cada situação. Os modelos flexíveis são ideais para esse cenário, pois eliminam muitas das restrições encontradas em modelos definidos de forma mais restrita. Eles permitem:

• O uso de vários objetos.
  
• Entradas de texto live para personalização customizada.
  
• Modelos de dados que geram respostas dinâmicas e contextualizadas.
  

Esse nível de flexibilidade torna os modelos flexíveis perfeitos para experiências de chat interativas, recomendações personalizadas e insights ricos em contexto, onde a adaptabilidade é essencial.

No Coral Cloud Resorts, todos os hóspedes são tratados com cuidado. E quando algo dá errado, o Coral Cloud Resorts quer resolver o problema. É por isso que o resort quer criar um agente que ouça as reclamações dos hóspedes, recupere os detalhes do caso e recomende a compensação adequada para ajudar a melhorar a experiência.

Para tornar esse processo ainda mais eficiente e personalizado, Becca cria um modelo de prompt flexível. Com ele, o agente pode adaptar dinamicamente suas respostas com base na situação específica de cada hóspede, garantindo que o agente ofereça sempre a solução certa.

Inscreva-se para obter uma organização Developer Edition gratuita com Criador de prompts e Agentforce

Para concluir este módulo, você precisará de uma organização Developer Edition especial que contenha o Criador de prompts, o Agentforce e nossos dados de exemplo. Obtenha essa Developer Edition gratuita e conecte-a ao Trailhead agora para poder concluir os desafios deste módulo. Observe que essa Developer Edition foi projetada para lidar com os desafios deste emblema e pode não funcionar para outros emblemas. Verifique sempre se está usando o Trailhead Playground ou a organização Developer Edition especial recomendada.

• Inscreva-se para obter essa organização Developer Edition gratuita com Criador de prompts e Agentforce.
  
• Preencha o formulário:
  
  • Em Email, insira um endereço de email ativo.
    
  • Em Username (Nome de usuário), insira um nome de usuário que seja parecido com um endereço de email e seja exclusivo, mas não precisa ser uma conta de email válida (por exemplo, seunome@example.com).
    
• Após preencher o formulário, clique em Inscrever-me. Uma mensagem de confirmação aparece.
  
• Quando receber o email de ativação (pode demorar alguns minutos), abra-o e clique em Verificar conta.
  
• Conclua seu registro ao configurar sua senha e pergunta de segurança. Dica: Salve seu nome de usuário, senha e URL de login em um local seguro, como um gerenciador de senhas, para facilitar o acesso posterior.
  
• Você está conectado à Developer Edition.
  

Agora, conecte sua nova organização Developer Edition ao Trailhead.

• Verifique se você está conectado à conta do Trailhead.
  
• Na seção Challenge (Desafio) no final desta página, clique no nome do organização e em Connect Org (Conectar a organização).
  
• Na tela de login, insira o nome de usuário e a senha da Developer Edition que você acabou de configurar.
  
• Na tela Permitir acesso?, clique em Permitir.
  
• Na tela Want to connect this org for hands-on challenges? (Deseja salvar essa organização para os desafios práticos?), clique em Yes! (Sim!) Save it (Salve). Você será redirecionado para a página de desafio e poderá usar sua nova Developer Edition para ganhar este emblema.
  

Criar um modelo de prompt flexível

Agora que Becca selecionou o modelo flexível, vamos ver como ela o configura no Criador de prompts. Se desejar, acompanhe o processo em sua nova organização Developer Edition.

1. Clique em e selecione Setup (Configuração). A página Configuração abre em uma nova guia.
   
2. Em Setup (Configuração), na caixa Quick Find (Busca rápida), procure e selecione Einstein Setup (Configuração do Einstein).
   
3. Confirme que o botão de alternância para ativar o Einstein esteja na posição On (Ativado).
   
4. Atualize a janela do navegador para que novas configurações de administrador sejam exibidas agora que o Einstein está ativado.
   
5. Na caixa Quick Find (Busca rápida), pesquise e selecione Prompt Builder (Criador de prompts).
   
6. Clique em New Prompt Template (Novo modelo de prompt).
   
7. Preencha estes campos:
   
   • Prompt Template Type (Tipo de modelo de prompt): Flex (Flexível)
     
   • Prompt Template Name (Nome do modelo de prompt): Guest Experience Compensation (Compensação pela experiência do hóspede)
   • API Name (Nome da API): Guest_Experience_Compensation
   • Template Description (Descrição do modelo): This template generates personalized compensation recommendations based on guest feedback and open case details, with tailored and empathetic responses. (Este modelo gera recomendações de compensação personalizadas com base no feedback dos hóspedes e nos detalhes dos casos abertos, com respostas personalizadas e empáticas.)

