O que é Engenharia de Prompt e quais as suas principais técnicas? Aprenda a escrever um bom comando para IA

O que é Engenharia de Prompt e quais as suas principais técnicas? Aprenda a escrever um bom comando para IA
Fabrício Carraro
Fabrício Carraro

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Dentro do mundo da Inteligência Artificial, um campo que vem ganhando destaque e relevância é a Engenharia de Prompt.

Este artigo visa explorar esse conceito, desvendando sua importância e como ele está remodelando nossa forma de comunicar e extrair conhecimento de sistemas de IA, além de ensinar como você pode começar a aplicá-lo no seu próprio uso da IA. Vamos lá?

O que é a Engenharia de Prompt

A Engenharia de Prompt se concentra no design estratégico de instruções ou "prompts" para maximizar a eficácia com que os modelos de IA, especialmente os de Processamento de Linguagem Natural (PLN), respondem às solicitações das pessoas usuárias.

Em outras palavras, é a arte de criar o pedido ideal para receber da IA a resposta mais próxima possível da que você espera ou deseja.

Se você já utilizou alguma IA, como o famoso ChatGPT, você já deve ter notado que a maneira como você formula uma questão pode drasticamente alterar a resposta.

Ou seja, um prompt bem projetado pode levar a respostas mais precisas, relevantes e úteis, enquanto um prompt mal formulado pode resultar em respostas vagas, imprecisas ou completamente fora do tópico.

Portanto, a Engenharia de Prompt envolve não apenas escolher as palavras certas mas também incluir a formulação de questões em um contexto adequado e aplicar técnicas específicas para refinar a resposta.

Tudo isso com a finalidade principal de guiar o modelo de IA na direção certa e chegar a melhor resposta possível para o caso específico.

Exemplos de aplicação da Engenharia de Prompt

Ao interagir com um desses modelos para obter um resumo de um artigo, um prompt simples como "Resuma este artigo" pode resultar em um resumo básico.

No entanto, ao refinar o prompt para incluir especificações como "Resuma este artigo em 100 palavras, destacando os principais argumentos e conclusões”, a pessoa usuária pode guiar o modelo de IA para produzir um resumo com mais assertividade e detalhes.

E, como consequência, pode extrair informações mais precisas e de maior qualidade. Também vemos frequentemente esses modelos em chatbots de atendimento ao público consumidor.

Nesses casos, é imprescindível ter cuidado para definir o tom que serão as respostas, já que um modelo sem um prompt bem controlado poderia gerar respostas informais demais ou até mesmo ofensivas — o que poderia potencialmente gerar perdas financeiras para a empresa.

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Princípios para a criação de um prompt

A própria OpenAI, criadora dos modelos GPT, oferece um livro de receitas sobre como obter resultados melhores usando seus modelos.

Esses são princípios gerais, mas que provavelmente lhe ajudarão a obter respostas mais coerentes:

  • Ter clareza ao dar as instruções;
  • Dividir tarefas complexas em subtarefas menores;
  • Pedir para o modelo explicar seus passos antes de dar a resposta;
  • Pedir para o modelo dar justificativas de suas respostas;
  • Gerar várias respostas diferentes e pedir para o modelo escolher a melhor.

Alguns desses conceitos podem parecer muito óbvios, já outros foram demonstrados em artigos científicos, sendo que a maior parte desses testes foi realizada em cima do modelo GPT-3 ou do InstructGPT.

Clareza ao dar instruções

No quesito de clareza, você pode imaginar que você é um profissional de nível Sênior ensinando um Júnior a fazer alguma tarefa.

Ou seja, a sua explicação provavelmente será mais clara e detalhada do que seria ao falar com outro profissional Sênior.

Dividindo tarefas complexas em subtarefas menores

Você se lembra do jogo de tabuleiro "Detetive"? Em caso negativo, era um jogo em que, dadas algumas dicas, as pessoas participantes tinham que descobrir quem havia cometido um assassinato, utilizando qual objeto e em que local.

A resposta era sempre algo como: "foi o Coronel Mostarda com o candelabro na sala de estar".

