Inteligência Artificial, especialmente ao usar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) como o Microsoft Copilot, é crucial entender o Engenharia de Prompt. Um bom entendimento do prompt que você envia ao modelo pode fazer a diferença entre um resultado útil e um inútil. Neste guia, gostaria de apresentar a você algumas técnicas essenciais de Engenharia de Prompt, incluindo a associação semântica, prompts estruturados e Papéis. Esses conceitos ajudam você a formular prompts eficazes que maximizam o desempenho do Microsoft Copilot. Vamos direto ao ponto!
Principais Descobertas
- A Engenharia de Prompt é a chave para obter resultados eficazes com o Microsoft Copilot.
- A Associação Semântica permite que o modelo compreenda melhor os contextos.
- Os Prompts Estruturados ajudam a comunicar claramente requisitos específicos.
- O Papel do Prompting dá instruções específicas ao modelo para definir o contexto e fornecer resultados melhores.
Guia Passo a Passo
1. Entendendo os LLMs
Comece com um entendimento básico dos grandes modelos de linguagem. Esses modelos são capazes de expandir ou resumir textos. Você pode fornecer algumas palavras e obter uma resposta detalhada, ou fornecer informações muito detalhadas e o modelo as comprimir. O essencial é que eles funcionam bem com bons prompts.
2. Exemplo de um Prompt Ruim
Para entender melhor o conceito, vamos ver juntos um exemplo de um prompt ruim. Imagine que você queira escrever um artigo sobre smartphones e formule o seguinte: "Escreva um artigo sobre smartphones". Este prompt não fornece ao modelo praticamente nenhum contexto, o que torna a resposta geralmente insatisfatória.
3. Expandindo o Contexto
Uma abordagem mais eficaz é fornecer mais contexto ao modelo. Concentre-se em um aspecto específico dos smartphones, como o "Google Pixel 8 Pro". Ao focar em um tema específico, você aumenta a probabilidade de o modelo fornecer informações valiosas.
4. Utilização de Prompts Estruturados
Os Prompts Estruturados são uma excelente maneira de comunicar claramente seus requisitos. Por exemplo, você poderia dizer: "Você é um especialista em smartphones. Escreva um artigo de 600 palavras sobre por que o Google Pixel 8 Pro é bom." No prompt, fica claro o que você espera, e o modelo tem informações suficientes para gerar uma resposta abrangente.
5. Definir Papel com Papéis-Prompting
Um método especialmente útil em seu Engenharia de Prompt é o Papéis-Prompting. Aqui, você define um papel para o modelo para estender a perspectiva. Ao dizer que o modelo "é um especialista em smartphones", ele filtrará informações específicas e fornecerá uma saída baseada nesse conhecimento especializado.
6. Integração de Palavras-chave
Para dar mais profundidade ao seu prompt, você pode adicionar palavras-chave que são úteis na geração da saída. Em nosso exemplo, adicionar termos como "Gemini Nano" e "on-device" pode ajudar o modelo a expandir o contexto e encontrar conteúdos mais relevantes.
7. Garantir um Público-Alvo Específico
Também considere para quem o artigo é destinado. É para entusiastas de tecnologia, leitores em geral, ou um público muito específico? O modelo pode ajustar sua resposta e alterar o estilo de escrita de acordo. Isso também pode ser anotado em seu prompt para que o modelo saiba como formular as informações.
8. Feedback e Ajustes Finais
Depois de formular seu prompt e o modelo gerar um artigo, verifique o resultado. É o que você esperava? Se não, revise seu prompt, adicione mais contexto ou requisitos específicos e tente novamente. O processo de Engenharia de Prompt é iterativo e às vezes requer várias tentativas.
Resumo
Neste tutorial, você aprendeu como é importante o Prompt Engineering para o uso bem-sucedido do Microsoft Copilot. Ao entender a associação semântica, prompts estruturados e prompts de funções, você pode aumentar significativamente a eficiência de suas entradas. Certifique-se de fornecer o contexto necessário ao seu modelo para obter resultados de alta qualidade. Experimente e aprimore seus prompts para obter a melhor saída para suas necessidades!
Perguntas Frequentes
Quais são as funções básicas dos grandes modelos de linguagem?Grandes modelos de linguagem podem expandir e resumir textos.
Por que o contexto em um prompt é importante?Um contexto claro resulta em saídas de maior qualidade e relevância.
O que é associação semântica no Prompt Engineering?A associação semântica permite ao modelo compreender conexões associativas e fornecer conteúdos mais relevantes.
Como posso usar prompts estruturados de forma eficaz?Ao formular claramente requisitos específicos e a saída desejada.
O que é o Rolle-Prompting?O Rollen-Prompting define um papel para o modelo, esclarecendo o contexto e possibilitando melhores respostas.
