Engenharia de Prompt

E vocês falem aqui pra mim no chat com que frequência vocês usam o ChatGPT.

Você vai falar assim: eu uso uma vez por semana, duas vezes por semana, três vezes por semana, eu já usei uma vez, eu uso todo dia, tá bom? Quero entender qual é a frequência de uso de vocês e, pelo que estou vendo aqui, o que é ótimo, porque significa que vocês vão tirar bastante proveito dessa aula. Três vezes ou mais, todo dia, todo dia. A Rana usa pouco, beleza, vamos nessa.

Gente, o que é engenharia de prompt?

Engenharia de prompt é o conjunto de técnicas que nos ajuda a desenvolver pedidos melhores para uma inteligência artificial. E pedidos melhores significam respostas úteis, respostas adequadas, interações mais produtivas. Bons prompts significam extrair da inteligência artificial tudo aquilo que as pessoas dizem por aí que dá pra fazer com inteligência artificial.

Pelo que vocês estão falando aqui nos comentários, vocês já usam bastante essa tecnologia, isso é ótimo, né? Tenho certeza disso porque acontece comigo, que trabalho com isso. Tenho certeza que vocês fazem uso restrito dessa tecnologia para propósitos úteis para vocês, mas existe certamente um campo muito vasto para ser explorado por cada um dentro dessa tecnologia, que pode ajudar vocês a fazer outras tarefas melhores, mais rápidas, que vocês ainda não usam. Existe o potencial inclusive de vocês usarem melhor a inteligência artificial e as ferramentas para as coisas que estão usando.

É isso que vamos tentar mergulhar um pouco hoje, nessa visão geral de engenharia de prompt. Ah, como assim visão geral? Aqui vamos do básico para o avançado, tá? Vai ser um overview do que é possível fazer em uma hora. Vamos percorrer esse caminho em uma hora. Tem bastante conteúdo, bastante referência.

Precisamos entender que a comunicação com a inteligência artificial se assemelha a uma comunicação com uma pessoa de outro país que fala outra língua e tem um contexto cultural completamente diferente do nosso. Às vezes não basta simplesmente traduzir, às vezes precisamos dar contexto cultural, explicar coisas por trás, se aquela pessoa não tiver referência. É como se fosse uma comunicação intercultural.

Qual a diferença entre comunicação humano-humano e humano-AI? O prompt é o meu pedido, o comando que eu dou para a inteligência artificial fazer algo para mim, seja no modelo LLM. LLM é o Large Language Model, tipo o ChatGPT, o Gemini, o Claude — aquele chatbot, tá? É um modelo de linguagem treinado com volume muito grande de dados, que faz um pouco de tudo, fala sobre tudo.

O prompt é um elemento do LLM, também é um elemento de ferramenta de geração de imagem. Falaremos disso mais à frente, mas eles têm lógicas diferentes de prompt. Essa aula foca muito na lógica do LLM, ou seja, como pedir coisas para ferramentas como Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot, Llama da Meta, tá bom?

Quando falamos de comunicação com máquina, ela é projetada para ser natural. Linguagem natural nada mais é do que o computador falando com a gente. Em vez de clicar e fazer uma série de ações para gerar uma coisa, eu peço para a máquina com minha linguagem natural — ela entende, tá? A linguagem que usamos com essa máquina é muito próxima da linguagem natural, mas não é idêntica. Onde não é idêntica, vamos entender.

Diferenças entre comunicação humano-humano e humano-AI: a comunicação humano-humano é mais orgânica, emocional, tem mais fluidez e elementos emotivos. A comunicação humano-AI é mais programática, baseada em padrões repetidos, menos complexa, um pouco mais mecanizada, apesar de muito semelhante à linguagem natural.

No contexto da interação, quando falo com vocês, temos vários entendimentos implícitos. Por exemplo: vocês não me conhecem, mas sabem que sou a professora dando aula aqui, talvez alguns sigam, outros não. O entendimento implícito é que sou uma professora de inteligência artificial que estudou esse tema. Vocês fazem outras inferências com base no ambiente, minha voz, gestos, cor do cabelo, tudo isso dá contexto para vocês me interpretarem. Esse entendimento de contexto é bidirecional: quando vocês me respondem, eu também vejo vídeo, voz, gestos, linguagem, que me dizem sobre vocês.

Na comunicação humano-AI, é preciso dar contexto explícito porque a AI não tem esse contexto. Ela não absorve aspectos comunicacionais como voz, gestos ou não avalia o que isso significa, não entende da mesma forma que a gente. O conhecimento explícito de contexto que precisamos dar é unidirecional: damos para a AI, mas ela não pode dar para nós porque não é humana.