Um teste de prompt foi feito pela equipe da OpenAI dando 5 dicas e pedindo para o modelo responder com uma das opções a seguir:

Use as dicas a seguir para responder à seguinte questão de múltipla escolha, usando o seguinte procedimento:

Dicas:

  1. A Senhorita Scarlett era a única pessoa na sala.
  2. A pessoa com o cachimbo estava na cozinha.
  3. O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.
  4. O Professor Plum não estava na biblioteca nem na sala de bilhar.
  5. A pessoa com o castiçal estava no observatório.

Pergunta: O Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal?

  • (a) Sim; o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.
  • (b) Não; o Coronel Mostarda não estava no observatório com o castiçal.
  • (c) Desconhecido; não há informações suficientes para determinar se o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

Resposta: Porém, essa foi uma tarefa complexa, e o modelo respondeu erroneamente: "(c) Desconhecido; não há informações suficientes para determinar se o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal."

Na verdade, a solução correta seria a opção (a), pois com as dicas 3 e 5 é possível saber com certeza que a pessoa com o castiçal estava no observatório e, como o Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório, seria ele essa pessoa com o castiçal.

A equipe da OpenAI sugeriu, então, dividir essa tarefa mais complexa em tarefas menores, criando o seguinte prompt:

Use as dicas a seguir para responder à seguinte questão de múltipla escolha, usando o seguinte procedimento:

  • (1) Primeiramente, analise as dicas uma por uma e considere se a dica é potencialmente relevante
  • (2) Em segundo lugar, combine as dicas relevantes para raciocinar a resposta correta à pergunta
  • (3) Em terceiro lugar, mapeie a resposta para uma das respostas de múltipla escolha: (a), (b) ou (c)

Dicas:

  1. A Senhorita Scarlett era a única pessoa na sala.
  2. A pessoa com o cachimbo estava na cozinha.
  3. O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.
  4. O Professor Plum não estava na biblioteca nem na sala de bilhar.
  5. A pessoa com o castiçal estava no observatório.

Pergunta: O Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal?

  • (a) Sim; o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.
  • (b) Não; o Coronel Mostarda não estava no observatório com o castiçal.
  • (c) Desconhecido; não há informações suficientes para determinar se o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

Resposta: Com esse prompt, dividindo o problema em três partes e explicando ao modelo o que ele deveria fazer em cada uma dela, eles obtiveram como resposta:

(1) Primeiramente, analise as pistas uma por uma e considere se a pista é potencialmente relevante:

  1. A Senhorita Scarlett era a única pessoa na sala. Essa dica não é relevante
  2. A pessoa com o cachimbo estava na cozinha. Essa dica não é relevante
  3. O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório. Essa dica é relevante
  4. O Professor Plum não estava na biblioteca nem na sala de bilhar. Essa dica não é relevante
  5. A pessoa com o castiçal estava no observatório. Essa dica é relevante

(2) Em segundo lugar, combine as dicas relevantes para raciocinar a resposta correta à pergunta:

  • A dica 3 e a dica 5 dizem que a pessoa com o castiçal estava no observatório. O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório, então o Coronel Mostarda era a pessoa com o castiçal.

(3) Em terceiro lugar, mapeie a resposta para uma das respostas de múltipla escolha: (a), (b) ou (c)

  • (a) Sim; o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal. Ou seja, o modelo foi capaz de chegar à resposta correta quando pôde focar nas tarefas menores.

É possível que um modelo mais avançado, como o GPT-4, conseguisse chegar a essa resposta apenas com o primeiro prompt proposto, mas, de qualquer forma, dividir um problema grande em outros menores é sempre uma boa ideia.

Principais técnicas de Engenharia de Prompt

Nesta seção, abordaremos algumas das técnicas mais comuns de Engenharia de Prompt. Nesse vídeo da WebSerie ChatGPT e IAS Generativas também expliquei cada uma das técnicas com detalhes:

Assim, as principais técnicas de Engenharia de Prompt são:

Zero-shot & Few-shot Prompting

O conceito de zero-shot prompting refere-se à capacidade de um modelo de linguagem de entender e executar uma tarefa sem ter recebido exemplos específicos dessa tarefa anteriormente.

