Como tirar o melhor proveito dos LLMs – Otimizando prompts para chatbots de IA e geração de conteúdo

A engenharia rápida é a arte disciplinada de escrever, organizar e otimizar as entradas textuais alimentadas nos LLMs para obter resultados precisos, acionáveis e contextualmente relevantes dos modelos. Na era atual da IA, onde chatbots, geração automática de conteúdo e aplicativos de suporte à decisão impulsionam plataformas B2B, bem como produtos de consumo, a qualidade imediata afeta diretamente o ROI, o tempo de lançamento no mercado e a satisfação do cliente. À medida que os LLMs se tornam ativos estratégicos, as empresas precisam gastar em experiência e ferramentas em torno de design imediato, controle de versão, estruturas de teste e governança para garantir consistência, conformidade e melhoria contínua.

Locais de interesse iniciais

A frase "engenharia rápida" se espalhou em 2020, quando o GPT-3 mostrou que ter vários exemplos em prompts de linguagem natural (sem ajuste fino do modelo) poderia permitir um desempenho de última geração em tradução, resposta a perguntas e até mesmo problemas aritméticos em tempo real. Essa abordagem de aprendizado de poucos tiros transformou a forma como os desenvolvedores se envolviam com a IA, desde o treinamento do modelo até o design imediato.

A segunda onda de inspiração

No início de 2022, os pesquisadores propuseram a solicitação de cadeia de pensamento, que incluía cadeias de raciocínio em solicitações para ajudar os modelos a abordar problemas difíceis de várias etapas. Os ganhos de desempenho empírico foram enormes: no benchmark matemático GSM8K, um LLM com 540 bilhões de parâmetros igualou ou excedeu a precisão das variantes ajustadas do GPT-3 após apenas oito exemplos de cadeia de pensamento.

Eventualmente, em 2023–2024, solicitação de função (Também chamado de solicitação de persona) veio à tona. Ao prefixar seus prompts com funções – "Você é um analista de dados especialista" ou "Atuar como um oficial de conformidade de saúde" – as equipes alcançaram maior consistência no tom, estilo e alinhamento de domínio sem alterações de código.

Melhores práticas: Os principais profissionais de IA sugerem as seguintes técnicas fundamentais para acelerar o refinamento imediato e dimensionar resultados de alta qualidade:

• Instruções explícitas e concisas: Comece com uma declaração de missão bem definida (por exemplo, "Resuma essas avaliações de clientes em dois pontos:"), e evite a imprecisão ou a linguagem aberta.
• Formatos Estruturados: Utilize separadores (###, cercas de código "'''"), esquemas JSON ou modelos de perguntas e respostas para que o LLM possa analisar consistentemente a intenção e o contexto.
• Exemplos de poucos tiros: Ofereça de 3 a 5 exemplos de entrada→saída quando a precisão e a consistência do estilo forem primordiais. Isso direciona o modelo no formato e no conteúdo, frequentemente com pouca sobrecarga de token.

• Configuração de restrição: Defina contagens de palavras, seções necessárias, tom ("profissional", "compassivo")ou regras de conformidade ("Não adicione informações pessoais de saúde") para evitar alucinações e comunicação fora da marca.

• Testes e métricas iterativas: Criar variantes de prompt (Teste A/B/n), acompanhar KPIs (Precisão, relevância, custo por token)e usar abordagens estatísticas para escolher sistematicamente os melhores desempenhos.

• Gerenciamento de contexto: Usar mensagens do sistema (em APIs do tipo chat) para estabelecer contexto global e empilhar solicitações de usuários para detalhes da tarefa, permitindo conversas de vários turnos sem repetir instruções raiz.

Técnicas Avançadas

• Solicitação de função

Instruir o modelo com uma persona afeta o estilo e a orientação do domínio.

Sistema: "Você é um especialista jurídico em conformidade com o GDPR."

Usuário: "Escreva uma atualização de uma política de privacidade para um aplicativo fintech."

Isso produz resultados guiados por registros legais e vocabulário de conformidade.

• Sugestão da cadeia de pensamento

Incluir instruções como "Explique seu raciocínio passo a passo antes de responder" explora as habilidades de raciocínio latente, aumentando a precisão em tarefas de matemática, lógica e bom senso.

• Solicitação de poucos tiros

A adição de pares de dados formatados ou de perguntas e respostas exemplares ajuda o modelo a inferir o padrão desejado com orientação mínima. Essa abordagem é a base para a maioria dos casos de uso de zero para produção, onde o ajuste fino não é possível.

