Prompt en­gi­ne­e­ring: definição, exemplos e boas práticas

O termo prompt en­gi­ne­e­ring, também conhecido como en­ge­nha­ria rápida ou de ins­tru­ções, inclui várias técnicas e métodos para otimizar os prompts das fer­ra­men­tas de IA ge­ne­ra­tiva. Descubra mais detalhes sobre o sig­ni­fi­cado deste conceito, veja alguns exemplos e aceda à lista de melhores práticas.

Ao trabalhar com fer­ra­men­tas de IA, é essencial redigir as ins­tru­ções de forma adequada. Dessa forma, é possível apro­vei­tar ao máximo o potencial dos modelos de linguagem. À medida que a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial foi evoluindo, também aumentou a procura por pro­fis­si­o­nais ca­pa­ci­ta­dos para o seu uso eficaz. Na verdade, surgiu uma nova profissão, a de en­ge­nheiro de prompts.

O que se entende por en­ge­nha­ria de prompt?

O termo «prompt en­gi­ne­e­ring» (em português, en­ge­nha­ria rápida ou en­ge­nha­ria de ins­tru­ções) refere-se às técnicas e métodos uti­li­za­dos para otimizar a for­mu­la­ção de ins­tru­ções no pro­ces­sa­mento de linguagem natural ou Natural Language Pro­ces­sing (NLP) e em modelos de linguagem extensos ou Large Language Models (LLM), como GPT-3 ou GPT-4, baseados na apren­di­za­gem au­to­má­tica ou machine learning. O objetivo é obter respostas de maior qualidade, mais precisas ou es­pe­cí­fi­cas, uma vez que a forma como uma pergunta ou instrução é formulada tem um grande impacto na qualidade e re­le­vân­cia da resposta fornecida por uma in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial.

Otimizar as ins­tru­ções dadas aos modelos de IA requer cri­a­ti­vi­dade e precisão, bem como um co­nhe­ci­mento profundo do modelo lin­guís­tico. A escolha das palavras e a sua ordem podem alterar o resultado oferecido pela IA. As ins­tru­ções podem conter texto em linguagem natural, imagens ou outros tipos de dados. É im­por­tante destacar que a mesma pergunta pode apre­sen­tar re­sul­ta­dos di­fe­ren­tes de­pen­dendo da pla­ta­forma de IA que está a ser utilizada, o que reforça a ne­ces­si­dade de adaptar as ins­tru­ções a cada gerador com in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para textos ou gerador de vídeo com IA.

Por que a en­ge­nha­ria rápida é im­por­tante para a IA?

A en­ge­nha­ria de ins­tru­ções é essencial para tirar o máximo partido dos modelos de linguagem e, assim, obter melhores re­sul­ta­dos com a IA ge­ne­ra­tiva. Por exemplo, um en­ge­nheiro de prompt pode tentar formular a mesma pergunta de di­fe­ren­tes maneiras para avaliar como cada uma das for­mu­la­ções in­flu­en­cia o resultado fornecido pela IA. A ordem das palavras e o uso único ou múltiplo de mo­di­fi­ca­do­res, como por exemplo «muito» ou «muito, muito, muito», podem afetar sig­ni­fi­ca­ti­va­mente o resultado.

Nas fer­ra­men­tas de IA para imagens, a en­ge­nha­ria rápida pode ajudar a aper­fei­çoar em detalhes as ca­rac­te­rís­ti­cas das imagens geradas. Essas ca­rac­te­rís­ti­cas muitas vezes oferecem a pos­si­bi­li­dade de criar imagens de IA em um estilo, pers­pec­tiva, proporção ou resolução de imagem es­pe­cí­fi­cos. A primeira instrução ge­ral­mente serve apenas como ponto de partida. As in­di­ca­ções feitas pos­te­ri­or­mente podem ser uti­li­za­das, por exemplo, para suavizar ou reforçar de­ter­mi­na­dos elementos e adicionar ou eliminar objetos de uma imagem.