Ela demonstra a capacidade do modelo de generalizar a partir de seu treinamento prévio para novas tarefas.

A palavra "shot" nesse contexto se refere a "exemplo", e "prompting" seria a "criação de prompts".

O zero-shot prompting é essencial para avaliar a flexibilidade e a adaptabilidade de modelos de IA em situações em que eles não foram explicitamente preparados.

Suponha que você esteja utilizando um modelo de PLN para classificar o sentimento de uma análise de produto como positiva, neutra ou negativa.

Sem fornecer ao modelo exemplos específicos de análises de produtos e suas classificações correspondentes no seu prompt, você simplesmente insere o prompt: "Classifique o sentimento desta análise de produto: Esse smartphone tem uma excelente duração de bateria e a câmera tira fotos incríveis.".

O modelo, então, usa seu treinamento prévio para inferir que a análise é positiva, apesar de não ter recebido outros exemplos do que seria positivo, negativo ou neutro dentro do prompt.

O few-shot prompting, por outro lado, envolve fornecer ao modelo de IA um pequeno número de exemplos para ajudá-lo a entender o contexto e realizar uma tarefa específica.

Essa técnica é útil para orientar o modelo em como você deseja que a tarefa seja executada.

Imagine que você queira que um modelo de IA gere sinopses curtas de artigos científicos. Você pode fornecer ao modelo três ou quatro exemplos de artigos científicos com suas sinopses correspondentes.

Cada exemplo consiste em um artigo completo com seu título e um breve resumo no formato desejado. Por exemplo:

Título: "Avanços na Fotossíntese Artificial"

Texto do artigo: (aqui seria inserido o texto inteiro do artigo científico)

Resumo: "Este estudo explora novos catalisadores para melhorar a eficiência da conversão de luz em energia, simulando o processo de fotossíntese encontrado na natureza." Sendo que esse resumo foi criado pela pessoa Engenheira de Prompt no formato desejado.

Tendo alguns desses exemplos no prompt, é passado então ao modelo o texto de um novo artigo, e ele utilizará os exemplos fornecidos como guia para gerar o resumo no formato e o estilo desejados.

Porém, apesar de funcionarem em alguns casos, essas técnicas mais "diretas ao ponto" ainda deixavam bastante a desejar em problemas mais complexos. Por esse motivo, outras técnicas começaram a ser desenvolvidas.

Chain-of-Thought Prompting

O conceito de Chain-of-Thought Prompting pode ser traduzido como "Criação de prompts com Cadeia de Pensamento".

Ele propõe que podemos obter respostas muito mais precisas quando demonstramos aos modelos, no próprio prompt, a forma exata de raciocinar, dando uma resposta completa como exemplo, incluindo o passo a passo para chegar a ela.

Por isso, essa técnica também é chamada de Few-shot Chain-of-Thought Prompting (traduzindo, "Criação de prompts com Cadeia de Pensamento com alguns exemplos"), já que são dadas amostras ao modelo.

No artigo que a propõe, a equipe do Google mostrou dois casos de prompts com few-shot, o primeiro deles sem a cadeia de pensamento, similar ao último exemplo de few-shot que vimos no tópico anterior:

Pergunta: Roger tem 5 bolas de tênis. Ele compra mais 2 latas de bolas de tênis. Cada lata contém 3 bolas de tênis. Quantas bolas de tênis ele tem agora?

Resposta: A resposta é 11.

Pergunta: Havia 23 maçãs no refeitório. Se foram usadas 20 para fazer o almoço e foram compradas mais 6, quantas maçãs eles têm agora?

Resposta: Para esse prompt, o modelo respondeu, erroneamente: "A resposta é 27."

No segundo caso, eles aplicaram o conceito de cadeia de pensamento:

Pergunta: Roger tem 5 bolas de tênis. Ele compra mais 2 latas de bolas de tênis. Cada lata contém 3 bolas de tênis. Quantas bolas de tênis ele tem agora?

Resposta: Roger começou com 5 bolas. 2 latas de 3 bolas de tênis cada equivalem a 6 bolas de tênis. 5 + 6 = 11. A resposta é 11.

Pergunta: Havia 23 maçãs no refeitório. Se foram usadas 20 para fazer o almoço e foram compradas mais 6, quantas maçãs eles têm agora?

