Engenharia de Prompt: A Arte de Criar Entradas Precisinhas para Modelos de Linguagem
A engenharia de prompt — a arte de formular entradas precisas para modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para obter respostas desejadas — é uma habilidade essencial na era da inteligência artificial (IA). Embora seja benéfica para usuários casuais de IA conversacional, é crucial para desenvolvedores que criam a próxima geração de aplicações alimentadas por IA.
Apresentando o Prompt Poet
O Prompt Poet, desenvolvido pela Character.ai — agora parte do Google — simplifica a engenharia de prompt avançada através de um sistema de templates amigável e de baixo código. Ele gerencia o contexto de maneira eficaz e integra dados externos, permitindo que as respostas geradas pelo LLM sejam fundamentadas em informações do mundo real. Essa inovação abre caminho para interações de IA aprimoradas.
O Poder do Few-Shot Learning
O few-shot learning permite que a IA produza respostas desejadas com base em apenas alguns exemplos. Ao contrário do fine-tuning do modelo — que pode ser intensivo em recursos e demorado — o few-shot learning permite ajustes rápidos usando um contexto mínimo. Esse recurso aumenta as capacidades dos modelos mesmo após o fine-tuning, tornando-os adaptáveis a cenários específicos.
Facilitando o Few-Shot Learning com o Prompt Poet
Com o Prompt Poet, implementar o few-shot learning é simples. Usando templates YAML e Jinja2, você pode criar prompts dinâmicos que incorporam exemplos de forma fluida. Por exemplo, ao projetar um chatbot de atendimento ao cliente para um comércio varejista, o Prompt Poet permite que você insira informações relevantes dos clientes, como histórico de pedidos e promoções atuais. Você também pode personalizar o tom da conversa — amigável, formal, conciso ou informativo — incluindo exemplos de few-shot que reflitam a voz da sua marca.
Instruções Básicas para um Chatbot de Atendimento ao Cliente
O framework do chatbot pode incluir:
- Instruções do Sistema
yaml
- name: system instructions
role: system
content: |
Você é um chatbot de atendimento ao cliente para um site de varejo. Seu papel é ajudar os clientes respondendo perguntas, fornecendo informações e resolvendo problemas. Abaixo, você encontrará entradas de usuários exemplo e as respostas correspondentes a serem imitação em suas interações.
- Dados do Cliente
yaml
- name: customer data
role: system
content: |
Pedidos Atuais:
{% for order in current_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
Pedidos Passados:
{% for order in past_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
- Promoções
yaml
- name: promotions
role: system
content: |
Promoções:
{% for promotion in promotions %}
- {{ promotion.description }}
{% endfor %}
Definindo o Tom
O tom e estilo podem variar com base na identidade da marca. Para uma marca amigável e casual, exemplos podem incluir:
- Prompt do Usuário: "Oi, eu pedi ??product_name??, mas ainda não recebi. O que está acontecendo?"
- Resposta: "Oi ??username??! Desculpe pelo transtorno—vamos resolver isso agora! Estou checando seu pedido de ??productname?? feito em ??order_date??!"
Por outro lado, para uma marca mais formal, as respostas seriam:
- Prompt do Usuário: "Olá, eu pedi ??product_name??, mas ainda não recebi. Você pode me ajudar?"
- Resposta: "Obrigado por entrar em contato, ??username??. Peço desculpas por qualquer inconveniente. Vou revisar o status do seu pedido de ??productname?? feito em ??order_date?? em breve."
União dos Elementos
Para criar um prompt coeso, use a classe Prompt do Prompt Poet para mesclar as instruções básicas, exemplos e dados reais do cliente. Essa funcionalidade permite gerar respostas precisas e contextuais da IA.
python
Dados de Exemplo do Usuário
userpastorders = getpastorders(user)
usercurrentorders = getcurrentorders(user)
promotions = get_promotions(user)
Dados do Template
template_data = {
"pastorders": userpast_orders,
"currentorders": usercurrent_orders,
"promotions": promotions
}
Criando o Prompt
combinedtemplate = baseinstructions + fewshotexamples + customer_data
prompt = Prompt(
rawtemplate=combinedtemplate,
templatedata=templatedata
)
Obter Resposta da IA
model_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)
Elevando a IA com o Prompt Poet
O Prompt Poet eleva a gestão tradicional de prompts ao introduzir técnicas avançadas como o few-shot learning. Ele simplifica a criação de aplicações sofisticadas de IA que são não apenas informativas, mas também personalizadas à voz única da sua marca. À medida que a tecnologia de IA avança, dominar o few-shot learning será essencial para permanecer competitivo, e o Prompt Poet é a chave para desbloquear todo o potencial dos LLMs.
Classificação