Geração aumentada por recuperação (TRAPO)

O RAG combina um sistema de recuperação externo com um LLM:

1: Recupere documentos relevantes por meio de pesquisa vetorial.

2: Adicione snippets recuperados ao prompt.

3: Gere respostas sensíveis ao contexto com base no conhecimento atual.

Esse método minimiza as alucinações e permite a personalização específica do domínio sem retreinamento dispendioso.

• Roteamento LLM

Escolha de modelo inteligente ("roteamento") Otimiza o custo e a capacidade roteando o trabalho trivial para modelos pequenos e rápidos e salvando modelos de alta capacidade para solicitações sofisticadas. Os benchmarks indicam redução de custos de 20 a 30% com perda de qualidade zero.

Conselhos práticos

Testes iterativos e experimentação A/B:

Os testes iterativos estão no centro da engenharia rápida, oferecendo uma metodologia disciplinada para medir, comparar e iterar as inúmeras maneiras potenciais de formular e apresentar uma solicitação. Ao criar várias variantes de um prompt - variações na escolha de palavras, uso de exemplo ou sequência de instruções - e realizar testes A/B ou A/B/n controlados, as equipes podem determinar quantitativamente quais versões produzem maior precisão, relevância ou satisfação do usuário. Especialistas do setor sugerem estabelecer medidas específicas de sucesso - por exemplo, pontuações ROUGE para resumir, precisão / recall para extração de informações ou coerência de classificação humana para trabalho criativo - e aplicar essas métricas para informar a seleção imediata. Além da análise quantitativa, os testes A/B qualitativos com usuários finais podem identificar pequenas diferenças de tom, clareza ou utilidade percebida que podem ser perdidas por métricas automatizadas. Mais importante ainda, os experimentos imediatos devem ser controlados por versão junto com pipelines de código e dados, por meio de Git, MLflow ou plataformas dedicadas de gerenciamento de prompts, para dar suporte à reprodutibilidade, reversões e uma trilha de auditoria para conformidade e melhoria contínua.

Seleção de modelos e equilíbrio custo-qualidade:

A seleção de modelos é uma escolha estratégica que tem um efeito direto na qualidade da produção e nas despesas finais das operações de IA. As organizações tendem a seguir uma estratégia em camadas: modelos mais baixos e mais rápidos (por exemplo, GPT-4o mini, custando até 60% menos do que os modelos principais) executam tarefas de alto volume ou menos exigentes, enquanto modelos maiores e mais poderosos (por exemplo, GPT-4.5, com uma taxa de alucinação muito menor de 37%) são usados para entradas sutis e de alto risco que exigem pensamento profundo ou conhecimento de domínio. Essa técnica de roteamento LLM direciona cada solicitação recebida para o melhor modelo, dependendo de critérios predeterminados, por exemplo, complexidade da tarefa, requisito de comprimento de contexto ou requisitos de latência, economizando até 30% do custo sem impacto na experiência do usuário. Na pesquisa de benchmarking do mundo real, reitera-se que, na maioria dos casos de uso, o GPT-3.5 Turbo e o GPT-4 Turbo correspondem ao desempenho do GPT-4 propriamente dito, mas com uma pequena porcentagem do custo, adequado para prototipagem iterativa e cargas de demonstração não críticas. Também é crucial rastrear o uso do token e a latência de resposta em tempo real, usando painéis de API ou análises personalizadas, para identificar picos de uso, gerenciar o orçamento e iniciar o ajuste dinâmico do modelo quando as despesas se aproximam dos limites.

Personalização e Adaptação de Domínio:

A personalização permite que as organizações adaptem o comportamento do LLM especificamente para seu caso de negócios sem treinar novamente grandes modelos desde o início. As mensagens do sistema de API baseadas em bate-papo atuam como "instruções globais" que configuram a ampla personalidade, voz e conjuntos de regras para o comportamento futuro - por exemplo, "Você é um oficial de conformidade de saúde; não exponha as informações do paciente.". Além das dicas no nível do sistema, a geração aumentada por recuperação (TRAPO) Os modelos combinam fontes de conhecimento externas - por exemplo, armazenamentos de documentos indexados por vetores ou bancos de dados específicos de domínio - com o prompt no momento da inferência, ancorando respostas nos procedimentos ou fatos mais atuais da empresa do domínio e reduzindo significativamente as alucinações. Quando é necessária mais personalização, o ajuste fino em conjuntos de dados internos pode injetar vocabulário específico do domínio ou motivos de fluxo de trabalho diretamente nos pesos do modelo, mas ao custo de maiores tempos de desenvolvimento e despesas de infraestrutura. As abordagens híbridas — integrando prompts de poucos disparos, RAG e ajuste fino leve — geralmente fornecem o equilíbrio ideal entre velocidade, precisão e capacidade de manutenção, suportando iterações rápidas e atualizações contínuas à medida que os requisitos de negócios mudam.