Resposta: E a solução obtida do modelo foi: "Havia 23 maçãs no refeitório originalmente. Foram usadas 20 para fazer o almoço. Então, havia 23 - 20 = 3. Foram compradas mais 6 maçãs, então há agora 3 + 6 = 9. A resposta é 9.", que é a resposta correta.

Note que as perguntas não mudaram, apenas foi incluída na primeira resposta a cadeia de pensamento. Ou seja, o passo a passo do raciocínio esperado pelo modelo para responder àquela pergunta.

Zero-shot Chain-of-Thought

Poucos meses depois do artigo sobre Few-shot Chain-of-Thought, uma equipe composta de cientistas da Universidade de Tóquio, no Japão, e do Google publicou outro artigo propondo que modelos de linguagem não precisariam necessariamente de toda essa explicação e exemplos (few-shot) para darem uma resposta correta.

E que, para fazer o modelo se comportar com uma cadeia de pensamento (Chain-of-Thought), bastaria utilizar a frase "Let's think step by step" (em português, "Vamos pensar passo a passo") no final do prompt.

Como não damos exemplos ao modelo, essa técnica foi chamada de "Zero-shot Chain-of-Thought Prompting" (traduzindo, "Criação de prompts com Cadeia de Pensamento sem nenhum exemplo").

Exemplo:

Um malabarista pode fazer malabarismos com 16 bolas. Metade das bolas são bolas de golfe, e metade das bolas de golfe são azuis. Quantas bolas de golfe azuis ele tem? **Vamos pensar passo a passo.*** Essa técnica também foi aplicada junto a diversos benchmarks e, para um de problemas matemáticos, foi capaz de quadruplicar a taxa de acerto das respostas, de 18% para 79%.

Least-to-most Prompting

O Least-to-Most Prompting é uma técnica que orienta os modelos a resolverem problemas complexos seguindo uma abordagem gradual, de menor para maior complexidade.

Esta metodologia incentiva o modelo a abordar um problema em etapas, começando com as partes mais simples e avançando para as mais complexas.

É particularmente útil para problemas que podem ser decompostos em subproblemas ou quando uma tarefa pode ser concluída em várias etapas incrementais.

Vamos considerar o problema de escrever um ensaio sobre "Os Efeitos das Redes Sociais na Sociedade".

A abordagem de Least-to-Most Prompting poderia ser estruturada da seguinte maneira:

Prompt Inicial: Liste três principais redes sociais utilizadas hoje. Que poderia ter a resposta: "Facebook, Twitter, Instagram.". Na sequência:

Prompt Intermediário: Para cada rede social listada, descreva um impacto positivo na sociedade. Que poderia ter a resposta: "Facebook: Facilita a conexão entre pessoas de diferentes partes do mundo. Twitter: Serve como uma plataforma para disseminação rápida de informações. Instagram: Inspira a criatividade através do compartilhamento de fotos e vídeos."

Por fim, faríamos o prompt para o qual realmente desejamos a resposta:

Prompt Final: "Com base nos impactos positivos listados, escreva um parágrafo sobre como as redes sociais têm influenciado positivamente a sociedade." Que poderia ter a resposta: "_As redes sociais transformaram significativamente a maneira como nos conectamos e compartilhamos informações.

No Facebook, a capacidade de conectar pessoas de diferentes partes do mundo tem fortalecido relacionamentos e promovido a compreensão cultural.

O Twitter, com sua plataforma de disseminação rápida, tornou-se essencial para manter as pessoas informadas, enquanto o Instagram inspirou uma onda de criatividade, permitindo que pessoas usuárias de todos os lugares compartilhem suas histórias através de fotos e vídeos.

Juntos, esses impactos destacam o papel fundamental das redes sociais em fomentar conexões humanas, promover a consciência global e inspirar a expressão criativa._"

Self-consistency (Autoconsistência)

Essa estratégia simples também proposta pela equipe do Google consiste em usar a técnica de Few-shot Chain-of-Thought para obter um conjunto de diversas respostas para um mesmo prompt e, então, escolher a resposta que apareceu o maior número de vezes.

