Prompt as Code (Prompt Engineering)

Ao interagir com um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM), a entrada é denominada "prompt", e o ato de vincular uma série de prompts é chamado de "Engenharia de Prompts". Engenheiros de prompts proficientes elaboram entradas que colaboram perfeitamente dentro de uma ferramenta de IA generativa, aprimorando a capacidade do modelo de IA de se destacar em várias tarefas, desde escrever e-mails de marketing até gerar código, interagir com clientes por meio de chatbots e muito mais.

Definição de Engenharia de Prompts

O termo "Engenharia de Prompts" é amplamente reconhecido e usado no campo do processamento de linguagem natural (NLP) e da inteligência artificial (AI). Refere-se à prática de projetar estrategicamente prompts de entrada para otimizar o desempenho de modelos de linguagem, particularmente no contexto da IA generativa. Esse conceito é reconhecido e discutido em pesquisas acadêmicas, publicações do setor e discussões técnicas dentro da comunidade de IA.

Tipos de Prompts em NLP e AI

A engenharia de prompts em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Inteligência Artificial (AI) envolve elaborar entradas estrategicamente para otimizar o desempenho de modelos de linguagem. Aqui, exploramos os principais tipos de prompts, cada um influenciando o comportamento dos modelos de IA de maneiras distintas:

Prompts Zero-shot

O prompting zero-shot envolve solicitar a um modelo sem qualquer treinamento prévio em uma tarefa específica. Espera-se que o modelo gere uma resposta relevante, mesmo que não tenha sido explicitamente treinado na tarefa mencionada no prompt. O prompting zero-shot depende do conhecimento geral e da compreensão do modelo adquiridos durante o treinamento em dados diversos.

Prompts Single-shot:

Prompts single-shot representam uma abordagem à engenharia de prompts, envolvendo entradas concisas e singulares para obter respostas desejadas de modelos de linguagem. Isso é ideal para consultas ou comandos diretos e adequado para tarefas que exigem respostas singulares e específicas.

Prompts Multi-shot:

Em contraste com prompts single-shot, prompts multi-shot envolvem uma sequência de entradas elaboradas estrategicamente para guiar o modelo de linguagem por um fluxo conversacional ou contextual. Prompts multi-shot permitem capturar contexto e promover uma experiência de IA mais conversacional, além de serem úteis para tarefas que exigem compreensão de um contexto mais amplo ou interações complexas.

Compreender esses tipos de prompts é útil para desenvolvedores e cientistas de dados que buscam ajustar modelos de linguagem para várias aplicações em NLP e AI. A escolha entre prompts single-shot e multi-shot depende do resultado desejado e da complexidade da tarefa em questão.

Técnicas de Engenharia de Prompts em NLP

A engenharia de prompts eficaz é essencial para otimizar o desempenho de modelos de linguagem. Aqui, exploramos as principais técnicas usadas na engenharia de prompts:

Prompts Baseados em Templates:

Prompts baseados em templates envolvem o uso de estruturas ou padrões predefinidos para moldar a entrada fornecida a um modelo de linguagem. Isso fornece uma maneira estruturada e controlada de obter informações específicas e é útil para tarefas em que a consistência no formato de entrada é crucial. O uso de templates permite a geração rápida de prompts para tarefas repetitivas.

Personalização e Fine-Tuning:

Personalização e fine-tuning implicam adaptar prompts com base nas características do modelo de linguagem-alvo e na saída desejada. Isso permite que desenvolvedores adaptem prompts às nuances e aos pontos fortes de um modelo de linguagem específico. O fine-tuning de prompts para casos de uso específicos melhora o desempenho do modelo e permite a otimização tanto para cenários de prompts single-shot quanto multi-shot.

Essas técnicas de engenharia de prompts fornecem ferramentas valiosas para desenvolvedores, cientistas de dados e profissionais de IA, oferecendo flexibilidade e controle na modelagem de interações com modelos de linguagem. A escolha da técnica depende da natureza da tarefa, da saída desejada e dos requisitos específicos da aplicação.

Aplicações da Engenharia de Prompts em NLP

A engenharia de prompts eficaz desempenha um papel crucial na formação do comportamento e da saída dos modelos de linguagem. Aqui estão as principais aplicações da engenharia de prompts:

O papel da engenharia de prompts no treinamento de modelos de linguagem:

A engenharia de prompts é essencial durante a fase de treinamento dos modelos de linguagem. Suas aplicações podem ajudar a criar prompts que espelham casos de uso do mundo real e auxiliam no treinamento de modelos com exemplos relevantes e diversos. No caso do fine-tuning, ajustar prompts com base no desempenho do modelo durante o treinamento refina a compreensão e a resposta do modelo.

Influência no comportamento do modelo:

A engenharia de prompts influencia diretamente como um modelo de linguagem interpreta e responde à entrada. A forma como você pode influenciar o comportamento do modelo é por meio da mitigação de viés, na qual você cria prompts para orientar o modelo em direção a respostas justas e imparciais. Outra forma é a ênfase no contexto, em que você pode moldar prompts para destacar elementos específicos do contexto que influenciam a atenção e a compreensão do modelo.

Impacto na geração de saída:

A forma como os prompts são construídos impacta significativamente a saída gerada pelos modelos de linguagem. Criar prompts com clareza e precisão ajuda a gerar respostas mais precisas e relevantes. Além disso, o design estratégico de prompts pode orientar o modelo em direção a uma saída mais criativa ou específica, dependendo da aplicação.

Melhores práticas para uma engenharia de prompts eficaz

A engenharia de prompts é uma habilidade sutil que influencia significativamente o desempenho dos modelos de linguagem. Aqui estão as melhores práticas a considerar ao criar prompts:

Entenda o elemento humano: Considere o público: Adapte os prompts para repercutirem no público-alvo, mantendo em mente suas preferências e estilo de comunicação.

