Como obter os melhores resultados de modelos de raciocínio com o novo guia de prompting da OpenAI

Introdução

Este guia tem como objetivo orientar os leitores sobre como elaborar prompts eficazes para obter os melhores resultados dos modelos de inteligência artificial, de acordo com as recomendações do novo guia de prompting da OpenAI. Nele, serão abordadas práticas essenciais, que vão desde a simplicidade na formulação dos prompts até a utilização de técnicas avançadas de engenharia de prompts. O conteúdo foi cuidadosamente estruturado para ser seguido passo a passo, garantindo clareza, precisão e aplicabilidade prática.

Ao longo deste guia, você encontrará instruções sequenciais detalhadas que permitem que mesmo aqueles sem um conhecimento aprofundado em IA possam aplicar as melhores práticas na construção de prompts. Cada etapa é explicada com o devido detalhamento para que não haja dúvidas quanto à execução do processo. A ideia é proporcionar uma metodologia que melhore tanto a clareza quanto a eficiência ao interagir com os modelos de raciocínio.

Antes de começar, é importante que o leitor possua uma compreensão básica sobre inteligência artificial e esteja familiarizado com o conceito de prompts. Além disso, contar com acesso à plataforma da OpenAI e ter o hábito de revisar e iterar as suas solicitações pode contribuir para um melhor aproveitamento deste guia. A seguir, veja os pré-requisitos necessários para a aplicação das técnicas apresentadas.

Pré-requisitos

• Conhecimento básico sobre o funcionamento dos modelos de inteligência artificial.
• Acesso à plataforma da OpenAI ou a um ambiente que permita a interação com modelos de IA.
• Familiaridade com a estruturação de textos e uso de delimitadores para organização de dados.
• Disposição para iterar e ajustar os prompts conforme necessário para alcançar os resultados desejados.

Passo a Passo

1. Manter os Prompts Simples e Diretos

Manter os prompts simples e diretos é fundamental para garantir que os modelos de inteligência artificial compreendam a solicitação sem se perder em detalhes desnecessários. Uma linguagem direta favorece a precisão da resposta, pois evita a sobrecarga de informações que pode confundir o sistema. Ao simplificar a estrutura do seu pedido, você permite que o modelo foque exclusivamente na tarefa solicitada.

Quando o prompt contém muitas instruções ou detalhes excessivos, o modelo pode se desviar do objetivo principal, gerando respostas incompletas ou imprecisas. Por exemplo, ao invés de pedir uma análise detalhada passo a passo com explicações de cada etapa, é mais eficaz solicitar somente insights importantes. Essa abordagem tira proveito do raciocínio interno do modelo, sem forçá-lo a descrever cada aspecto do seu processo de pensamento.

Além disso, a simplicidade no prompt reduz o tempo de processamento e minimiza o risco de erros decorrentes de ambiguidades. Ao estabelecer uma estrutura clara e objetiva, você cria um ambiente propício para que o modelo entregue respostas mais diretas e pertinentes. Essa prática, suportada pelas diretrizes da OpenAI, é essencial para otimizar a interação com os modelos de raciocínio.

2. Evitar Prompts de Corrente de Pensamento (Chain-of-Thought)

Instruir o modelo a “pensar passo a passo” ou a “explicar seu raciocínio” pode ser contraproducente, pois os modelos de IA já operam com raciocínio lógico de forma otimizada. Ao tentar detalhar cada etapa do processo, você pode acabar induzindo o modelo a oferecer respostas extensas e, por vezes, desnecessariamente complexas. Essa técnica pode desviar o foco do objetivo principal da solicitação.

Em vez de orientar o modelo a descrever seu processo interno, opte por formulários de perguntas diretas que enfatizem o resultado desejado. Por exemplo, ao invés de pedir “pense passo a passo e explique como calcular a raiz quadrada de 144”, basta solicitar “qual é a raiz quadrada de 144?”. Essa abordagem permite que o modelo acesse seu potencial de raciocínio sem se distrair em explicações detalhadas do processo.