Os patos de Janet botam 16 ovos por dia. Ela come três no café da manhã todas as manhãs e faz muffins para seus amigos todos os dias usando mais quatro. Ela vende o restante por 2 dólares por ovo. Quanto dinheiro ela ganha todos os dias? Na sequência, esse prompt foi passado várias vezes ao modelo (em janelas diferentes de chat ou em diferentes chamadas à API, por exemplo), o que gerou diversas respostas diferentes (mostraremos apenas 3 delas para este exemplo):

  1. Ela tem 16 - 3 - 4 = 9 ovos restantes. Então, ela ganha 2 dólares vezes 9 = 18 dólares por dia.
  2. Isso significa que ela vende o restante por 2 dólares vezes (16 - 4 - 3) = 26 dólares por dia.
  3. Ela come 3 no café da manhã, então sobram 16 - 3 = 13. Depois, ela faz muffins, então sobram 13 - 4 = 9 ovos. Então, ela terá 9 ovos vezes 2 dólares = 18 dólares.
  4. Janet...
  5. ...
  6. Etc. E aí, uma análise foi feita em cima de todas essas respostas geradas. Como a resposta mais frequente foi "18 dólares", conclui-se que essa é a resposta correta e ela é exibida.

Os pontos negativos dessa técnica é que ela só serve para problemas onde tenhamos uma resposta factual, seja ela numérica ou lógica (não serve para escrever texto criativo, por exemplo) e que ela é mais custosa, pois para gerar 10 respostas você vai ter 10 vezes mais custo, computacional e financeiro.

Chain-of-Verification

Na Chain-of-Verification, após o modelo gerar uma resposta inicial a um prompt, são formuladas perguntas de seguimento para ajudar a verificar a veracidade e a precisão da resposta inicial.

O modelo é, então, encorajado a reavaliar ou confirmar suas próprias conclusões através de uma série de verificações que ele mesmo fará, seja citando fontes ou aplicando lógica dedutiva para reforçar a confiabilidade da informação fornecida.

Por exemplo, ao pedir que um modelo citasse alguns políticos nascidos na cidade de Nova Iorque, ele poderia oferecer uma lista com 10 nomes.

Na sequência, para cada um deles, o modelo geraria uma pergunta: "_Onde nasceu {pessoa1}?" para cada um deles, e verificaria as próprias respostas, a fim de se certificar de quais deles teriam realmente nascido em Nova Iorque.

Por fim, ele geraria a resposta final, apenas com os políticos nascidos em Nova Iorque, eliminando possíveis alucinações da resposta original.

Outras técnicas de prompt engineering

Existem outras técnicas usadas por Engenheiros de Prompt, como Selection-inference Prompting, Maieutic Prompting, ReAct, ART, e novas são criadas diariamente.

Por isso, uma grande parcela do trabalho de uma pessoa Engenheira de Prompt é estar atualizada com os artigos científicos mais recentes e relevantes.

Conclusão

À medida que avançamos na era da Inteligência Artificial, a Engenharia de Prompt se destaca como uma habilidade crítica para desenvolvedores, pesquisadores e usuários de IA.

Ela atua como uma ponte entre a linguagem humana e a compreensão computacional, permitindo que exploremos o potencial pleno dos modelos de IA de maneira responsável e inovadora.

Ela não é apenas uma ferramenta para aprimorar a interação humano-computador, mas um convite para repensar como nos comunicamos com as máquinas, abrindo caminhos para um futuro onde a IA se integre de maneira ainda mais produtiva em nossas vidas.

Caso você queira conhecer melhor essas técnicas e saber como os grandes modelos de linguagem como o ChatGPT funcionam por baixo dos panos, a Casa do Código lançou o livro "Inteligência Artificial e ChatGPT: Da revolução dos modelos de IA generativa à Engenharia de Prompt".

O livro explica detalhadamente como o seu treinamento foi realizado, além de se aprofundar nos conceitos de Engenharia de Prompt e também as questões éticas e limitações das IAs.

Fabrício Carraro
Fabrício Carraro

Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e cursa pós-graduação em Data Analytics & Machine Learning na FIAP. Atualmente, mora na Espanha.

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