Sobre inputs e pressuposições: humano para humano pode ser mais vago, presumindo informações implícitas. Para inteligência artificial, é preciso precisão, contexto e background nos prompts.

Memória e correção de erros de comunicação: humano-humano tem memória seletiva; consigo pedir para lembrar de algo específico e esclarecer pontos. A IA às vezes consegue, às vezes não, pois não tem memória genuína. Ela tem uma quantidade limitada de contexto medida por tokens (palavras). Para corrigir erro, é preciso fazer um novo prompt.

Feedback: humano-humano temos compreensões implícitas e deixas verbais e não verbais para guiar a conversa. Na comunicação com IA, o ideal é refinar o prompt com base nas respostas da IA. Por exemplo: peço um plano de férias e não gostei, posso refinar o prompt para especificar hotéis, restaurantes, etc. Posso dar feedback detalhado, como "não como carne, traga restaurantes veganos", e ela ajusta.

O engenheiro de prompt é um tradutor, que fornece contexto, expressa intenção, antecipa mal-entendidos e evita interpretações erradas da IA.

Vamos aos fundamentos importantes em engenharia de prompt.

Princípio da especificidade: quanto mais clara a pergunta, mais precisa e relevante será a resposta. É preciso descrever minuciosamente o que você quer, com detalhes abrangentes e precisos, evitando ambiguidades. Leia o que escreveu para eliminar interpretações múltiplas.

Exemplo com Claude: um prompt amplo errado é "Escreva um artigo de LinkedIn sobre marketing de guerrilha." Não há informações específicas. O texto gerado fica genérico, com estrutura e conteúdo comuns, como conclusões óbvias, bullets, sem personalidade.

Já um prompt mais específico delimita tamanho (800 palavras), público (pequenas empresas de e-commerce), foco (técnicas de SEO e marketing de conteúdo), exemplos práticos, estatísticas e referências. O texto resultante será mais característico, melhor, mais diferenciado do conteúdo genérico.

Sempre importante lembrar: não acreditamos no CR_IA de que a inteligência artificial fará o trabalho inteiro para você. Não existe prompt que produza o trabalho completo. Você vai usar prompts que chegam perto do conteúdo ideal e precisarão de revisão e complementação. A responsabilidade pelo que é produzido é sua, e você deve contribuir desde o prompt, que dá uma roupagem única para a resposta.

Esse princípio vale para qualquer tarefa: escrever artigo, e-mail, relatório, contrato, etc.

Exemplo de prompt correto para pedir um e-mail para solicitar aumento de forma gentil, mencionando desempenho, relação com chefe, projetos entregues etc. Dá mais trabalho preparar um bom prompt, mas isso facilita escalar trabalhos frequentes ou destravar tarefas complicadas.

Outro fundamento: dar contexto e restrições. Contexto é o cenário mais amplo da tarefa. Por exemplo, você é especialista em sustentabilidade escrevendo para executivos interessados em práticas sustentáveis.

Restrições delimitam o campo de possibilidades: tamanho do texto, linguagem, o que não incluir, por exemplo, evitar jargão técnico, ser didático, usar exemplos práticos.

Estrutura de prompt eficaz:

• Definir o papel da IA naquele contexto (ex.: consultor, especialista)
• Escrever a tarefa clara
• Dar informações de fundo relevantes
• Ilustrar o tipo de resposta esperada com exemplos

Exemplo básico: "Você é um consultor de marca digital, crie um plano de conteúdo para redes sociais para uma empresa de tecnologia que vende software para pequenas empresas, inclua ideias para posts no LinkedIn, como dicas rápidas para aumentar produtividade."

Dar exemplos do tipo de resposta esperada é fundamental.

No CR_IA temos várias metodologias de prompt. Não há um jeito certo, milhares de formas, você vai misturar metodologias para criar os seus próprios prompts, adaptados ao seu contexto.

Qualquer metodologia deve contemplar essa estrutura básica que mostrei.

Falando das metodologias específicas:

• Método PIRI (para iniciantes): encoraja o uso lúdico da IA, lembra que IA não "quebra", pode testar livremente. Composto por Pedido, Instruções, Restrições e Expectativa (exemplos). Ajuda quem usa pouco IA a começar a fazer pedidos estruturados.
  
  • Dica: peça para IA ajudar em qualquer coisa do dia a dia, explore perguntando o que ela pode fazer para facilitar sua vida.
• Método LEAD: mais sofisticado para criar prompts para qualquer objetivo. Inspirado na estrutura jornalística do lead, que responde o que, onde, como e por quê. No CR_IA, o método LEAD pede que o prompt responda o que, para quem, onde, como, quanto e por quê.
  
