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3. Como construir prompts eficientes no ChatGPT

Observação: parte deste texto foi escrita pelo modelo gpt-3.5-turbo.

Construir prompts eficientes para o ChatGPT é crucial para obter resultados precisos e relevantes nas suas respostas. Aqui estão algumas dicas para criar prompts eficientes:

1. Seja claro e específico

Certifique-se de que sua pergunta ou instrução seja clara e específica. Evite perguntas muito amplas ou vagas que possam levar a respostas imprecisas.

  • ❌ Vago: "Fale-me sobre animais."
  • ✅ Específico: "Dê uma breve descrição das principais características dos tigres."

2. Forneça contexto

Ao dar contexto suficiente no prompt, você ajuda o modelo a entender melhor o cenário ou a tarefa que deseja que ele execute. Quanto mais informações relevantes você fornecer, mais direcionada será a resposta.

  • ❌ Sem contexto: "Quais são as principais cidades da Ásia?"
  • ✅ Com contexto: "Na Ásia, quais são as três maiores cidades em termos de população?"

3. Seja objetivo

Tente evitar usar prompts muito longos e verbosos. Seja objetivo e vá direto ao ponto. O modelo pode ter dificuldade em lidar com informações desnecessárias ou confusas.

  • ❌ Verborrágico: "Eu gostaria de pedir a sua gentil colaboração para que, por favor, você me ajude com uma pequena dúvida que tenho..."
  • ✅ Objetivo: "Explique a teoria da relatividade de Einstein em poucas palavras."

  • Use exemplos

Quando apropriado, inclua exemplos no prompt para mostrar ao modelo o tipo de resposta que você está buscando. Isso pode ajudar o modelo a aprender melhor o padrão de respostas desejado.

  • ❌ Sem exemplo: "Como posso fazer exercícios em casa?"
  • ✅ Com exemplo: "Dê três exemplos de exercícios de alongamento que posso fazer em casa."

5. Quebre perguntas complexas em partes

Se a pergunta for complexa, divida-a em partes menores e peça ao modelo para responder a cada parte separadamente. Isso pode ajudar a evitar confusão e melhorar a precisão das respostas.

  • ❌ Complexo: "Qual é a diferença entre os três principais tipos de células do corpo humano e como elas funcionam?"
  • ✅ Dividido: "Explique as diferenças entre células nervosas, células musculares e células sanguíneas. Para cada tipo, descreva suas funções."

6. Instrua o modelo sobre o formato de resposta

Se você espera uma resposta específica, especifique o formato que deseja. Por exemplo, você pode pedir ao modelo para listar etapas, fornecer um exemplo, ou explicar um conceito em detalhes.

  • ❌ Ambíguo: "Explique o conceito de inteligência artificial."
  • ✅ Específico: "Forneça um exemplo prático de como a inteligência artificial é usada em carros autônomos."

7. Use marcadores especiais (tokens)

Em plataformas que permitem interação direta com o modelo, como o OpenAI GPT-3, você pode usar marcadores especiais (tokens) para sinalizar informações importantes. Por exemplo, você pode usar o token "" para indicar que o modelo deve preencher essa parte com a resposta.

  • ❌ Sem token: "Qual é a capital da França?"
  • ✅ Com token: "A capital da França é ."

8. Experimente e itere

A construção de prompts eficientes muitas vezes envolve experimentação. Teste diferentes formulações e veja quais geram as melhores respostas. Às vezes, pequenas alterações podem levar a grandes melhorias.

  • ❌ Primeira tentativa: "Explique o processo de fermentação."
  • ✅ Após iteração: "Descreva o processo de fermentação, incluindo as etapas iniciais de quebra da glicose e a formação de produtos finais como álcool e dióxido de carbono."

9. Considere o feedback do modelo

Se o modelo estiver respondendo incorretamente ou não como esperado, tente ajustar o prompt com base no feedback para melhorar os resultados.

  • ❌ Resposta inadequada: "Como fazer um bolo de chocolate?"
  • ✅ Com ajuste: "Forneça uma receita simples de bolo de chocolate, incluindo os ingredientes e o passo-a-passo para o preparo."

Lembre-se de que o treinamento do modelo é baseado em dados existentes e ele pode ter algumas limitações. Às vezes, é necessário iterar e ajustar os prompts para obter os resultados desejados.