Prompt Engineering - Consultoria Estratégica em Inteligência Artificial
As empresas B2B vão depender cada vez mais da Inteligência Artificial (IA) para melhorar os seus processos e ganhar vantagem competitiva! A utilização eficaz e eficiente da IA é, por conseguinte, crucial. O conceito de "Prompt Engineering" foi desenvolvido para ajudar as empresas a aproveitarem todo o poder da IA e a optimizarem os seus processos empresariais. Este artigo define o termo "engenharia rápida", discute os desafios da implementação da IA na empresa, apresenta 20 exemplos com orientações pormenorizadas e discute as implicações para o local de trabalho. Por fim, será apresentada uma conclusão abrangente.
| Definição de Prompt Engineering: Desenvolver e otimizar prompts de texto para melhorar o desempenho dos modelos de IA. | Relevância para a transformação digital: Melhorar a interação com o cliente e apoiar o desenvolvimento da estratégia digital. | Serviços da mprofi AG: Apoio na seleção de tecnologias, orientação estratégica e fornecimento de soluções para a transformação digital. |
A Prompt Engineering e a sua importância para a revolução da Inteligência Artificial
A Prompt Engineering é uma abordagem ao desenvolvimento de modelos de IA que tem por objetivo tornar a implementação e a manutenção de modelos de IA mais simples e mais eficientes. Implica a utilização de interfaces simples e claras para a interação entre o modelo de IA e outros sistemas, bem como a integração da IA na infraestrutura de TI existente da empresa. Implica também a utilização de arquitecturas robustas e escaláveis para modelos de IA que sejam capazes de tratar grandes quantidades de dados e satisfazer requisitos de elevada velocidade de processamento.
Explicação do termo "Prompt Engineering
A engenharia imediata refere-se a uma abordagem utilizada no desenvolvimento de modelos de IA. O objetivo é garantir que estes possam ser implementados de forma rápida e eficiente. O conceito baseia-se na ideia de que um modelo de IA deve não só produzir bons resultados, mas também ser fácil de implementar e manter, de modo a acrescentar valor real às organizações.
A engenharia rápida implica a utilização de interfaces simples e claras para a interação entre o modelo de IA e outros sistemas, bem como a integração da IA na infraestrutura de TI existente na empresa. Inclui também a utilização de arquitecturas robustas e escaláveis para modelos de IA capazes de lidar com grandes quantidades de dados e satisfazer requisitos de elevada velocidade de processamento.
Visão geral
A implementação da IA na empresa é uma tarefa complexa que coloca muitos desafios. Alguns dos maiores desafios são:
- Falta de conhecimentos especializados
A IA é um domínio relativamente novo e em rápido crescimento que requer um conhecimento profundo de matemática, estatística e programação. Muitas empresas não dispõem de pessoal qualificado suficiente para desenvolver e implementar modelos de IA.
- Qualidade dos dados
Os modelos de IA são tão bons como os dados com que são treinados. Se a qualidade dos dados não for boa, os modelos de IA também não o serão.
- Integração na infraestrutura de TI existente
A integração da IA na infraestrutura de TI existente na empresa pode ser difícil, especialmente quando se trata de sistemas mais antigos que não foram concebidos para a IA.
- Privacidade e segurança
Os modelos de IA podem conter informações sensíveis e as empresas têm de garantir que são capazes de proteger os dados e proteger os modelos contra ataques.
- Gestão da mudança
A introdução da IA pode exigir alterações nos fluxos de trabalho e na cultura da empresa, o que requer uma estratégia abrangente de gestão da mudança para garantir que todos na organização estão preparados.
A motivação subjacente à engenharia rápida pode ser difícil de compreender à primeira vista, por isso vamos descrever a ideia com um exemplo.
Imaginemos que criamos uma plataforma de entrega de comida em linha e temos milhares de imagens de diferentes legumes para colocar no sítio Web.
