Prompt: o que é, como funciona, importância e boas práticas

Você já se perguntou por que algumas pessoas conseguem respostas tão precisas do ChatGPT, enquanto outras recebem resultados genéricos ou fora do contexto? Em muitos casos, isso acontece por causa da forma como interagimos com a inteligência artificial.

Nesse processo, o prompt desempenha um papel central. Trata-se de instruções que fornecemos à IA para que ela realize uma tarefa, como responder a uma pergunta, gerar um texto, criar uma imagem ou até escrever um código. Em outras palavras, o prompt é o comando que orienta a resposta da IA.

Por isso, saber escrever um prompt claro, objetivo e bem estruturado faz toda a diferença. Essa habilidade é conhecida como engenharia de prompt e se tornou essencial para tirar o máximo proveito da IA generativa. Diante disso, confira o que você vai encontrar neste artigo:

• O que é um Prompt?
• O que é Engenharia de Prompt e por que é importante?
• Elementos que um prompt eficaz precisa ter
• Dicas essenciais para criar bons prompts
• 12 tipos de técnica de engenharia de prompt
• Conclusão

O que é um prompt?

A palavra prompt, em inglês, pode significar algo como “sugestão”, “comando” ou “estímulo”. No universo da inteligência artificial, esse termo ganhou um novo significado, tratando-se da instrução que você fornece para que a IA execute uma tarefa.

Antes de mais nada, pense no prompt como a forma de conversar com um modelo de linguagem, como o ChatGPT, Microsoft Copilot, Grok etc.

Pode ser uma pergunta simples, como “qual a capital da França?”, um comando mais elaborado, como “escreva um e-mail profissional para meu chefe”, ou até mesmo uma frase vaga, como “ideias para o fim de semana”, que a IA interpretará com base no contexto.

Na prática, prompts são geralmente textos escritos. Ainda assim, algumas ferramentas também aceitam comandos por voz. De qualquer modo, eles funcionam como ponto de partida para que a inteligência artificial compreenda o que você deseja e entregue uma resposta útil.

Aliás, vale lembrar que o termo prompt também aparece na programação, quando um sistema indica que está pronto para receber comandos, por exemplo com o símbolo “?” ou “>”.

Contudo, no contexto da IA generativa, prompt se refere diretamente às instruções que guiam a criação de conteúdos como textos, imagens, códigos ou músicas.

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O que é Engenharia de Prompt e por que é importante?

Com a popularização da inteligência artificial, saber fazer perguntas se tornou uma competência. Nesse sentido, a engenharia de prompt é o conjunto de técnicas utilizadas para criar instruções cada vez mais claras, específicas e eficazes. Ela tem um papel central na qualidade das respostas geradas pela IA.

Atualmente, esse processo é fundamental para explorar o potencial dos grandes modelos de linguagem (LLMs), a tecnologia por trás das ferramentas de IA mais famosas atualmente, como o ChatGPT.

Esses modelos são treinados com enormes volumes de texto e são capazes de realizar múltiplas tarefas com base apenas em instruções em linguagem natural. Portanto, quanto melhor for o prompt, mais útil e relevante será a resposta gerada.

Em outras palavras, a engenharia de prompt permite guiar a IA de forma precisa, evitando resultados genéricos ou imprecisos. Isso é especialmente importante quando se deseja gerar textos complexos, resumos bem estruturados e análises precisas.

No ambiente corporativo, por exemplo, a engenharia de prompt está crescendo cada vez mais. Profissionais das mais diversas áreas estão aprendendo a escrever prompts mais refinados.

Como resultado, há uma economia de tempo, uma redução de erros e uma maior consistência nas interações com a tecnologia. Segundo um relatório da Mordor Intelligence, o mercado de Enterprise AI deve alcançar US$ 474 bilhões até 2030.

Logo, dominar essa habilidade significa saber pensar estrategicamente em como conversar com máquinas inteligentes que, embora poderosas, precisam de instruções humanas bem elaboradas para alcançar todo o seu potencial.

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Elementos que um prompt eficaz precisa ter

Ao criar um prompt, você está se comunicando com um LLM, e para obter respostas mais precisas, é essencial estruturar esse comando de forma clara e estratégica.

Embora nem todos os componentes abaixo sejam obrigatórios, combinar eles melhora significativamente os resultados. A seguir, veja os principais componentes que um prompt pode conter:

• Instrução: É a tarefa principal. Pode ser algo como “Resumir o texto”, “Recomendar filmes”, “Organizar em ordem alfabética”, entre outros comandos claros e diretos.
• Contexto: Informações adicionais que ajudam o modelo a entender melhor a situação. Como as máquinas não têm memória de longo prazo entre interações, fornecer contexto é crucial.
• Dados de entrada: É a pergunta ou conteúdo que você deseja que a IA analise ou responda.
• Indicador de saída: Define o formato esperado da resposta, como uma lista, parágrafo, título ou tabela.

Por exemplo:

“Você é um redator especializado em tecnologia. Escreva um parágrafo explicando o que é engenharia de prompt para um público leigo. Use linguagem clara e evite termos técnicos desnecessários. O resultado deve ser um parágrafo com até 100 palavras.”