Mesmo no processo de criação de novas fer­ra­men­tas, a en­ge­nha­ria de prompts pode ser útil para ajustar os LLMs e melhorar os processos de trabalho para obter re­sul­ta­dos es­pe­cí­fi­cos. Além disso, a en­ge­nha­ria de prompts é im­por­tante para a IA por uma série de outros motivos:

• Otimizar os re­sul­ta­dos: uma en­ge­nha­ria de prompts bem planeada pode levar à geração de re­sul­ta­dos mais precisos e re­le­van­tes por parte dos modelos de linguagem.
• Eficácia: prompts bem for­mu­la­dos permitem que um modelo forneça as in­for­ma­ções desejadas mais ra­pi­da­mente, sem a ne­ces­si­dade de usar vários prompts ou iterações adi­ci­o­nais.
• Controlo dos re­sul­ta­dos: através do design adequado dos prompts, o uti­li­za­dor pode di­re­ci­o­nar vários aspetos da resposta da IA, tais como o seu com­pri­mento, estilo e tom.
• Redução de erros: com ins­tru­ções claras e concisas, é possível minimizar possíveis vieses, mal-en­ten­di­dos ou respostas im­pre­ci­sas de um modelo.
• Usos avançados: com uma for­mu­la­ção adequada de prompts, os modelos de IA podem ser usados para tarefas es­pe­cí­fi­cas ou em campos es­pe­ci­a­li­za­dos para os quais não foram ini­ci­al­mente pro­je­ta­dos.
• Co­nhe­ci­men­tos ex­pe­ri­men­tais: ex­pe­ri­men­tar com di­fe­ren­tes ins­tru­ções pode ajudar a com­pre­en­der melhor como funciona uma IA ge­ne­ra­tiva es­pe­cí­fica e como ela responde a di­fe­ren­tes entradas.

En­ge­nha­ria de prompt: exemplos

Os prompts que podem ser usados para criar texto, imagens ou vídeos diferem sig­ni­fi­ca­ti­va­mente entre si. No entanto, algo que todos os programas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial têm em comum é que a for­mu­la­ção adequada dos prompts permite que os uti­li­za­do­res interajam de forma mais eficaz com a fer­ra­menta de IA.

Exemplos de prompts para geradores de texto

Nos prompts dos geradores de texto, pode-se levar em con­si­de­ra­ção:

1. Precisão

• Prompt original: «Fale-me sobre as árvores»
• Prompt melhorado: «Explique-me o processo de fo­tos­sín­tese nas árvores de folha caduca»

2. Formato de resposta

• Prompt original: “Quais são os be­ne­fí­cios da energia solar?”
• Prompt melhorado: “Cite cinco be­ne­fí­cios da energia solar”

3. Incluir exemplos que orientem a resposta

• Prompt original: «Escreva uma frase sobre Paris»
• Prompt melhorado: «Escreva uma frase sobre Paris ao estilo de Hemingway»

4. Extensão e detalhes

• Prompt original: «Descreva a água»
• Prompt melhorado: “Escreva uma ex­pli­ca­ção ci­en­tí­fica detalhada sobre a estrutura molecular da água”

5. Evitar pre­con­cei­tos

• Prompt original: «O que você acha das crip­to­mo­e­das?»
• Prompt melhorado: «Descreva as crip­to­mo­e­das de forma neutra e objetiva»

6. Contexto

• Prompt original: «Por que razão as ações estão a cair?»
• Prompt melhorado: «Tendo em conta os fatores eco­nó­mi­cos, por que razão as ações tec­no­ló­gi­cas poderiam cair numa recessão?»