  • Por exemplo, para criar um texto, defina solicitação clara, público-alvo, local de veiculação (apresentação, relatório, e-mail), a estrutura da linguagem, exemplos, delimitações e o objetivo.
• Método 3Z: focado em criação de conteúdo (post, documento, apresentação, artigo). Três elementos obrigatórios:
  1. Escrita — características do seu jeito único, linguagem, cadência, vocabulário, tom de voz (ex: mais executiva, informal, leve). Pode enviar um texto seu para referência.
  2. Estrutura — definir a organização do texto. Por exemplo, para artigo, dizer que quer 12 parágrafos, abertura, desenvolvimento, conclusão.
  3. Essência — o recheio, apuração, dados, argumentos. Sua contribuição única, pois IA pode errar ao levantar dados.

Combinar metodologias (LEAD + 3Z) gera resultados mais interessantes e personalizados.

Feedback nos prompts: essencial para melhorar respostas interativas. Você pode pedir para IA ajustar partes do trabalho, não refazer tudo do zero, pedindo para manter o que gostou, mudar o que não gostou e explicar como. Isso evita que ela mude coisas boas.

Antes de avançar para técnicas de prompt, tem um prompt fundamental para lembrar: quando não sabe como começar, peça para IA fazer perguntas que ajudam a criar o prompt para você.

Exemplo: quero fazer um requerimento para o INSS. Digo para IA: "Me faça 5 perguntas centrais para ajudar a fazer esse trabalho", respondo e com isso ela cria o prompt ideal.

Mesma lógica para criar uma build para um artista, por exemplo a Doutora Deolane. Você responde perguntas, dá o que sabe e a IA constrói o prompt.

Agora, diferenças entre prompt de LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) e prompt de imagem (Midjourney, Leonardo AI).

Prompt de imagem não é linguagem natural, mas sim baseado em palavras-chave organizadas em quatro dimensões: tipo, assunto, cenário, composição e detalhes. Exemplo: "uma arte digital de um robô assistente em cenário cyberpunk fotografado com lente 50mm".

No CR_IA aprofundamos essas metodologias, inclusive o método RPG para criação de assistentes especialistas, além de aulas de criação de vídeo e imagem.

Técnicas avançadas de prompt:

• Role-playing: a IA assume um papel, com expertise definido, para responder como especialista em determinado assunto. Exemplo: "Você é especialista em requerimentos do INSS, use como referência os melhores despachantes de São Paulo e crie um documento específico." Ou cenário lúdico: "Assuma o papel do Leonardo da Vinci transportado para 2023. Você acabou de conhecer um smartphone. Escreva uma entrada de diário de 300 palavras descrevendo suas observações."

• Prompt passo a passo: dividir o pedido em camadas, não pedir tudo de uma vez. Exemplo para plano de marketing digital:
  1. Identifique 3 desafios principais.
  2. Para cada desafio, escreva soluções práticas com exemplo
  Depois, combine tudo em um guia passo a passo.

• Prompt consultor: em vez de criar algo pronto, peça sugestões, conceitos e vá refinando. Exemplos:
  • "Sugira 3 conceitos inovadores para campanha de conscientização sobre mudanças climáticas para jovens adultos."
  • Depois escolha um conceito, peça aprofundamento, adaptações para outras plataformas, influenciadores ideais, roteiro etc.
• Prompt autocrítico: a IA avalia seus próprios erros, identifica vieses, falhas, pontos fracos. Por exemplo:
  • "Identifique 3 possíveis falhas nas suas sugestões para o vídeo."
  • "Crie contra-argumentos para cada ponto."
  • "Assuma o papel de crítico e identifique falhas do plano."
• Engenharia reversa: a partir de um texto, áudio, imagem, peça para a IA criar o prompt que poderia gerar aquele conteúdo.
  
  • Exemplo: "Crie um prompt detalhado que pudesse gerar o artigo abaixo, incluindo instruções sobre tom, comprimento e nível de detalhe."

• Prompt ético: incorporar consideração moral e de impacto social na instrução. Exemplo:
  • "Analise o material produzido por critérios de potenciais vieses, propriedade intelectual, questões éticas."
• Prompt de cenário: cria situações hipotéticas complexas para explorar soluções criativas, análises de risco, e fixar pensamentos técnicos.
  
  • Exemplo: "Imagine um cenário futuro onde a fusão a frio é uma realidade. Assuma papel de consultor de políticas globais e crie um plano estratégico para implementar essa tecnologia."

Essas técnicas e metodologias são exploradas no CR_IA, que é uma plataforma completa para aprender a usar inteligência artificial de forma prática e ética.