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Engenharia de Prompt

por Mara Calvello
Saiba mais sobre engenharia de prompts e como aplicar prompts ao usar chatbots de IA. Descubra como criar prompts claros para receber respostas precisas.

O que é engenharia de prompt?

A engenharia de prompt envolve a criação de instruções ou consultas específicas e claras dadas a softwares de chatbot de IA para gerar respostas e saídas relevantes. Essas instruções são chamadas de prompts e guiarão o software a elaborar respostas ou a completar tarefas. A engenharia de prompt é um passo importante para utilizar efetivamente os recursos de modelos de linguagem de grande porte (LLM) e garantir que eles forneçam conteúdo útil e relevante.

Para que a engenharia de prompt seja feita corretamente, o usuário deve entender as capacidades e limitações de um modelo de linguagem de grande porte e como elaborar um prompt que gere a resposta desejada. Pode ser necessário experimentar diferentes frases e um processo de tentativa e erro. O software de chatbot de IA usará algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para entender o prompt e responder de acordo. 

Por exemplo, para tarefas de perguntas e respostas, os prompts devem fornecer o máximo de contexto e informação possível para que o modelo gere uma resposta precisa. Se você está procurando que o chatbot ajude no que fazer para o jantar, um prompt pode ser algo como: “Você pode compartilhar uma receita de macarrão com queijo que alimente quatro adultos?”

Seja respondendo perguntas, fornecendo recomendações ou auxiliando em solicitações de atendimento ao cliente, a engenharia de prompt garante que os chatbots de IA ofereçam interações úteis com os usuários, melhorando sua usabilidade e eficácia geral.

Saiba mais sobre processamento de linguagem natural e as aplicações empresariais para começar a aplicar hoje.

Mara Calvello
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Mara Calvello

Mara Calvello is a Content and Communications Manager at G2. She received her Bachelor of Arts degree from Elmhurst College (now Elmhurst University). Mara writes content highlighting G2 newsroom events and customer marketing case studies, while also focusing on social media and communications for G2. She previously wrote content to support our G2 Tea newsletter, as well as categories on artificial intelligence, natural language understanding (NLU), AI code generation, synthetic data, and more. In her spare time, she's out exploring with her rescue dog Zeke or enjoying a good book.