Domina a arte da engenharia de prontidão para orientar modelos de IA, como os LLMs, para obter resultados precisos e de alta qualidade em conteúdos, serviço ao cliente e muito mais.
A engenharia de prompts é a arte de criar prompts ou instruções eficazes para orientar os modelos de IA, em particular os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), para gerar resultados desejados e de elevada qualidade. Envolve a compreensão da forma como estes modelos interpretam a linguagem e, em seguida, a conceção de prompts que suscitem respostas específicas e precisas. As instruções eficazes são cruciais para libertar todo o potencial da IA em várias aplicações, desde a criação de conteúdos até à resolução de problemas complexos.
A engenharia de prompts é mais do que simplesmente fazer uma pergunta a uma IA; trata-se de conceber estrategicamente a entrada para otimizar a saída do modelo. É uma competência crucial porque o mesmo LLM pode produzir resultados muito diferentes com base em alterações subtis no prompt. Uma mensagem bem concebida pode melhorar significativamente a relevância, a coerência e a precisão da resposta da IA. Este processo envolve frequentemente a experimentação e a iteração para descobrir a fraseologia, o formato e o contexto mais eficazes para uma determinada tarefa. A engenharia de instruções é particularmente relevante em domínios que utilizam a IA generativa, como a geração de texto, a sumarização de texto e até tarefas no âmbito da visão computacional que utilizam modelos capazes de compreender instruções textuais, como o Segment Anything Model (SAM).
A engenharia rápida é aplicada em vários domínios, melhorando as capacidades dos modelos de IA em cenários do mundo real. Eis alguns exemplos:
Criação de conteúdos e marketing: Na criação de conteúdos, a engenharia de solicitações pode ser utilizada para gerar artigos interessantes, publicações em blogues, textos de marketing e conteúdos para redes sociais. Por exemplo, em vez de uma pergunta genérica como "escreve uma descrição do produto", uma pergunta concebida para obter melhores resultados pode ser: "Escreve uma descrição de produto convincente e concisa para os nossos novos auscultadores com cancelamento de ruído, destacando as suas caraterísticas: áudio cristalino, bateria com duração de 30 horas, design confortável sobre o ouvido e cancelamento de ruído ativo. Público-alvo: jovens profissionais e estudantes". Este nível de detalhe orienta a IA para produzir conteúdos de marketing mais direcionados e eficazes.
Chatbots de serviço ao cliente: No serviço de apoio ao cliente, os chatbots alimentados por LLMs e aperfeiçoados através de engenharia de prompts podem lidar eficazmente com uma vasta gama de questões dos clientes. Em vez de depender de scripts estáticos, os prompts podem ser gerados dinamicamente com base na entrada do cliente para orientar a conversa para a resolução. Por exemplo, para uma consulta do utilizador como "A minha encomenda ainda não chegou", pode ser criada uma mensagem para instruir o chatbot para: "Pede educadamente ao cliente o número da encomenda e o endereço de e-mail. Uma vez obtidos, utiliza esta informação para verificar o estado da encomenda no nosso sistema e fornece ao cliente a última atualização de seguimento e o tempo estimado de entrega. Se a encomenda estiver atrasada, oferece um pedido de desculpas sincero e opções de compensação, como um desconto na próxima compra." Este pedido de engenharia garante que o chatbot fornece apoio útil e contextualizado, melhorando a satisfação do cliente.
Vários conceitos-chave são cruciais para uma engenharia rápida eficaz:
Clareza e especificidade: Os prompts mais eficazes são claros e específicos, deixando pouco espaço para a IA interpretar mal o resultado desejado. As instruções ambíguas podem levar a respostas genéricas ou irrelevantes. Por exemplo, em vez de perguntar "detecta objectos nesta imagem", uma mensagem mais clara seria "Identifica e desenha caixas delimitadoras à volta de todos os carros e peões na imagem fornecida". Nas tarefas de deteção de objectos que utilizam Ultralytics YOLO Para tarefas de deteção de objectos que utilizam modelos, instruções precisas são fundamentais para obter resultados exactos.
Fornecimento de contexto: Fornecer contexto suficiente ajuda a IA a compreender as nuances do pedido. Isto pode incluir informações de fundo, tom desejado, estilo ou restrições específicas. Por exemplo, ao utilizar a análise de sentimentos, fornecer contexto sobre a fonte do texto (por exemplo, "avaliação do cliente", "publicação nas redes sociais") pode melhorar a precisão da análise de sentimentos.
Refinamento iterativo: A engenharia de prompts é frequentemente um processo iterativo. Experimentar diferentes frases, estruturas e parâmetros é crucial para encontrar os prompts que produzem os melhores resultados. Plataformas como o Ultralytics HUB podem ajudar a gerir e acompanhar experiências com diferentes prompts e modelos.
Aprendizagem com poucos exemplos: Muitos LLMs avançados suportam a aprendizagem de poucos exemplos, em que fornece alguns exemplos dos pares de entrada-saída desejados diretamente no prompt. Isto pode guiar o modelo para imitar o estilo ou formato desejado de forma mais eficaz. Por exemplo, a demonstração de alguns exemplos de saídas formatadas corretamente pode melhorar significativamente a capacidade do modelo de seguir instruções de formatação complexas.
Ao compreenderem e aplicarem estes princípios, os utilizadores podem aproveitar eficazmente o poder dos modelos de IA através de uma engenharia de prontidão hábil, desbloqueando novas possibilidades e optimizando os fluxos de trabalho orientados para a IA.