A clareza na formulação das perguntas não só melhora a relevância das respostas, mas também torna o processo de iteração mais eficiente. Ao evitar direcionar o modelo para uma “corrente de pensamento”, você assegura que os resultados sejam objetivamente focados e alinhados com o que foi solicitado. Essa prática é recomendada para manter a precisão e a clareza na comunicação com os sistemas de IA.

3. Usar Delimitadores para Clareza

Quando a solicitação envolve entradas complexas ou múltiplas informações, o uso de delimitadores torna a estrutura do prompt muito mais clara. Delimitadores podem ser aspas triplas, tags XML ou mesmo títulos de seção, servindo para marcar o início e o fim de cada bloco de informações. Essa técnica organiza visualmente o conteúdo e facilita a compreensão por parte do modelo.

Por exemplo, ao pedir para resumir um contrato extenso, a utilização de delimitadores pode separar as cláusulas e seções, garantindo que o modelo entenda exatamente quais partes devem ser analisadas. Sem essa organização, o prompt pode se tornar confuso, resultando em respostas que não atendem à solicitação de forma adequada. Delimitadores definem com precisão os limites das informações fornecidas, reduzindo ambiguidades.

A prática de utilizar delimitadores também contribui para uma maior eficiência no processamento das informações. Eles proporcionam uma estrutura visual clara que auxilia o modelo na segmentação dos dados, garantindo execução consistente da tarefa. Em suma, incorporar delimitadores ao formular seus prompts é uma maneira eficaz de otimizar a clareza e a precisão das respostas.

4. Limitar Contexto Adicional em Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

Em tarefas que envolvem a recuperação de informações, é importante fornecer somente o contexto mais relevante para a solicitação. Embora possa parecer vantajoso incluir um volume maior de informações, o excesso de dados pode diluir o foco e prejudicar a precisão da resposta. Limitar o contexto ajuda o modelo a concentrar sua análise nos pontos essenciais.

Ao restringir o contexto, selecione apenas as partes mais significativas do material original. Por exemplo, ao resumir um documento extenso, em vez de fornecer todas as dez páginas de conteúdo, escolha as seções que realmente agregam valor à tarefa solicitada. Essa prática facilita a compreensão e evita que o modelo se perca em detalhes desnecessários, resultando em respostas mais precisas e focadas.

A limitação do contexto também contribui para uma resposta mais rápida e eficiente, diminuindo o tempo de processamento do modelo. Ao fornecer um conjunto de informações conciso, você minimiza as chances de erros e aumenta as probabilidades de obtenção de um output coerente e relevante. Essa técnica é essencial para tarefas de Geração Aumentada por Recuperação, onde a qualidade do contexto é determinante para a eficácia da resposta.

5. Fornecer Diretrizes Específicas

Quando a solicitação envolve restrições específicas, como um orçamento, prazo ou método, é crucial que essas diretrizes sejam explicitadas no prompt. Ao fornecer informações detalhadas sobre as restrições, o modelo passa a focar nas possibilidades que se encaixem exatamente nesses parâmetros. Isso aumenta a utilidade e a relevância da resposta gerada.

Especificar as diretrizes, como a definição de um orçamento limitado ou um prazo determinado, permite que o modelo ajuste sua resposta de acordo com as limitações impostas. Por exemplo, ao solicitar uma estratégia de marketing digital para uma startup, é bastante útil incluir detalhes como um orçamento fixo e um foco específico em redes sociais. Essa clareza ajuda a filtrar informações irrelevantes e a concentrar o modelo no resultado desejado.

Além disso, ser específico sobre as diretrizes facilita futuras iterações e refinamentos do prompt. Caso o resultado inicial não esteja totalmente alinhado com as expectativas, a presença de restrições claras no prompt permite ajustes precisos que aprimoram a qualidade dos resultados. Dessa forma, fornecer diretrizes específicas é uma prática indispensável para alcançar respostas que realmente atendam às necessidades do contexto.