O único problema é que nenhum dos metadados das imagens contém uma descrição de que legume está em que imagem.
Nesta altura, pode ordenar as imagens de forma entediante, colocando as imagens de batatas na pasta Batatas, as imagens de brócolos na pasta Brócolos e assim por diante.
Também pode passar todas as imagens por um classificador para facilitar a ordenação. Mas, como pode ver, ainda são necessários dados rotulados para treinar o classificador.
Utilizando a técnica de instruções, pode escrever uma instrução baseada em texto que, na sua opinião, dará os melhores resultados na classificação das imagens.
Por exemplo, este poderia ser o prompt Mostrar modelo "uma imagem de batatas". Crucial para a engenharia rápida é a estrutura desta pergunta - ou a instrução que define como o modelo reconhece as imagens.
Muitas vezes, é uma questão de tentativa e erro escrever a melhor pergunta. De facto, o pedido "uma imagem de batatas" é muito diferente do pedido "uma fotografia de batatas" ou "uma coleção de batatas".
Seguem-se 20 exemplos de como as empresas podem aplicar a engenharia rápida para implementar modelos de IA de forma mais eficaz e eficiente.
1. Implementação de chatbots:
Ao implementar chatbots, as empresas podem melhorar o seu serviço ao cliente e, ao mesmo tempo, poupar custos. Os chatbots podem estar disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana e responder a perguntas automaticamente. Isto pode ser implementado através da integração de software de reconhecimento de voz e de texto e de algoritmos de aprendizagem automática.
2.Análise de dados com IA:
As empresas podem utilizar métodos de IA para analisar os seus dados de forma mais eficaz e obter informações valiosas a partir deles. Ao aplicar algoritmos de aprendizagem automática, os dados podem ser analisados mais rapidamente e com maior exatidão, conduzindo a decisões mais informadas.
3. Introduzir a personalização:
A personalização é uma tendência importante no marketing e pode ser implementada utilizando métodos de IA. As empresas podem utilizar algoritmos de aprendizagem automática para criar ofertas e recomendações personalizadas para os clientes com base nas suas preferências e comportamento.
4. Automatização de processos:
Os métodos de IA também podem ser utilizados para automatizar e otimizar os processos empresariais. Ao automatizar os processos, as empresas podem aumentar a eficiência e reduzir os custos.
5. Introdução da manutenção preditiva:
Ao aplicar métodos de IA, como a aprendizagem automática, as empresas podem introduzir a manutenção preditiva. Isto significa que o trabalho de manutenção em máquinas e equipamentos é efectuado automaticamente antes de ocorrer uma avaria.
6. Reconhecimento de imagens:
As empresas podem utilizar o reconhecimento de imagens recorrendo a métodos de IA, como os algoritmos de aprendizagem profunda. Isto permite que as imagens sejam automaticamente categorizadas e etiquetadas, permitindo uma gestão mais eficaz das imagens.
7.Aplicação do reconhecimento de voz:
Ao aplicar tecnologias de reconhecimento de voz, as empresas podem otimizar os seus processos de trabalho. O reconhecimento da fala pode ser utilizado para transcrever ditados, processar chamadas e responder automaticamente às perguntas dos clientes.
8. Introdução de assistentes virtuais:
Os assistentes virtuais podem ajudar as empresas a otimizar os seus processos de trabalho e a melhorar o serviço ao cliente. Podem ser desenvolvidos utilizando métodos de IA, como o processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizagem automática.
9. Deteção de fraudes:
Ao aplicar métodos de IA, como a aprendizagem automática, as empresas podem implementar a deteção de fraudes. Esta pode ser utilizada no sector do comércio eletrónico, por exemplo, para identificar e prevenir tentativas de fraude em encomendas em linha.
10. Desenvolvimento de soluções de robótica:
As empresas podem utilizar métodos de IA, como a aprendizagem automática, para desenvolver soluções de robótica. Estas podem ser utilizadas na indústria transformadora, por exemplo, para automatizar e otimizar os processos de trabalho.