Nesse caso, temos:

• Instrução: “Escreva um parágrafo explicando…”
• Contexto: “Você é um redator especializado em tecnologia”
• Entrada: “o que é engenharia de prompt”
• Saída: “um parágrafo com até 100 palavras”

Portanto, pensar nesses elementos de forma combinada é uma forma eficaz de guiar o modelo e melhorar a qualidade da resposta.

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6 Dicas essenciais para criar bons prompts

Criar bons prompts é uma habilidade que se desenvolve com prática. Embora pareça simples, o processo envolve experimentação constante e atenção a detalhes que fazem toda a diferença no resultado final.

Primeiramente, comece com algo simples. Prompts curtos e objetivos ajudam a entender como o modelo responde. Aos poucos, adicione mais informações ou complexidade conforme necessário.

Em segundo lugar, seja específico. Prompts detalhados tendem a gerar respostas mais relevantes. Indicar o estilo de linguagem, o público-alvo ou o tipo de conteúdo desejado pode melhorar significativamente o resultado.

Ademais, dividir tarefas complexas em partes menores facilita o entendimento por parte da IA e ajuda a detectar eventuais erros em cada etapa.

Além disso, fornecer exemplos claros ou trechos de referência ajuda a IA a gerar respostas mais consistentes e no formato correto.
Outro ponto importante é focar no que fazer, em vez de dizer o que evitar. Instruções afirmativas tendem a ser mais eficazes.

Da mesma forma, sugerir que o modelo “pense em etapas” pode melhorar sua capacidade de lidar com tarefas criativas ou analíticas.

Por fim, lembre-se de testar e ajustar. A IA nem sempre responde da mesma forma, então variar a abordagem é essencial para encontrar a estrutura de prompt que melhor atende ao seu objetivo.

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12 técnicas de engenharia de prompt

Conhecer algumas técnicas de engenharia de prompt pode ajudar bastante quem busca melhorar os resultados ao interagir com modelos de linguagem. À medida que a IA generativa é aplicada em tarefas mais complexas, ajustar a forma como formulamos os prompts se torna uma maneira prática de obter respostas mais claras, precisas e relevantes.

Essas abordagens variam entre orientar o raciocínio do modelo, organizar etapas de uma tarefa ou oferecer referências para respostas mais confiáveis. A seguir, estão algumas das técnicas mais conhecidas e utilizadas:

Chain-of-Thought (Cadeia de pensamento)

Divide uma pergunta complexa em etapas menores e lógicas, permitindo que o modelo desenvolva um raciocínio passo a passo até chegar à resposta final.

Tree of Thoughts (Árvore de pensamento)

Expande a lógica anterior, pedindo que a IA explore várias ramificações de pensamento. Em seguida, utiliza uma estrutura de busca em árvore para encontrar a melhor solução entre as possibilidades.

Prompting maiêutico

Semelhante à árvore de pensamento, essa técnica propõe que o modelo explique sua resposta e depois analise suas próprias explicações. As incoerentes são descartadas, aprimorando o raciocínio de senso comum.

Prompting baseado na complexidade

Solicita múltiplas respostas usando cadeia de pensamento. Depois, escolhe as que apresentam mais etapas e identifica a conclusão mais comum entre elas.

Knowledge-Generation Prompting (Geração de conhecimento)

Antes de responder à tarefa, o modelo é incentivado a gerar os fatos relevantes. Isso garante que a conclusão seja baseada em dados mais confiáveis.

Least-to-Most Prompting (Do menor para o maior)

Pede à IA que identifique subproblemas de um desafio maior e os resolva em sequência. Cada resposta anterior serve de base para a próxima.

Automatic Prompt Tuning (Ajuste automático de prompt)

O modelo resolve uma tarefa, critica sua própria resposta e tenta novamente com base no feedback, repetindo o processo até atingir um nível de qualidade desejado.

Directional Stimulus Prompting (Estímulo direcional)

Inclui palavras-chave ou sugestões dentro do prompt para orientar a IA em direção a um estilo ou formato específico.

Prompting Zero-shot

Ideal para tarefas simples. Envia-se apenas o comando direto, sem exemplos.

Prompting Few-shot

Mais útil em tarefas complexas ou criativas. Inclui alguns exemplos dentro do prompt para guiar a IA em relação ao formato e estilo da resposta esperada.

Self-consistency (Autoconsistência)

Solicita múltiplas respostas para a mesma pergunta e escolhe a que aparece com maior frequência ou coerência entre as opções.

Reverse Prompt Engineering (Engenharia reversa de prompt)

Começa pelo resultado: mostra-se uma resposta desejada e o modelo tenta deduzir qual prompt original teria gerado esse conteúdo.

Ao dominar essas técnicas, você pode otimizar suas interações e se tornar um agente ativo na criação de soluções inovadoras com IA.

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Conclusão

Portanto, compreender o que é um prompt e como a engenharia de prompt funciona ajuda a tornar o uso da inteligência artificial mais estratégico e eficiente.

Em vez de depender apenas de tentativa e erro, você passa a estruturar comandos com mais clareza, economiza tempo e melhora a qualidade das respostas.

A boa notícia é que aplicar esses conceitos não exige conhecimento avançado em programação. O que faz diferença é entender como construir prompts bem formulados, iterar, testar variações e ajustar conforme o contexto. Isso vale tanto para tarefas simples quanto para fluxos de trabalho mais complexos com IA.

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