Prompt Engineering
Prompting introduction
Prompting 1.1
Estrutura de prompt, níveis de prompting, meta/reverse meta prompting e táticas fundamentais com exemplos.Atenção!
Para ajudá-lo a aproveitar ao máximo o Latcher, compilamos uma lista de estratégias e abordagens de prompting. Algumas dessas foram coletadas da experiência da nossa equipe, e outras foram compartilhadas conosco pelos membros da nossa comunidade. Como o Latcher depende de modelos de linguagem grandes (LLMs), estratégias eficazes de prompting podem melhorar significativamente sua eficiência e precisão.O que é Prompting?
Prompting refere-se às instruções textuais que você dá a um sistema de IA para realizar uma tarefa. No Latcher (um construtor de aplicativos com IA), os prompts são como você “diz” à IA o que fazer – desde criar uma UI até escrever lógica de backend. O prompting eficaz é crítico porque o Latcher usa LLMs, então prompts claros e bem elaborados podem melhorar muito a eficiência e precisão da IA na construção do seu aplicativo. Em resumo, melhores prompts levam a melhores resultados.Por que o Prompting é Importante
A maioria das pessoas pensa que prompting é apenas digitar um pedido em uma IA e esperar pelo melhor – não é bem assim. A diferença entre uma resposta medíocre da IA e ter a IA construindo fluxos de trabalho inteiros para você está na forma como você faz o prompt. Seja você um desenvolvedor ou não-técnico, dominar a engenharia de prompts no Latcher pode ajudá-lo a:- Automatizar tarefas repetitivas instruindo a IA precisamente sobre o que fazer.
- Depurar mais rapidamente com insights e soluções geradas por IA.
- Construir e otimizar fluxos de trabalho sem esforço, deixando a IA lidar com o trabalho pesado uma vez devidamente orientada.
Entendendo Como a IA Pensa
Diferentemente da programação tradicional, trabalhar com IA é sobre comunicar suas intenções claramente. LLMs como os que alimentam o Latcher não “entendem” no sentido humano – eles preveem saídas com base em padrões em seus dados de treinamento. Isso tem implicações importantes para como você deve fazer prompts:- Forneça Contexto e Detalhes: Modelos de IA não têm senso comum ou contexto implícito além do que você lhes fornece. Sempre forneça antecedentes ou requisitos relevantes.
- Seja Explícito com Instruções e Restrições: Nunca presuma que a IA inferirá seus objetivos. Se você tem restrições ou preferências, declare-as.
- A Estrutura Importa (Ordem e Ênfase): Os modelos prestam atenção especial ao início e fim do seu prompt. Coloque detalhes cruciais primeiro e reitere requisitos no final, se necessário.
- Conheça os Limites do Modelo: O conhecimento da IA vem dos dados de treinamento. Ela não pode saber sobre eventos recentes ou informações proprietárias que você não forneceu.
Princípios Fundamentais de Prompting: O Framework C.L.E.A.R.
Ótimos prompts seguem um conjunto de princípios simples. Use CLEAR como uma lista de verificação ao elaborar suas instruções:- Conciso – Seja claro e vá direto ao ponto.
- Lógico – Organize seu prompt de maneira passo a passo.
- Explícito – Declare exatamente o que você quer e não quer.
- Adaptativo – Refine prompts iterativamente com base na saída da IA.
- Reflexivo – Revise o que funcionou e o que não funcionou para melhorar com o tempo.
Os Quatro Níveis de Prompting
O prompting eficaz é uma habilidade que cresce com a prática. Aqui descrevemos quatro níveis de domínio:- Prompting Estruturado com “Rodinhas de Treinamento” – Use seções rotuladas como Contexto, Tarefa, Diretrizes e Restrições para deixar pouco espaço para mal-entendidos.
- Prompting Conversacional – Escreva naturalmente, como você faria para um colega, mantendo-se claro e completo.
- Meta Prompting – Peça à IA para ajudá-lo a melhorar seu prompt ou plano. Deixe-a agir como um editor de prompt.
- Reverse Meta Prompting – Faça a IA resumir ou documentar o que aconteceu após uma tarefa para que você possa aprender ou reutilizá-la mais tarde.
Técnicas Avançadas de Prompting
Uma vez que você tenha dominado o básico, aproveite estratégias mais avançadas:- Prompting Zero-Shot vs. Few-Shot – Forneça exemplos quando precisar de uma saída mais controlada.
- Gerenciando Alucinações – Baseie a IA em dados reais e peça raciocínio passo a passo para reduzir respostas fabricadas.
- Aproveitando Insights do Modelo – Entenda as diferenças entre o Modo de Chat vs Modo Padrão e escolha a ferramenta certa para a tarefa.