12. Para modelos flexíveis, você pode adicionar até cinco recursos. Clique em Add (Adicionar) para adicionar dois recursos. O primeiro é o tipo de objeto:
    
    • Name (Nome): Contact (Contato)
    • API Name: (Nome da API:) Contact
      
    • Source Type (Tipo de origem): Object (Objeto)
      
    • Object (Objeto): Contact (Contato)
13. Clique em Add (Adicionar) e adicione o segundo recurso de texto livre:
    
    • Nome: Complaint (Reclamação)
    • Nome da API: Complaint
    • Source Type (Tipo de origem): Free Text (Texto livre)
14. Clique em Next (Avançar). O Workspace de modelo de prompt é aberto.
    

O workspace está pronto!

Criar o prompt

Agora que seu workspace de modelo de prompt está configurado, é hora de Becca criar o prompt.

Ela insere o texto a seguir no workspace de modelo de prompt:

You’re a customer service representative responding to [Guest Name], a guest at Coral Cloud Resort, regarding a complaint they submitted about a recent experience they booked.
Determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below:


"""[Tiered Guest Compensation]


Response Format:
“Hi [Guest Name], We know this wasn’t the experience you were expecting, and we want to make it right.


[If Tier 0]
We've noted your preferences for future stays and invite you to share any additional feedback to help us improve.


[If Tier 1-3]
Based on your recent experience, we’d like to offer you one of the following options:


[Insert compensation options based on the determined tier]


Please let us know which option you’d like to select, and we’ll take care of the rest. If you need any further assistance, we’re here to help!”


Now create a message.

Refinar o prompt para personalização

Neste estágio, a estrutura do prompt está pronta, mas ainda é muito genérica. Se fornecer um grande modelo de linguagem (LLM) com um prompt geral, você obtém uma resposta geral. Sem informações detalhadas, o LLM carece de contexto importante; ele não reconhecerá o nome do hóspede, as especificidades do seu negócio ou quaisquer detalhes relevantes do caso.

Para gerar respostas mais relevantes e eficazes, Becca precisa adicionar precisão e personalização ao prompt. Vamos ver como ela faz isso.

Adicionar campos de mesclagem

Incorporando campos de mesclagem e dados estruturados, Becca pode tornar o prompt dinâmico e personalizado para cada hóspede.

Bastam algumas etapas para personalizar a resposta do agente com um campo de mesclagem.

1. Na seção Prompt, encontre o texto [Guest Name] (Nome do hóspede) nas instruções.
   
2. Elimine o espaço reservado [Guest Name] (Nome do hóspede) e substitua-o por um campo de mesclagem.
   
   • Clique em Insert Resource (Inserir recurso) e selecione Contact (Contato) > FirstName (Nome).
     

Adicionar mais contexto

O Coral Cloud Resorts segue uma estrutura de compensação de hóspedes por níveis que classifica as perturbações no atendimento aos hóspedes em quatro níveis: Preferência menor, Inconveniência menor, Perturbação moderada e Perturbação grave. Esta abordagem estruturada garante uma compensação justa e consistente com base na gravidade da reclamação do hóspede.

Veja como Becca define claramente esses níveis e sua estrutura de compensação para ajudar o agente a gerar respostas precisas e adequadas, alinhadas com as políticas comerciais do Coral Cloud Resorts.

1. Encontre [Tiered Guest Compensation] (Compensação de hóspedes por níveis) no prompt.
   
2. Substitua esse espaço reservado com os seguintes detalhes estruturados:
   

```Tier 0 (Minor Preference Issue) - No Open Cases
Trigger: There are no open cases.
Action: Apologize and acknowledge the feedback. Inform the guest that preferences will be noted for future stays and invite them to share more feedback to help improve. Do not offer compensation options.


Tier 1 (Minor Inconvenience)
Trigger: Issues such as delayed activity start times, minor room maintenance problems, or slow restaurant service fall into this category.


Compensation Options:
$50 Resort credit
Complimentary drink, appetizer, or dessert
Early check-in / late checkout (if available)


Tier 2 (Moderate Disruption)
Trigger: Covers booking errors affecting reservations, room/service dissatisfaction, extended delays


Compensation Options:
Rebooking of the same or alternative experience
Resort credit (Up to $350 for dining, spa, or activities)
Complimentary room upgrade (if available)


Tier 3 (Major Disruption)
Trigger: Activity cancellations, major booking failures, severe service issues, safety concerns


Compensation Options:
Resort credit (Up to $1000)
Complimentary premium experience (private tour, fine dining, spa treatment)
Complimentary 1-night stay extension```

Veja como deve ficar o modelo de prompt preenchido por ela.

You’re a customer service representative responding to {!$Input:Contact.Name}, a guest at Coral Cloud Resort, regarding a complaint they submitted about a recent experience they booked. Determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below:


```Tier 0 (Minor Preference Issue) - Complaints that don’t significantly impact their experience but still warrant acknowledgment.
Include a personalized apology message acknowledging the feedback. Inform the guest that a note will be added to their profile to accommodate preferences for future stays. End with a friendly message inviting the guest to share more feedback for continuous improvement.


Tier 1 (Minor Inconvenience)
Issues such as delayed activity start times, minor room maintenance problems, or slow restaurant service fall into this category.


Compensation Options:
$50 Resort credit
Complimentary drink, appetizer, or dessert
Early check-in / late checkout (if available)


Tier 2 (Moderate Disruption)
Covers booking errors affecting reservations, room/service dissatisfaction, extended delays


Compensation Options:
Rebooking of the same or alternative experience
Resort credit (Up to $350 for dining, spa, or activities)
Complimentary room upgrade (if available)


Tier 3 (Major Disruption)
Activity cancellations, major booking failures, severe service issues, safety concerns


Compensation Options:
Resort credit (Up to $1000)
Complimentary premium experience (private tour, fine dining, spa treatment)
Complimentary 1-night stay extension```


Response Format:
“Hi [Guest Name], We know this wasn’t the experience you were expecting, and we want to make it right. Based on your recent experience, we’d like to offer you one of the following options:


[If Tier 0]
We've noted your preferences for future stays and invite you to share any additional feedback to help us improve.


[If Tier 1-3]
Based on your recent experience, we’d like to offer you one of the following options:


[Insert relevant compensation option]




Please let us know which option you’d like to select, and we’ll take care of the rest. If you need any further assistance, we’re here to help!”


Now create a message.

Testar e visualizar seu modelo de prompt

Assim que Becca tiver elaborado suas instruções para o modelo de prompt, é hora de testá-las para garantir que produzem os resultados esperados. Primeira etapa: escolher qual LLM deve alimentar seu modelo.

O Criador de prompts dá acesso a vários LLMs e Becca quer escolher a ferramenta ou o LLM certo para o trabalho. Precisa de respostas rápidas? Análises detalhadas? Dados estruturados como JSON? Modelos diferentes são otimizados para necessidades diferentes.

Aqui estão alguns fatores a considerar.

• Velocidade vs. complexidade: alguns modelos priorizam a velocidade, enquanto outros são criados para raciocínio profundo.
  
• Dados estruturados vs. dados naturais: escolha um modelo que se adapte ao seu formato, seja ele dados estruturados ou texto conversacional.
  

Comece com um modelo de uso geral, como o Omni, e depois experimente outros. Se você deseja respostas mais rápidas, experimente um modelo turbo. Se o prompt exigir uma análise mais profunda, explore opções mais avançadas.

Testando seu modelo com dados reais, você pode confirmar se ele extrai o contexto correto, responde com precisão e soa personalizado. Adicionar detalhes e um tom atencioso ajuda seu agente a soar humano, mantendo as respostas consistentes e alinhadas com a marca.

Esse é o poder do Criador de prompts: reúne dados do Salesforce, instruções de prompt claras e o LLM certo para fornecer respostas personalizadas e confiáveis em grande escala.

Becca avança e testa seu prompt. Veja como.

1. Em Template Settings (Configurações do modelo), em Model (Modelo), selecione OpenAI GPT 4 Omni Mini.
   
2. Em Preview Settings (Configurações de visualização), em Inputs (Entradas), na caixa de texto Contact (Contato), pesquise e selecione Sofia Rodriguez. Na caixa de texto Complaint (Reclamação), digite The music was too loud on the beach. (A música estava muito alta na praia.)
3. Clique em Save & Preview (Salvar e visualizar).
   

Revise a seção Generated Response (Resposta gerada) para ver como o modelo de prompt afeta a resposta do teste. Se a resposta não estiver correta, não se preocupe. Você pode revisar o modelo, testar novamente e continuar iterando até que ele atenda às suas necessidades. Experimente alterar o idioma para revisar a resposta em vários idiomas.

4. Clique em Ativar.
   

Vamos recapitular

Agora você está equipado com as habilidades básicas para criar e refinar prompts alimentados por IA! Desde a criação de instruções estruturadas até a seleção do melhor tipo de modelo, você acompanhou Becca e aprendeu como otimizar as respostas para as necessidades da sua empresa. Após criar um modelo de prompt, você pode reutilizá-lo em qualquer lugar. Quer você trabalhe em vendas, serviços ou qualquer outra área da sua empresa, um modelo de prompt bem elaborado garante respostas consistentes e de alta qualidade geradas por IA.

Na próxima unidade, saiba como Becca conecta seu prompt a um agente, para que sua automação não seja apenas inteligente, mas também acionável. É nesta etapa que a mágica acontece: seu prompt encontra seu agente e seu fluxo de trabalho ganha vida!

Recursos

• Ajuda do Salesforce: Suporte a grandes modelos de linguagem