Introdução aos prompts

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Explicar o que é prompt e design de prompts.
  
• Identificar as várias partes de um prompt eficaz.
  
• Descrever como um prompt pode produzir vários resultados.
  

O que é um prompt?

Se você concluiu as Noções básicas da IA generativa, aprendeu que os grandes modelos de linguagem podem ajudar empresas e equipes em todo tipo de tarefa linguística. Por exemplo, eles podem gerar um email personalizado para um cliente ou analisar feedback de clientes e extrair os principais insights. Mas os LLMs não podem criar grande conteúdo por conta própria. Eles precisam de orientação nossa na forma de um prompt.

Para entender como os prompts funcionam, digamos que você seja o chef de uma confeitaria conhecida. Você contratou um assistente superinteligente para acelerar as coisas. O assistente foi treinado por especialistas em culinária e pode usar o que aprendeu para criar bolos deliciosos à velocidade da luz. Mas ele precisa de orientações para criar os bolos específicos que os clientes querem. Você dá a ele instruções detalhadas que incluem todas as informações necessárias, por exemplo, os ingredientes do bolo, a ocasião e as etapas para fazer o bolo.

Isso é o prompt: instruções detalhadas que ajudam os LLMs a gerar ótimos resultados.

[Imagem gerada por IA usando o DreamStudio em stability.ia com o prompt “Um robô simpático está usando um chapéu de chef. O robô está parado perto de uma mesa onde está um bolo chique. Desenhado no estilo de arte de vetor 2D.”]

Que tipos de prompts você pode transmitir a um LLM? Digamos que, como chef, você deseje começar uma propaganda boca a boca sobre seus bolos. Veja algumas instruções simples que você poderia dar a um LLM para começar.

As instruções são um bom ponto de partida, mas elas têm algumas lacunas que podem gerar resultados abaixo do ideal. Nos exemplos acima, o que estava incluído no pedido do bolo? O que você considera uma lição principal de uma conversa? Que diretrizes de marca os nomes de bolo devem seguir? Instruções são apenas parte de um prompt eficaz. Para garantir um resultado de alta qualidade, você também precisará adicionar informações concretas e restrições claras aos seus prompts. Isso tudo faz parte do design de prompts e, sem isso, seu bolo e seu resultado vão murchar.

Adicionar “designer” ao seu cargo

Profissional de marketing/Designer. Proprietário de pequena empresa/Designer. Administrador/Designer. Em relação a prompts, somos todos designers.

Design de prompts é o processo de criar e iterar seus prompts. Assim como os chefs aperfeiçoam suas receitas testando e fazendo ajustes, você precisa analisar as respostas do LLM e iterar os prompts até obter resultados precisos e de alta qualidade.

Por que se dar a esse trabalho? Bem, instruções vagas ou imprecisas podem levar os LLMs a produzir respostas irrelevantes ou até parciais.

Uma forma de garantir que os LLMs darão respostas eficazes é “botar o pé dos prompts na realidade”. Para isso, é necessário dar ao LLM dados que sejam específicos da solicitação que você está fazendo. Os dados que você fornece são diferentes dos dados originais genéricos com os quais o LLM foi treinado. A fundamentação do prompt com seus dados específicos fornece ao LLM informações relevantes para seu negócio, seus produtos e seus clientes. Sem esses dados, um LLM provavelmente criará conteúdo, por exemplo, seu email de acompanhamento, com a inclusão de detalhes genéricos ou irrelevantes. Com esses dados, seus prompts serão realmente pessoais.

Não são somente os prompts que podem influenciar o resultado de um LLM. Os LLMs também têm configurações que influenciam suas respostas. Conforme você vai criando seus prompts, experimente com as configurações de LLM para ver como os vários valores afetam o resultado.

Por exemplo, você sabia que os LLMs não são “determinísticos”? Isso significa que suas respostas vão variar pelo menos um pouco, mesmo que você dê ao mesmo LLM o mesmo prompt duas vezes seguidas. Mas você pode usar as configurações de “temperatura” de um LLM para reduzir ou aumentar a variabilidade do resultado. Assim, as respostas de um LLM ao mesmo prompt podem ser mais ou menos semelhantes, dependendo da sua preferência.

Por fim, lembre-se de que os LLMs não são todos iguais. LLMs diferentes podem e costumam responder de maneira diferente a um mesmo prompt. Assim como os assistentes culinários, cada LLM é treinado por especialistas diferentes com dados diferentes e usando técnicas de ensino diferentes. Para ter resultados ideais, familiarize-se com o LLM que você usa para trabalhar e crie prompts sob medida para ele.

Ingredientes básicos de um prompt

Como em uma boa receita, os prompts eficazes incluem ingredientes e instruções. Eles funcionam juntos para ajudar os LLMs a gerar ótimos resultados.

Abaixo estão alguns ingredientes essenciais que você deve incluir nos prompts. Vamos ver como você pode usar esses ingredientes para criar uma postagem de blog.

Depois de mencionar os ingredientes, dê ao LLM instruções claras para ele seguir.

Por fim, adicione detalhes ao seu prompt que explique ou restrinja a resposta do LLM. Isso inclui limites, idioma e diretrizes de estilo que você deseje impor ao LLM. Quanto mais detalhes você adicionar, mais personalizada será a resposta do LLM.

Quando você reúne os ingredientes, as instruções e outras informações, recebe um prompt mais ou menos assim.

Você é um decorador de bolos mundialmente famoso e tem uma confeitaria badalada conhecida por seus bolos. Você também tem um blog popular que seus clientes costumam ler. Seus clientes incluem famílias, recém-casados e crianças. Seus clientes adoram doces e gostam muito de saber sobre os novos bolos que você faz com métodos novos. Você está escrevendo sua postagem de blog mais recente. Você quer chamar a atenção dos clientes enquanto mostra a eles técnicas de decoração exclusivas.

Você precisa seguir as instruções fornecidas. Você não pode abordar nenhum conteúdo nem gerar respostas quando não tiver dados ou fundamentação para eles.

Instruções:

Escreva um artigo informativo sobre os fundamentos de decoração de bolos. Inclua uma análise abrangente de várias técnicas de decoração de bolos. Discuta as compensações e explore os desafios de várias técnicas. Inclua uma chamada para ação que sugere aos clientes que eles verão as técnicas em ação quando experimentarem meu novo bolo que incorpora todas as técnicas discutidas na postagem de blog.

Escreva o blog em inglês. O blog precisa ser escrito de forma que até um leitor na 8ª série consiga entender e precisa usar adjetivos para evocar imagens na prosa. Use frases curtas e declaratórias na voz ativa. Evite o uso de marcas de oralidade, gírias e pleonasmo. A publicação precisa ter menos de 600 palavras.

Agora, escreva a postagem.

Recursos

• Trailhead: Noções básicas de IA generativa
  
• Trailhead: Einstein e IA generativa: início rápido
  
• Trailhead: Criação responsável de inteligência artificial