Engenharia imediata:
- Guia completo: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-Book sobre o tema: https://prompt.mba
- Cursos da Udemy: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Aprender Prompting: https://learnprompting.org/
- Visão geral dos prompts: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Coleção de prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Exemplos inspiradores: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Viagem ao meio:
A nossa oferta de IA
Impacto no futuro mundo do trabalho
A engenharia imediata e a IA em geral irão alterar fundamentalmente a forma como as empresas trabalham. É de esperar que muitas tarefas manuais e repetitivas sejam automatizadas, que surjam novas profissões e perfis de trabalho, que os fluxos de trabalho se tornem mais eficientes, que a interação com os clientes melhore e que a rentabilidade das empresas aumente. Para fazer face a estas mudanças, as empresas precisam de garantir que os seus empregados são capazes de lidar e trabalhar com modelos de IA.
A engenharia rápida como elemento-chave
Em biologia, a emergência é uma propriedade incrível em que partes que se juntam porque interagem mostram um novo comportamento (chamado emergência) que não pode ser visto numa escala mais pequena.
Mais incrível ainda é que, embora a versão em escala menor pareça ser semelhante à versão em escala maior, o facto de a escala maior ser composta por mais partes e interacções acaba por mostrar um comportamento completamente diferente.
E não há forma de prever como é que isso pode ou vai ser.
É essa a beleza (para o bem e para o mal) do escalonamento!
O aspeto mais empolgante da atual revolução da IA é o aparecimento de novas características dos modelos de aprendizagem automática implementados à escala.
E tudo começou quando se tornou possível ter estes modelos de inteligência artificial treinados sem supervisão. A aprendizagem não supervisionada foi, de facto, um dos princípios fundamentais desta revolução da IA, e foi também a solução para os avanços da IA nos últimos anos.
Antes de 2017, a maioria dos sistemas de IA funcionava com aprendizagem supervisionada. Esta utilizava conjuntos de dados pequenos e estruturados que podiam ser utilizados para treinar modelos de aprendizagem automática para tarefas muito limitadas.
Depois de 2017, com a introdução de uma nova arquitetura chamada Transformer, as coisas começaram a mudar.
Esta nova arquitetura podia ser utilizada com uma abordagem de aprendizagem automática não supervisionada. O modelo de aprendizagem automática podia ser pré-treinado num conjunto de dados muito grande e não estruturado com uma função objetiva muito simples: Previsão de texto para texto.
O interessante é que, para aprender a fazer previsões de texto para texto (o que pode parecer uma tarefa muito simples), o modelo de aprendizagem automática começou a aprender uma série de padrões e heurísticas em torno dos dados em que foi treinado.
Isto permitiu que o modelo de aprendizagem automática aprendesse uma variedade de tarefas.
O modelo de grande linguagem começou a inferir padrões a partir dos dados e a reutilizá-los ao executar novas tarefas, em vez de tentar executar uma única tarefa.
Esta foi uma revolução fundamental. A outra revolução que veio com a GPT-3 foi a capacidade de iniciar esses modelos.
Em suma, permite que estes modelos aprendam ainda mais o contexto de um utilizador através da aprendizagem de linguagem natural. Isto pode alterar drasticamente o resultado do modelo.
Este outro aspeto também se deve ao facto de ninguém o ter pedido explicitamente. Desta forma, obtivemos a aprendizagem rápida baseada no contexto como uma caraterística essencial dos actuais modelos de aprendizagem automática.
A engenharia de prontidão é um dos elementos-chave do atual paradigma da IA.
Um dos aspectos mais interessantes da engenharia de pedidos é que a escalabilidade da arquitetura Transformer para treinar modelos de linguagem de grande dimensão provou ser uma nova caraterística.