7. Estilo de escrita e pers­pe­tiva

• Prompt original: «Conte-me a história de Napoleão»
• Prompt melhorado: «Conte-me a história de Napoleão da pers­pe­tiva de um dos seus soldados»

Exemplos de prompts para geradores de imagens

A en­ge­nha­ria de prompt não é relevante apenas para modelos de linguagem, mas também se aplica a redes gerativas ad­ver­sá­rias (GAN), uti­li­za­das para gerar imagens, como o DALL-E. No caso dos geradores de imagens, as ins­tru­ções devem descrever tex­tu­al­mente o tipo de imagem a ser gerada:

1. Precisão

• Prompt original: “Gato”
• Prompt melhorado: “Gato castanho a dormir sobre almofada azul”

2. Com­bi­na­ção de elementos

• Prompt original: “Edifícios e nuvens”
• Prompt melhorado: “Uma antiga casa vitoriana que repousa sobre nuvens flu­tu­an­tes”

3. Estilo e época

• Prompt original: “Carros”
• Prompt melhorado: “Carros fu­tu­ris­tas com estilo retro dos anos 50”

4. Sen­ti­men­tos e atmosfera

• Prompt original: “Floresta”
• Prompt melhorado: “Uma floresta escura e enevoada à luz da lua”

5. Com­bi­na­ção de elementos incomuns

• Prompt original: “Mesa e frutas”
• Prompt melhorado: “Uma mesa feita de melancias com uma bandeja de prata com fatias de banana seca”

6. Pers­pec­tiva e dimensão

• Prompt original: «Montanhas»
• Prompt melhorado: “Uma montanha gigante com a forma de um copo de chá virado”

7. Abstração

• Prompt original: “Emoções”
• Prompt melhorado: “Re­pre­sen­ta­ção da alegria como uma explosão brilhante de cor”

Exemplos de prompts para geradores de vídeo

Para os geradores de vídeo, o desafio da en­ge­nha­ria de prompt consiste em tentar trans­mi­tir com a maior precisão possível as ca­rac­te­rís­ti­cas que deve ter a sequência dinâmica e temporal de ações e acon­te­ci­men­tos que vai ser gerada. Um bom prompt ajuda a es­pe­ci­fi­car qual sequência de ações se deseja, em que ambiente se de­sen­vol­vem, durante quanto tempo e quais in­te­ra­ções ocorrem:

1. Sequência de ações

• Prompt original: «Gato a correr»
• Prompt melhorado: “Gato castanho passa len­ta­mente ao lado de uma poça e depois salta para dentro dela”

2. Ambiente e tom

• Prompt original: “Cena de praia”
• Prompt melhorado: «Uma praia deserta ao pôr do sol, com as ondas a rebentar com força e um grupo de gaivotas a voar no horizonte»

3. Evolução temporal

• Prompt original: “Uma flor em cres­ci­mento”
• Prompt melhorado: “Processo de uma rosa que se trans­forma de um botão fechado em uma flor em apenas 30 segundos”

4. Ações dinâmicas

• Prompt original: “Partida des­por­tiva”
• Prompt melhorado: “Jogo de bas­que­te­bol em que um jogador faz um arremesso crucial de três pontos nos últimos segundos”

5. Com­bi­na­ção de elementos e tran­si­ções

• Prompt original: “Horas do dia”
• Prompt melhorado: “Vista pa­no­râ­mica de uma cidade que mostra a transição do dia para a noite num intervalo de 30 segundos, com as luzes da cidade acendendo gra­du­al­mente à medida que a noite cai”

6. História e narração

• Prompt original: “Um pássaro voa”
• Prompt melhorado: “Um pássaro jovem que tenta voar pela primeira vez acaba con­quis­tando os céus após algumas ten­ta­ti­vas frus­tra­das. Ele consegue voltar são e salvo para o seu ninho.”

Melhores práticas para a en­ge­nha­ria de prompts

Ao formular os prompts cor­re­ta­mente, os re­sul­ta­dos que podem ser obtidos das fer­ra­men­tas de IA ge­ne­ra­tiva serão os esperados. Existem algumas práticas re­co­men­da­das que devem ser levadas em con­si­de­ra­ção ao formular ins­tru­ções:

• Concisão: a clareza na redação de uma instrução ajuda a IA a com­pre­en­der melhor o que se espera dela.
• Precisão: cer­ti­fi­que-se de que formulou as ins­tru­ções com o nível de detalhe ne­ces­sá­rio para obter o tipo de resposta desejado.
• Ex­pe­ri­men­ta­ção: se não obtiver ime­di­a­ta­mente a resposta desejada, tente formular a pergunta de forma diferente ou incluir mais contexto.
• Ins­tru­ções de for­ma­ta­ção: se quiser que a resposta tenha um formato es­pe­cí­fico (por exemplo, lista, parágrafo curto, linguagem formal, com­pri­mento es­pe­cí­fico, etc.), deve es­pe­ci­ficá-lo.
• Inclusão de exemplos que orientem a resposta: incluir um exemplo da resposta que deseja obter pode servir de ori­en­ta­ção para a IA ao de­sen­vol­ver o resultado.
• Contexto: antes de responder a uma de­ter­mi­nada instrução, algumas IAs precisam de in­for­ma­ções adi­ci­o­nais ou de um contexto mais amplo.
• Evitar am­bi­gui­dade: evite termos pouco claros ou ambíguos.
• Limitar e orientar: se estiver pre­o­cu­pado que a IA possa responder de forma ten­den­ci­osa ou se quiser um estilo ou pers­pe­tiva es­pe­cí­fi­cos, forneça ins­tru­ções inequí­vo­cas.
• Revisão: é im­por­tante que revise as respostas da IA e se cer­ti­fi­que de que são precisas.
• Abordagem iterativa: muitas vezes, pode ser útil adotar uma abordagem iterativa e aper­fei­çoar a pergunta com base nas respostas recebidas.

Qual deve ser o perfil de um en­ge­nheiro de prompt?

A profissão de en­ge­nheiro de prompt oferece opor­tu­ni­da­des pro­mis­so­ras para quem tem um profundo co­nhe­ci­mento do pro­ces­sa­mento de linguagem e uma men­ta­li­dade criativa. À medida que as tec­no­lo­gias de IA e NLP são in­tro­du­zi­das em di­fe­ren­tes setores, a procura por esse perfil também cresce.

Embora não haja re­qui­si­tos em termos de formação es­pe­cí­fica, ter um diploma numa área re­la­ci­o­nada pode ser útil. Por exemplo, embora não seja essencial ter co­nhe­ci­men­tos de pro­gra­ma­ção, um diploma em in­for­má­tica ou lin­guís­tica pode facilitar a com­pre­en­são dos modelos de linguagem e o de­sen­vol­vi­mento de prompts. A en­ge­nha­ria de prompts consiste prin­ci­pal­mente em com­pre­en­der como a linguagem funciona para que se possa conceber um prompt com o qual se obtenham os re­sul­ta­dos desejados. Para isso, os seguintes co­nhe­ci­men­tos podem ser úteis:

• Com­pre­en­são da IA e da apren­di­za­gem au­to­má­tica: ter noções de como funcionam as redes neurais, em par­ti­cu­lar os modelos de linguagem, para com­pre­en­der melhor os me­ca­nis­mos que geram os re­sul­ta­dos.
• Pen­sa­mento analítico: para poder analisar os re­sul­ta­dos e alterar as ins­tru­ções em con­for­mi­dade.
• Ca­pa­ci­dade de co­mu­ni­ca­ção: para formular ins­tru­ções claras e concisas.
• Detecção de erros: para poder detetar im­pre­ci­sões ou erros nas respostas de um modelo de IA e realizar as al­te­ra­ções ne­ces­sá­rias.
• Co­nhe­ci­men­tos es­pe­cí­fi­cos da área: de­pen­dendo da área em que é aplicado, pode ser ne­ces­sá­rio ter co­nhe­ci­men­tos es­pe­cí­fi­cos para projetar e avaliar efi­caz­mente os prompts e as respostas.
• Apren­di­za­gem contínua: a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial e a apren­di­za­gem au­to­má­tica estão a evoluir a um ritmo acelerado. Portanto, uma boa en­ge­nha­ria de prompts requer um com­pro­misso com a apren­di­za­gem contínua e a vontade de se adaptar cons­tan­te­mente às novas tec­no­lo­gias.
• Trabalho em equipa: muitas vezes, um en­ge­nheiro de prompts precisa de trabalhar com outros pro­fis­si­o­nais, como ci­en­tis­tas de dados, en­ge­nhei­ros de software ou analistas de negócios.