Governança, segurança e mitigação de viés:

À medida que os LLMs conduzem processos cada vez mais arriscados, a boa governança e as precauções de segurança são uma necessidade. Incorporar proteções nos próprios prompts - como "Se você não tiver certeza, diga 'não sei'" ou "Não faça afirmações absolutas sobre recomendações médicas" - evita alucinações excessivamente confiantes e produz respostas conservadoras e avessas ao risco. O emparelhamento de controles em nível de prompt com monitoramento baseado em pipeline de sistemas automatizados - por meio de detecção de anomalias, scanners de viés e filtros de toxicidade - facilita a sinalização em tempo real de conteúdo indesejado, permitindo que os engenheiros de prompt refinem iterativamente casos difíceis e apertem as instruções ao longo do tempo. Para domínios regulamentados (finanças, saúde, etc.), é essencial ter uma trilha de auditoria de versões iterativas, perguntas de usuários e respostas de IA para conformidade com padrões como GDPR, HIPAA ou SOX; As plataformas de gerenciamento de prompts que funcionam com mecanismos de registro podem tornar a rastreabilidade automática. Por fim, exercícios regulares de red teaming - onde especialistas internos ou externos testam intencionalmente o sistema com prompts adversários - descobrem vulnerabilidades invisíveis, informando a criação de defesas de prompt e protocolos de alinhamento mais resilientes. Ao integrar essas práticas recomendadas do mundo real em seus processos de IA, por meio de testes iterativos, escolha cuidadosa do modelo, personalização focada e governança completa, você pode criar uma prática de engenharia de prompt escalável e de alto desempenho que se adapta às necessidades em constante mudança da sua organização.

Estudos de caso

Intertech & DenizBank

A Intertech uniu o GitHub Copilot ao Azure OpenAI Service para transformar os fluxos de trabalho de TI do DenizBank, gerando automaticamente recomendações de código, diagnóstico de bugs e documentação. Resultado: 50% de melhoria na precisão da codificação, exponencialmente menos interrupções de mudança de contexto e tráfego de e-mail reduzido pela metade por dia.

Seguradora de Vida TAL

Juntamente com a Microsoft, a TAL Life implementou o Copilot no Word e Excel para resumos de sinistros de seguros, revisão de apólices e insights de dados. A equipe da linha de frente gasta até seis horas a menos por semana, transferindo esse tempo para atender os clientes e analisar riscos.

Morgan Stanley

Morgan Stanley fez parceria com a OpenAI para desenvolver "IA @ MS Debrief", um resumo na reunião e aplicativo de item de ação integrado ao Zoom e ao Outlook. Os pilotos iniciais indicam alta satisfação do consultor, processos de acompanhamento acelerados e fortes proteções de conformidade.

Accenture

Um estudo controlado randomizado de desenvolvedores da Accenture com o GitHub Copilot mostrou: 96% dos usuários aceitaram sugestões no primeiro dia; 43% acharam "extremamente fácil de usar"; e 90% de satisfação geral no trabalho. Essas melhorias na produtividade destacam o efeito das ferramentas de geração de código otimizadas para prompt em escala.

Para qualquer pessoa interessada em levar a sério o aprendizado mais sobre engenharia rápida, a Masterclass de IA Generativa da ATC oferece uma chance emocionante de criar fluxos de trabalho agenciais do mundo real com as ferramentas de IA mais recentes, sem nenhuma habilidade de codificação. A Masterclass durou 10 sessões e 20 horas no total. Ao longo de cinco semanas, cinco semanas na Semana 1 e cinco na Semana 2, os participantes se aprofundam em todos os fundamentos e APIs do LLM, passando pela configuração sem código de agentes de IA, funcionalidade de voz e visão, planejamento multiagente e otimização de técnicas avançadas. No final do curso, cada aluno terá um agente baseado em IA de aplicativo do mundo real projetado e presente, portanto, embora seja definitivamente educacional, a experiência é verdadeiramente transformadora. O tamanho da turma é limitado a 25 alunos e tem apenas 12 vagas disponíveis, com treinamento personalizado e uma atmosfera de apoio. Projetada para empreendedores, líderes empresariais, estudantes e iniciantes ativos, esta Masterclass também vem com uma Certificação Generalista de IA - um selo que aumenta a credibilidade no mercado de trabalho atual com suporte de IA