Tal como os pedidos que fazemos podem sair pela culatra, a forma como expressamos o que queremos que a máquina faça pode alterar drasticamente o que sai.
E o que é mais interessante nisto tudo?
O Prompting não foi uma função desenvolvida por especialistas no domínio da inteligência artificial. Era uma função que estava a ser desenvolvida. Em suma, através do desenvolvimento destes enormes modelos de aprendizagem automática, o prompting tornou-se uma forma de fazer com que a máquina fizesse o que lhe pedimos.
Ninguém pediu esta função, ela simplesmente aconteceu!
Na história da inteligência artificial (IA), a IA evoluiu e homogeneizou-se. Com a introdução da aprendizagem automática, a forma de realizar uma tarefa é automaticamente inferida a partir de exemplos. A aprendizagem profunda é utilizada para desenvolver as características de alto nível utilizadas para a previsão, e os modelos de base são utilizados para desenvolver funcionalidades ainda mais avançadas, como a aprendizagem contextual. Ao mesmo tempo, a aprendizagem automática homogeneíza os algoritmos de aprendizagem (por exemplo, a regressão logística). A aprendizagem profunda homogeneíza as arquitecturas dos modelos (por exemplo, redes neurais convolucionais) e os modelos de base homogeneízam o próprio modelo (por exemplo, GPT-3).
A engenharia de prontidão é um processo utilizado na IA. Envolve a conversão de uma ou mais tarefas num conjunto de dados baseado em instruções que representa um modelo de linguagem que é depois treinado para aprender.
Atualização: 05.10.2023: Introdução: O que é a engenharia de prompts e porque é que é importante?
A engenharia imediata não é apenas um termo técnico no mundo da inteligência artificial (IA); é uma forma de arte que nos permite concretizar todo o potencial das tecnologias de IA generativas. Neste guia, exploramos a forma como pode utilizar a engenharia imediata para obter resultados mais eficientes e de maior qualidade no seu trabalho diário.
Mensagens-chave
- A engenharia imediata como meio de otimizar a IA generativa.
- Aplicabilidade em diferentes sectores, como o marketing e a análise de dados.
- Aumento da eficiência e da qualidade dos conteúdos gerados.
O processo de engenharia rápida: uma abordagem exaustiva
O mecanismo subjacente à engenharia rápida
O processo de "prompt engineering" permite-nos formular instruções ou "prompts" de forma a produzir os resultados desejados de uma tecnologia de IA. Ao contrário dos métodos tradicionais, que frequentemente produzem resultados aleatórios, a engenharia de prompts fornece uma abordagem sistemática para obter respostas exactas e úteis.
A analogia da construção Lego: compreender através da ação
As melhores analogias são muitas vezes as mais simples. Pense no Prompt Engineering como uma construção com um conjunto Lego. Trata-se de combinar "blocos de construção" individuais sob a forma de prompts para criar uma imagem útil e completa. Quanto melhor forem os blocos de construção combinados, mais impressionante será o resultado final.
Pontos importantes
- Abordagem sistemática para obter resultados exactos.
- Semelhança com a construção Lego: juntar elementos individuais para obter um resultado completo.
Os sete princípios básicos para uma engenharia rápida eficaz
Orientação para os objectivos, clareza e contexto
Um dos primeiros passos da engenharia rápida é definir claramente os objectivos. O que é que queremos alcançar? Uma compreensão clara dos objectivos leva a uma utilização orientada das ferramentas de IA, seja o ChatGPT para a geração de texto ou o Midjourney para aplicações de imagem para texto.
Subtilezas linguísticas: Comprimento, tom e estilo
A compreensão da linguagem é essencial na engenharia de prontidão. Escolher as palavras, o tom e o estilo correctos pode contribuir muito para melhorar a qualidade do conteúdo gerado. Deve familiarizar-se com os diferentes estilos e escritores implementados nas ferramentas de IA.
