Uma Forma Mais Inteligente de Conversar com a IA: Aqui Está Como ‘Engenharia de Contexto’ os Seus Prompts

Em resumo

• Pesquisadores de Xangai afirmam que “engenharia de contexto” pode aumentar o desempenho da IA sem a necessidade de re-treinamento do modelo.
• Os testes mostram que prompts mais ricos melhoram a relevância, coerência e taxas de conclusão de tarefas.
• A abordagem baseia-se na engenharia de prompt, expandindo-a para um design situacional completo para a interação humano-IA.

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Um novo artigo do Shanghai AI Lab argumenta que grandes modelos de linguagem nem sempre precisam de mais dados de treinamento para se tornarem mais inteligentes—apenas de melhores instruções. Os pesquisadores descobriram que “prompt de contexto” cuidadosamente projetados podem fazer com que os sistemas de IA produzam respostas mais precisas e úteis do que as genéricas. Pense nisso como criar o cenário em uma história para que tudo faça sentido, uma maneira prática de fazer com que a IA se sinta mais como um amigo útil do que como um robô sem noção. No seu cerne, a engenharia de contexto é tudo sobre elaborar cuidadosamente as informações que você fornece à IA para que ela possa responder de maneira mais precisa e útil. Uma pessoa não é apenas um indivíduo isolado; somos moldados pelo nosso ambiente, relacionamentos e situações—ou “contextos.” O mesmo se aplica à IA. As máquinas costumam cometer erros porque não têm a imagem completa. Por exemplo, se você pedir a uma IA para “planejar uma viagem,” ela pode sugerir um cruzeiro de luxo sem saber que você está com um orçamento apertado ou viajando com crianças. A engenharia de contexto corrige isso ao incorporar esses detalhes desde o início. Os pesquisadores admitem que essa ideia não é nova—ela remonta há mais de 20 anos, aos primeiros dias dos computadores. Naquela época, tínhamos que nos adaptar a máquinas desajeitadas com regras rígidas. Agora, embora plataformas de IA poderosas possam usar linguagem natural, ainda precisamos engenhar bons contextos para evitar “entropia” (neste caso, a palavra refere-se à confusão de muita vaguidade ou desordem).

Como fazer engenharia de contexto nos seus prompts O documento oferece formas de tornar suas conversas com IA mais eficazes neste momento. Baseia-se na “engenharia de prompts” (elaborando boas perguntas), mas se expande, focando no contexto completo. Aqui estão algumas dicas amigáveis ao usuário, com exemplos:

• Comece com o Básico: Quem, O que, Porquê Inclua sempre um contexto para preparar o cenário. Em vez de “Escreva um poema,” experimente: “Você é um poeta romântico escrevendo para o meu aniversário. O tema é amor eterno, mantenha-o curto e doce.” Isso reduz mal-entendidos.
• Camada a Sua Informação Como um Bolo Construa contexto em níveis: Comece de forma ampla e depois adicione detalhes. Para uma tarefa de programação: “Sou um programador iniciante. Primeiro, explique os fundamentos do Python. Depois, ajude a depurar este código [cole o código]. Contexto: É para um aplicativo de jogo simples.” Isso ajuda a IA a lidar com solicitações complexas sem sobrecarregar.
• Use Etiquetas e Estrutura Organizar prompts com rótulos para clareza, como “Objetivo: Planear umas férias com orçamento; Restrições: Abaixo de $500, adequado para famílias; Preferências: Destinos de praia.” Isso é como dar ao AI um mapa.
• Incorporar Stuff Multimodal (Como Imagens ou História) Se a sua consulta envolve visuais ou chats anteriores, descreva-os: “Com base nesta imagem [descrever ou linkar], sugira ideias de roupa. Contexto anterior: Eu prefiro estilos casuais.” Para tarefas longas, resuma a história: “Retomar da última sessão: Discutimos estratégias de marketing—agora adicione dicas de redes sociais.”
• Filtrar o Ruído Inclua apenas o que é essencial. Teste e ajuste: Se a IA se desviar, adicione esclarecimentos como "Ignore tópicos não relacionados—focalize apenas nos benefícios para a saúde.
• Pense à frente e aprenda com os erros Antecipe necessidades: “Inferir meu objetivo a partir de consultas anteriores sobre fitness—sugerir um plano de treino.” Manter erros no contexto para correções: “Da última vez você sugeriu X, mas não funcionou porque Y—ajustar conforme necessário.”