Como criar prompts eficazes e realistas com exemplos práticos!

A engenharia de prompt é uma técnica fundamental para explorar o máximo potencial dos modelos de IA, como o ChatGPT e o Midjourney, permitindo gerar resultados relevantes e precisos (Brown et al., 2020; Ouyang et al., 2022; Raffel et al., 2020). Vamos aprender a criar prompts poderosos seguindo um método passo a passo!

Estrutura Padrão (P.R.O.M.P.T.)

Persona
Defina o papel do modelo: “Você é um especialista em imagem realista para IA.” (Zhang et al., 2022; Wei et al., 2023; Brown et al., 2020)

Roteiro
Descreva claramente a tarefa: “Crie uma imagem detalhada que represente um cão São Bernardo com a camiseta do Internacional.” (Dosovitskiy et al., 2021; Ho et al., 2020; Wang et al., 2022)

Objetivo
Deixe claro o resultado esperado: “A imagem deve parecer realista e incluir detalhes específicos como o estádio Beira-Rio ao fundo e o pôr do sol.” (Ramesh et al., 2022; Saharia et al., 2022; Song et al., 2020)

Modelo
Indique o formato ou estilo de saída: “Imagem em alta resolução, estilo realista.” (Dhariwal et al., 2021; Salimans et al., 2021; Saharia et al., 2022)

Panorama
Forneça contexto e detalhes adicionais: “É dia de jogo em Porto Alegre, RS, e o cão está circulando próximo ao estádio.” (Ouyang et al., 2022; Zhang et al., 2022; Wei et al., 2023)

Transformar
Refine e teste o prompt: Itere até chegar ao resultado desejado. (Wei et al., 2023; Brown et al., 2020; Raffel et al., 2020)

Processo Prático

• Defina a tarefa e os critérios de sucesso
• Desenvolva casos de teste
• Projete o prompt preliminar
• Teste contra os casos de teste
• Refine o prompt
• Implemente o prompt

Técnicas Básicas

• Markdown: Use títulos, negrito, listas e blocos de código para melhorar a legibilidade.

• Delimitadores: Separe partes do prompt com — ou <tags>.

• Variáveis: Utilize placeholders como {{variável}} para personalização.

• Prompt do Sistema: Defina diretrizes gerais, persona e restrições.

• Zero-shot: Dê instruções diretas e claras, sem exemplos.

• Estímulo Direcional: Use palavras-chave para direcionar o modelo.

Técnicas Avançadas

• Few-shot Prompting
  Forneça exemplos curtos (1 a 5) para orientar o modelo.
• Chain-of-Thought (CoT)
  Peça que o modelo explique o raciocínio passo a passo.
• Tree-of-Thought (ToT)
  Permite a exploração de múltiplos caminhos de raciocínio.
• Skeleton-of-Thought (SoT)
  Peça ao modelo para gerar um índice antes de criar o conteúdo final.
• Generated Knowledge Prompting
  Use o modelo para gerar conhecimento adicional antes de gerar a resposta final.
• Prompt Maiêutico
  Solicite ao modelo que justifique suas respostas.
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
  Combine o modelo com bases de conhecimento externas.
• PAL (Program-Aided Language Models)
  Use conceitos de programação (variáveis, funções) para modularizar prompts.
• ReAct (Reason + Act)
  Divida tarefas complexas em etapas de raciocínio e ação.

Como Evitar Alucinações?

• Dê instruções claras e específicas (Raffel et al., 2020; Ouyang et al., 2022)

• Ajuste a temperatura e criatividade conforme a necessidade (Brown et al., 2020; Wei et al., 2023)

• Teste variações e combine resultados para gerar um consenso (Salimans et al., 2021; Song et al., 2020; Zhang et al., 2022)

   

Exemplo Prático: Prompt Simples

Vamos avaliar o resultado de um prompt mal estruturado para gerar a imagem de um cão São Bernado com uma camiseta do Internacional próximo ao estádio:

Criar uma imagem realista de um cão são bernado com a camiseta do internacional de porto alegre RS circulando nas próximidades do estádio beira rio em porto alegre em um dia de jogo com uma vista do por do sol e do estadio ao fundo.