Pontos-chave
- Importância de um objetivo claro.
- Importância dos elementos linguísticos na criação de mensagens.
Melhoria iterativa através de sugestões de acompanhamento
A melhoria contínua é a chave do sucesso
Os prompts de seguimento são uma técnica avançada na engenharia de prompts. Permitem-nos aperfeiçoar e melhorar iterativamente o conteúdo gerado pela IA. Este método conduz a um melhor controlo e previsibilidade dos resultados.
Práticas recomendadas para usar prompts de acompanhamento
Existem várias práticas recomendadas para utilizar as instruções de acompanhamento de forma eficaz. Estas vão desde a limitação do contexto até à especificação exacta do resultado pretendido.
Pontos-chave
- O papel dos Follow-Up Prompts na melhoria da qualidade.
- Melhores práticas para o uso eficaz de Follow-Up Prompts.
Conclusão: O poder do prompt engineering para a sua eficiência
A engenharia de prompts é mais do que apenas uma ferramenta; é uma competência que qualquer pessoa pode aprender para aproveitar todo o potencial da IA em vários domínios. Através de uma abordagem sistemática e de uma melhoria contínua, pode aumentar significativamente a qualidade e a eficiência do seu trabalho.
Pontos-chave
- A engenharia rápida é uma competência essencial para maximizar a eficiência.
- Métodos sistemáticos e iterativos para a melhoria contínua.
Esperamos que este guia completo lhe dê informações valiosas sobre o mundo da engenharia rápida e o incentive a aplicar estas técnicas poderosas no seu trabalho diário.
Serviços e como o podemos ajudar?
FAQ
Vários sectores podem beneficiar dos avanços da engenharia rápida, especialmente os que dependem da automatização e da tomada de decisões baseadas em dados. Por exemplo, no sector financeiro, a engenharia rápida pode tirar partido de sistemas de IA melhorados para a prevenção da fraude, o serviço ao cliente e a análise de risco. No sector da saúde, os sistemas de IA melhorados podem ajudar no apoio ao diagnóstico, na participação dos pacientes e na gestão dos dados de saúde. O sector da logística também pode beneficiar da utilização de sistemas de IA optimizados através da engenharia rápida para o planeamento de rotas, a gestão de armazéns e a previsãoda procura3.
O início de uma carreira em engenharia de prontidão requer normalmente uma sólida formação em ciências informáticas, aprendizagem automática e/ou processamento de linguagem natural. Uma licenciatura ou um mestrado numa área relevante pode ser um bom ponto de partida. Para além disso, a experiência prática com ferramentas e tecnologias relevantes é crucial. Existem também cursos e certificações específicos em aprendizagem automática e PNL que podem ajudar a adquirir e demonstrar as competências necessárias.
Com os avanços da IA e da aprendizagem automática, a engenharia imediata está também a evoluir. A introdução de novas tecnologias e métodos, como as técnicas avançadas de PNL, pode melhorar a eficácia das estratégias de engenharia de mensagens e criar novas oportunidades para aplicações inovadoras. Além disso, o avanço da tecnologia de IA permite uma análise e um processamento de dados mais eficientes, o que, por sua vez, melhora a capacidade de conceber e otimizar prompts eficazes.
Conclusão
A engenharia imediata é uma abordagem importante para uma implementação mais eficaz e eficiente dos modelos de IA. Ao utilizar a engenharia rápida, as empresas podem garantir que os seus modelos de IA são adaptados aos seus requisitos específicos e funcionam de forma eficiente.
A implementação de modelos de IA vai mudar o mundo do trabalho: Muitas tarefas manuais e repetitivas serão automatizadas e a forma como as empresas trabalham irá mudar. Para colher os benefícios da IA e preparar-se para as mudanças no mundo do trabalho, as empresas precisam de implementar uma estratégia abrangente de gestão da mudança que garanta que todas as partes interessadas estão preparadas para as mudanças.
