Entender os modelos de prompt

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Explicar o que são os modelos de prompt.
  
• Explicar as vantagens de adicionar dados de CRM a prompts.
  

O que é um modelo de prompt?

Parabéns! Você criou um prompt que gera o resultado desejado. Mas isso exigiu algum trabalho. Como você pode dimensionar esse prompt para poder ser usado várias vezes e criar resultados para clientes e produtos diferentes? A resposta é: transformar seu prompt em um modelo de prompt.

Pense nos modelos de prompt como receitas básicas que podem ser ajustadas para atender ao pedido de um cliente de forma exclusiva. Como chef de cozinha, você começaria com a mesma receita e a ajustaria para ocasiões diferentes, para atender a restrições dietéticas e para se adequar a preferências diferentes. Basta adicionar os detalhes do pedido do cliente à receita básica para ter uma receita nova e personalizada que atende às necessidades desse cliente.

[Imagem gerada por IA usando o DreamStudio em stability.ai com o prompt “Um livro de receitas aberto desenhado em estilo de arte de vetor 2D.”]

Basicamente, um modelo de prompt é um prompt reutilizável. Os modelos de prompt incluem espaços reservados para detalhes específicos sobre clientes, produtos e mais. E quando esses espaços reservados são preenchidos com dados reais e relevantes, o modelo de prompt se torna um prompt realmente personalizado. Os ingredientes e as instruções são basicamente os mesmos, mas a saída é personalizada para seu negócio e para seu público-alvo.

Os modelos de prompt ajudam suas equipes a gerar resultados consistentes e pautados por dados em larga escala. O uso de modelos de prompt é ideal para comunicações B2C porque eles oferecem uma voz unificada e personalização. Eles também ajudam suas equipes a se concentrar na conclusão de tarefas em vez de passar tempo criando prompts individuais. Crie um modelo de prompt uma vez e gere inúmeras versões de conteúdo personalizado para seus vários públicos-alvo.

Vamos pegar nosso prompt anterior e transformá-lo em um modelo de prompt.

Você é um {cargo} conhecido e tem um blog popular lido por milhões de leitores em todo o mundo. Seus leitores gostam de aprender sobre {tópico} em seu blog. Você está escrevendo sua postagem de blog mais recente. Seus leitores incluem {públicos-alvo}. Você quer cativar a atenção dos seus leitores e despertar seu interesse em aprender {tópico}.

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 {subtópico}. Inclua uma análise abrangente de {assuntoA}. Discuta as compensações e explore os desafios de {assuntoB}. Inclua uma chamada para ação para experimentar {produto} que {descrição}.

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.

Vamos juntar tudo isso. As instruções são o que sua equipe digita no campo de entrada do aplicativo de IA generativa. O modelo de prompt recebe instruções que incluem os outros ingredientes, por exemplo, contexto, limites e dados reais. O resultado do modelo de prompt é o prompt que o LLM usa para gerar saídas.

Prompts no estilo Salesforce

De onde vêm os dados personalizados nos prompts? Como você transforma uma mensagem genérica em outra que realmente representa seu negócio e se conecta com cada um de seus clientes?

Este módulo aborda algumas futuras funcionalidades dos produtos Salesforce. Todos os serviços ou recursos indisponíveis mencionados aqui não estão disponíveis atualmente e podem não ser fornecidos dentro do prazo desejado, ou podem nem ser fornecidos. Os clientes devem tomar decisões de compra com base nos recursos que estão disponíveis no momento.

Trata-se de ajudar o LLM a tirar proveito dos seus dados do Salesforce reais. Depois de criar um modelo de prompt, conecte-o aos dados de CRM para direcionar e personalizar o resultado. Afinal, um LLM acompanha o grau de excelência dos dados, ou seja, você deve usar os dados mais relevantes que existem: os seus.

Uma forma de fazer isso é usando campos de mesclagem, que exploraremos melhor na próxima unidade. Use os campos de mesclagem para conectar seus modelos de prompt aos campos de registro do Salesforce, por exemplo, de registros de vendas ou atendimento. Quando você envia seu prompt para o LLM, os campos de mesclagem são substituídos pelo seu contexto de negócios e pelos dados de clientes específicos.

Mas os campos de mesclagem são apenas o início. Como designer de prompts do Salesforce, você também pode usar o Flow Builder para criar fragmentos de prompts dinâmicos que vão além da vinculação a campos de registro. Os fluxos permitem a você adicionar lógica complexa a um prompt para ajudar a incluir exatamente os dados de que precisa. Por exemplo, você pode usar um fluxo como os que estão no módulo Noções básicas do Flow Builder para adicionar dados com base na saída de uma árvore decisória.

Se isso parece poderoso, é porque é. Na próxima unidade, vamos ver como um cliente Salesforce pode combinar seus dados de CRM com instruções para criar um ótimo modelo de prompt.