Reflita o tom e o contexto: Alinhe os prompts ao tom e ao contexto desejados da interação para obter saídas mais naturais e envolventes.

Construção de prompts orientada à tarefa: Incorpore o conteúdo da tarefa: Defina claramente a tarefa ou consulta dentro do prompt para orientar a compreensão e a resposta do modelo.

Forneça descrições detalhadas: Inclua regras e detalhes específicos relacionados à tarefa para aprimorar a compreensão do modelo.

Utilize dados de contexto: Inclua informações relevantes: Integre dados de contexto relacionados à tarefa, garantindo que os prompts sejam ricos em contexto e produzam respostas precisas.

Ofereça exemplos: Forneça exemplos dentro dos prompts para esclarecer expectativas e orientar o modelo na geração de saídas apropriadas.

Dados imediatos e descrição da tarefa: Clareza imediata: Apresente dados e descrições de tarefas prontamente para manter o foco e ajudar o modelo a processar informações com eficiência.

Orientação passo a passo: Estruture os prompts de uma forma que guie o modelo pela tarefa de maneira lógica, passo a passo.

Considere a formatação da saída: Especifique as expectativas de saída: Descreva claramente o formato desejado para a saída gerada, garantindo que o modelo esteja alinhado às expectativas.

Equilibre criatividade e precisão: Incentive saídas criativas dentro de limites definidos de precisão para respostas versáteis e precisas.

Respire fundo – pensando passo a passo: Incentive o processamento reflexivo: Inclua pausas ou pistas reflexivas para orientar o modelo a pensar passo a passo, promovendo respostas mais ponderadas e precisas.

Essas melhores práticas fornecem uma base para uma engenharia de prompts eficaz, permitindo que desenvolvedores e usuários aproveitem todo o potencial dos modelos de linguagem em várias aplicações.

Experimentação e iteração na engenharia de prompts

Na engenharia de prompts, a importância da experimentação e da iteração não pode ser subestimada. Adotar uma abordagem de testes e refinamento contínuos é crucial para otimizar o desempenho dos modelos de linguagem. Veja por que a experimentação e a iteração são fundamentais:

Adaptação à Dinâmica dos Modelos: Modelos de linguagem evoluem com o tempo, e a experimentação regular permite ajustes nos prompts para alinhá-los à dinâmica em mudança do modelo. Mantenha-se atualizado mantendo os prompts em dia para acomodar melhorias ou mudanças no modelo de linguagem subjacente.

Ajuste Fino para Precisão: Por meio da experimentação, identifique nuances na construção de prompts que aumentem a precisão e a relevância das saídas do modelo. Otimize os prompts com base em feedback iterativo para adaptar o desempenho a tarefas ou domínios específicos.

Otimização Centrada no Usuário: A experimentação permite a coleta de feedback dos usuários, fornecendo insights sobre como os prompts ressoam com o público pretendido. Itere com base nas respostas dos usuários para garantir que os prompts estejam alinhados às expectativas e aos padrões de comunicação dos usuários.

Revelar Padrões Ocultos: A experimentação regular permite a análise da eficácia dos prompts, revelando padrões ocultos no comportamento do modelo. Itere com base em insights orientados por dados para ajustar os prompts e descobrir estratégias ideais de construção.

Alinhamento Dinâmico de Tarefas: As tarefas podem variar em complexidade, e testes iterativos ajudam a alinhar os prompts aos requisitos específicos de diferentes tarefas. A melhoria contínua garante ajustes constantes para diversas tarefas e aplicações.

Resposta a Mudanças: Fatores externos, como tendências linguísticas ou mudanças contextuais, podem impactar a eficácia dos prompts. A iteração regular garante adaptabilidade, permitindo variações flexíveis de prompts que mantêm a eficácia em condições externas em mudança.

Adotar a experimentação e a iteração como componentes integrais da engenharia de prompts é essencial para manter a agilidade, otimizar o desempenho dos modelos de linguagem e atender às necessidades em evolução dos usuários e das aplicações.

Ferramentas e Recursos

Desenvolvedores podem aproveitar uma variedade de ferramentas e frameworks para simplificar o processo de Engenharia de Prompts. Essas ferramentas e bibliotecas facilitam a otimização de prompts, tornando a implementação de prompts eficazes mais acessível.

Bibliotecas de Prompts

Há várias bibliotecas de prompts e esta é apenas uma pequena lista:

Action Schema — ActionSchema, uma extensão do JSON Schema, aprimora as informações de schema detalhando as capacidades de cada ponto de dados. Ele apoia o crescimento da informação e a melhoria da qualidade por meio de ferramentas, especialmente na era da IA generativa, possibilitando a automação de processos. ActionSchema identifica componentes fundamentais do pensamento, facilitando a definição de processos dentro de seu framework.

betterprompt — betterprompt é uma suíte de testes de código aberto para prompts de LLM antes de enviá-los para PROD/

ClickPrompt — ClickPrompt é uma ferramenta de código aberto que simplifica o design de prompts para facilitar a visualização, o compartilhamento e a execução de prompts com apenas um clique.

Ferramentas de Avaliação de Prompts

LangSmith — LangSmith, desenvolvido pela LangChain, facilita a depuração, testes, avaliação e monitoramento de chains e agentes inteligentes em frameworks de LLM. Integrando-se perfeitamente ao LangChain, ele se alinha ao framework de código aberto LangChain.

¡promptimize! — Promptimize é um kit de ferramentas de avaliação e teste para engenharia de prompts, oferecendo processos estruturados e acelerados em escala. Ele introduz conceitos do desenvolvimento orientado a testes (TDD) para aumentar a confiança nos esforços de engenharia de prompts.