6. Ser Específico Sobre o Objetivo Final

A especificidade sobre o objetivo final é um elemento crucial para garantir que o modelo gere respostas direcionadas e úteis. Ao definir com precisão o que se espera como resultado, o modelo consegue adaptar seu raciocínio a partir de parâmetros bem delimitados e oferecer uma resposta que atenda diretamente à solicitação. Essa clareza diminui margens de respostas genéricas ou imprecisas.

Quando o objetivo final é vago, o modelo pode interpretar a solicitação de formas diversas, o que pode levar a resultados heterogêneos e pouco funcionais. Por isso, é recomendável iterar o prompt, adicionando informações que refinem o objetivo, como no exemplo de gerar ideias para um produto B2B SaaS no setor de tecnologia de RH utilizando inteligência artificial. Essa abordagem orienta o modelo a produzir respostas mais alinhadas ao cenário específico apresentado.

Ser específico sobre o objetivo final também facilita a análise dos resultados gerados e o desenvolvimento de melhorias contínuas. Ao ter parâmetros claros para o sucesso, você pode avaliar com maior precisão se a resposta apresentada atende ao esperado. Essa prática não só aprimora a qualidade da interação com o modelo, mas também contribui para um processo iterativo de refinamento que resulta em soluções mais robustas.

7. Importância da Engenharia de Prompts

Dominar a engenharia de prompts é fundamental para explorar totalmente o potencial dos modelos de inteligência artificial. Essa prática envolve a criação, o teste e o refinamento contínuo dos prompts, de modo a maximizar a precisão e a relevância das respostas geradas. A clareza na execução das etapas e a atenção aos detalhes fazem toda a diferença na qualidade dos resultados.

Aplicar as melhores práticas na elaboração dos prompts – como manter a simplicidade, usar delimitadores e definir restrições específicas – permite que os modelos operem de maneira mais alinhada com as expectativas do usuário. Essa abordagem contribui para o desenvolvimento de respostas mais coerentes e úteis, reduzindo significativamente as chances de erro. A engenharia de prompts, portanto, é um diferencial essencial para quem deseja aproveitar ao máximo as capacidades da IA.

Investir tempo e esforço na construção de prompts bem estruturados resulta em interações mais produtivas e eficientes. Essa habilidade, que pode ser aprimorada com prática e estudo contínuo, torna-se um elemento chave para solucionar desafios complexos e extrair o máximo desempenho dos modelos de raciocínio. Em resumo, a engenharia de prompts é uma competência indispensável para quem deseja transformar a forma de interação com a inteligência artificial, promovendo resultados de alta qualidade.

Conclusão

Este guia apresentou, de forma detalhada, as melhores práticas para a criação de prompts eficazes, com base nas recomendações do novo guia de prompting da OpenAI. Foram abordadas técnicas essenciais, como manter os prompts simples, evitar instruções desnecessárias, utilizar delimitadores, limitar contextos e fornecer diretrizes específicas, todos direcionados a otimizar as respostas dos modelos de IA.

Cada etapa explanada neste guia mostrou a importância de uma estrutura clara e objetiva, ressaltando que pequenos ajustes na formulação dos prompts podem gerar grandes diferenças na qualidade dos resultados. A prática de iterar e refinar suas solicitações é fundamental para acompanhar a evolução dos modelos e garantir a efetividade das respostas, contribuindo para o desenvolvimento de soluções inovadoras em diversas áreas.

Como recomendação final, mantenha-se atualizado quanto às melhores práticas e continue aperfeiçoando seus métodos de engenharia de prompts. A aplicação consistente dessas diretrizes assegurará um desempenho superior nos modelos de inteligência artificial e promoverá interações mais produtivas e alinhadas com os objetivos específicos de cada projeto.

Fonte: OpenAI Blog. “Guia de Prompting”. Disponível em: https://www.openai.com/blog/prompting-guide