Descubra o que é o Prompt Engineering e aprenda como seu uso correto pode moldar o resultado de um agente de IA para garantir uma resposta coerente e eficaz.
Parabéns! A IA chegou para ficar e, cada vez mais, os agentes virtuais baseados nela são capazes de gerar resultados surpreendentes. No entanto, essa não é toda a história. Para alcançar a excelência, sempre é necessário manter a preparação, certo? E não é diferente com esses sistemas.
Em termos de preparação de sistemas inteligentes, como agentes de IA, os engenheiros precisam desenvolver algoritmos que maximizem o entendimento dessas entidades de software. O objetivo é que compreendam seu ambiente, processem informações e ajam por conta própria para oferecer resultados favoráveis.
É aqui que entra o Prompt Engineering. Trata-se de uma prática que permite projetar e refinar prompts, ou seja, instruções, perguntas ou solicitações com o objetivo de guiar os modelos de IA para produzir resultados precisos.
Para entender melhor, imagine que você quer ensinar uma criança a resolver um problema usando perguntas. Se as perguntas forem bem formuladas, ajudariam a guiar seu raciocínio; da mesma forma, uma boa instrução direciona um agente de IA para responder de forma específica.
Agora, para obter a melhor otimização da IA, os modelos precisam ser treinados com grandes quantidades de dados, e formular uma solicitação adequada pode fazer toda a diferença. Isso garante que o sistema ou modelo entenda melhor sua solicitação e não a interprete mal.
Outro exemplo prático é quando você interage com algum agente de IA ou assistentes populares como Siri ou Alexa e faz uma solicitação, algo como: “Vai chover neste fim de semana?” ou “O que posso tomar no café da manhã hoje?”. Nesse caso, você participou de uma forma simples de engenharia de prompts. Aqui, a forma como você faz sua solicitação ou escreve prompts eficazes vai gerar resultados diferentes.
Trata-se de um software ou modelo computacional baseado em inteligência artificial que tem a capacidade de interagir com seu ambiente. Graças a isso, ele pode coletar dados e usá-los em atividades definidas, que são executadas de maneira automatizada. Isso melhora os fluxos de trabalho com IA.
Não é como se fosse um agente com terno pronto para uma missão. Embora sim, há certa semelhança: ambos têm objetivos predefinidos e estabelecidos por um humano. Além disso, no caso dos modelos virtuais de IA, eles têm total autonomia para escolher as ações mais apropriadas para cumprir essas tarefas.
Para realizar um excelente trabalho relacionado a essa engenharia, é fundamental que tenhamos um equilíbrio delicado entre o que queremos modelar e as respostas orgânicas permitidas. Caso contrário, os resultados não serão os esperados.
Se formos muito rígidos ao formular as solicitações, a inteligência artificial avançada verá sua criatividade limitada para fornecer as soluções esperadas. No entanto, se formos muito flexíveis, há chances de que as respostas contenham erros ou não se aproximem do que estamos buscando.
Vejamos um exemplo para entender melhor. Imagine que você deseja solicitar a um agente de IA conversacional um poema. Se você simplesmente pedir "Escreva um poema", soaria muito vago, não é? Nesse caso, o modelo poderia gerar um texto muito longo ou excessivamente curto, sobre qualquer tema. Queremos isso?
Se formos mais precisos e ajustados ao que queremos, como "Escreva um poema de 150 palavras do gênero ode cujo tema seja o amor", seria uma solicitação mais clara, envolvendo os principais aspectos da poesia, mesmo que não sejamos românticos.
Aqui entra a qualidade dos prompts, que precisam ser bem formulados para serem eficazes. Nesse contexto, a ciência e a arte se unem, pois a experiência e o conhecimento dos desenvolvedores ajudam a criar melhores solicitações, sem limitar o potencial criativo.
E a prática de otimizar as solicitações, de forma sistemática, também se adapta com o tempo. Isso porque, à medida que os agentes evoluem, os métodos de prompting também mudam. Isso garante que a automação da IA melhore sua versatilidade.
O uso de prompts personalizados não é mera casualidade. Para atingir as metas desejadas, sempre devemos considerar as complexidades técnicas relacionadas a modelos de IA específicos. Alguns aspectos a serem considerados são:
Esses não são os únicos aspectos técnicos relacionados a essa prática, mas são os principais.
Essa prática tornou-se um método eficaz para otimizar os modelos de agentes de IA. Isso não deve parecer estranho, pois permite criar instruções bem elaboradas para obter os melhores benefícios, como:
Graças ao desenvolvimento eficiente de prompts, o modelo de IA pode responder de forma mais intuitiva e criativa, sem ser muito limitado. Para isso, os especialistas ajustam o parâmetro “Temperatura” do modelo. Isso determina a suavidade ou rigidez das distribuições de probabilidade usadas para escolher a resposta.
Isso significa que, se for fornecido um contexto bem organizado e claro, os agentes de IA interpretarão corretamente as solicitações dos usuários. Isso, por sua vez, resulta em respostas otimizadas e mais precisas.
Solicitações bem elaboradas e estudadas ajudam a interagir com a linguagem específica de cada setor em que o agente foi treinado. Isso otimiza a utilidade das respostas, melhorando a satisfação dos usuários e maximizando a eficiência operacional dos serviços oferecidos.
Isso significa que o software pode se sair bem em suporte técnico, vendas com IA, agendamentos, etc., cumprindo os requisitos específicos de cada nicho de mercado.
Uma estrutura de instruções adequada permite que os agentes realizem raciocínios mais lógicos, como se fossem humanos. Isso reduz falhas nas respostas ou tarefas realizadas.
Além disso, a prática de formular instruções claras também diminui, continuamente, a necessidade de intervenções para fazer correções. Isso reduz a carga cognitiva e melhora a experiência geral.
Existe a possibilidade de projetar instruções que reduzam a chance de os agentes considerarem vieses de raça ou qualquer outra categoria de parcialidade. Dessa forma, as interações serão mais objetivas e justas.
Implementar instruções adequadas para um agente ajuda a reduzir custos com IA, bem como o tempo necessário para oferecer as respostas esperadas. Esse é um benefício colateral que se aplica a qualquer ambiente industrial.
Com a ajuda da arte de desenvolver e refinar instruções, os agentes podem ser autônomos para realizar tarefas de forma mais otimizada. Isso se aplica a diversos campos, como atendimento ao cliente, saúde, segurança, etc. Além disso, melhora o desempenho dos fluxos de trabalho de IA e diminui o tempo de execução de tarefas e resolução de problemas.
O desenvolvimento sistemático de instruções é capaz de otimizar a interação entre pessoas que não têm conhecimentos técnicos e os sistemas de IA. Isso ocorre graças a solicitações precisas que facilitam que qualquer usuário, independentemente de sua experiência técnica, consiga resultados úteis.
O melhor é que não é necessário que os usuários conheçam as características internas do agente. Assim, é possível realizar muitas atividades, como criar estratégias de marketing com IA, acompanhar vendas, entre outras.
Darwin AI é um agente que pode se adaptar às necessidades do seu negócio. Quer transformar as operações do seu site comercial? Não se preocupe, nosso sistema inteligente ajuda a automatizar processos para diferentes nichos de mercado: automotivo, educação, varejo, imobiliário, seguros, saúde e serviços.
Graças ao fato de que a equipe da Darwin utiliza o poder da engenharia de prompts, é possível implementar instruções e solicitações precisas que automatizam os processos dentro do negócio.
Agora, você está preocupado com a evolução constante da IA? Não há por que se preocupar, esse agente está sempre em constante aprendizado, tanto o próprio quanto o sustentado por nossa equipe através da engenharia de prompts.
Nosso modelo é capaz de melhorar e otimizar sua capacidade de fornecer respostas oportunas nos processos mais difíceis. Além disso, se você deseja ter mais controle sobre as características do Darwin, é possível ajustar seu comportamento para que ele se alinhe com seus objetivos comerciais, o que é conhecido como prompt crafting.
O uso dessa engenharia por parte do Darwin ajuda a fornecer respostas extremamente precisas. Por isso, você não precisa se preocupar com erros catastróficos que possam colocar em risco a interação com os clientes. Além disso, o agente passa por um rigoroso processo de auditorias, testes e análises gerais.
Outro aspecto interessante do nosso agente de IA é que ele é capaz de se adaptar ao estilo e ao tom de comunicação de qualquer região. Dessa forma, ele reflete as preferências do país onde opera, tornando as interações mais naturais e próximas.
Interessado em testar como o Darwin AI se adaptaria ao seu negócio? Clique na imagem abaixo para acessar uma demonstração: