Bem-vindo ao seu recurso definitivo para dominar a engenharia de prompts em 2025. Este guia abrangente oferece uma coleção selecionada de ferramentas, tutoriais e exemplos do mundo real projetados para ajudar os alunos de todos os níveis a entender e aplicar técnicas eficazes de engenharia de prompts.
À medida que a IA generativa continua a remodelar os setores, a capacidade de criar prompts precisos para os modelos de IA, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4 da OpenAI, o IBM Granite, o Claude da Anthropic, o Bard do Google, o DALL·E e o Stable Diffusion, torna-se uma habilidade crítica. Quer você esteja trabalhando com sistemas proprietários ou explorando alternativas de código aberto, a engenharia de prompts é a chave para liberar todo o potencial das ferramentas impulsionadas por IA.
A engenharia de prompts é a nova programação. Em um mundo cada vez mais impulsionado pelo aprendizado de máquina, a capacidade de se comunicar com sistemas gerados por IA usando linguagem natural é essencial. Este guia ajudará você a projetar, refinar e otimizar prompts que geram resultados significativos, seja criando aplicações, automatizando fluxos de trabalho ou ampliando os limites da expressão criativa.
De conceitos fundamentais a estratégias avançadas, este guia é sua referência ideal para navegar no cenário em evolução de grandes modelos de linguagem (LLMs), projeto de prompts de IA e inovação da IA generativa (IA gen).
Criar prompts melhores é apenas o começo. O verdadeiro conhecimento especializado em prompts avançados reside na compreensão do contexto mais amplo em que os modelos de IA operam, desde a intenção do usuário e o histórico de conversas até a estrutura dos dados de treinamento e o comportamento de diferentes modelos. É nesse ponto que a engenharia de contexto se torna essencial, permitindo que você molde não apenas o que você pergunta, mas como o modelo interpreta e responde.
Ao aproveitar técnicas como geração aumentada de recuperação (RAG), sumarização e entradas estruturadas, como JSON, você pode guiar os modelos em direção a respostas de modelos mais precisas e relevantes. Quer você esteja trabalhando na geração de código, criação de conteúdo ou análise de dados, projetar com contexto garante o alinhamento com a saída desejada. Essa abordagem aprimora o desempenho dos LLMs em tarefas e melhora a confiabilidade das saídas em aplicações do mundo real.
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Mergulhe no Guia de engenharia de prompts com um caminho estruturado projetado para aprendizes, desenvolvedores e entusiastas de IA. Quer você esteja construindo um chatbot, automatizando tarefas complexas ou experimentando ferramentas de IA, este guia cobre tudo aquilo de que você precisa para dominar a arte e a ciência do projeto de prompts.
Obtenha uma compreensão de alto nível da engenharia de prompts, sua importância crescente no processamento de linguagem natural (NLP) e como ela capacita os usuários a interagir com sistemas impulsionados por IA usando prompts de alta qualidade.
Saiba como orientar os agentes de IA para realizar ações autônomas, tomar decisões e concluir etapas multietapas ou intermediárias em fluxos de trabalho — ideais para automação e execução inteligente de tarefas.
Explore o prompt few-shot, prompt zero-shot e outras técnicas de engenharia de prompt para ensinar grandes modelos de linguagem (LLMs) usando exemplos ou contexto mínimo, melhorando a solução de problemas e a adaptabilidade.
Descubra como criar prompts que combinam texto, imagens e outras mídias para interagir com modelos multimodais como o Granite, Gemini, GPT-4o e DALL·E, aprimorando a criação de conteúdo gerado por IA.
Domine a estrutura de prompts eficazes usando modelos que garantem clareza, especificidade e alinhamento com seus objetivos — cruciais para lidar com consultas de usuários e gerar respostas precisas.
Use métodos qualitativos e quantitativos para avaliar o desempenho dos prompts, incluindo técnicas de depuração e métricas que garantem consistência e relevância.
Entenda os riscos da injeção de prompts e ataques adversários e saiba como proteger seus modelos de IA contra vulnerabilidades em sistemas baseados em prompts.
Organize, documente e crie uma versão de seus prompts para escalabilidade e colaboração. Gerencie conjuntos de dados, rastreie alterações e reutilize prompts em projetos de forma eficiente.
Refine e itere prompts para melhorar a qualidade da saída, reduzir a latência e alinhar o comportamento do modelo com seus objetivos — especialmente útil ao trabalhar com APIs e dados de treinamento.
Impulsione o raciocínio da IA com prompts estruturados que incentivam a criação do prompt da cadeia de pensamentos (prompt da CoT), autoconsistência e estratégias de árvore de pensamentos para um fluxo lógico mais profundo.
Explore uma variedade de ferramentas e plataformas de IA que apoiam a criação, testes, visualização e implementação de prompts — ideais para desenvolvedores e pesquisadores.
Vá além dos prompts manuais, ajustando os modelos usando o treinamento baseado em prompts para tarefas específicas do domínio, aproveitando frameworks de código aberto e conjuntos de dados selecionados.
Navegue por estudos de caso e aplicações reais de engenharia de prompts em setores, como educação, marketing, desenvolvimento de software e projeto.
Mergulhe em estratégias avançadas, como prompt de cadeia de pensamento, prompt baseados em função e autorreflexão, para liberar todo o potencial da IA generativa e dos LLMs.
Este guia serve como um recurso fundamental para entender e aplicar a engenharia de prompts em uma variedade de aplicações orientadas por IA. Para aqueles que buscam uma experiência prática, o Repositório GitHub de Tutoriais da IBM.com oferece uma coleção de casos de uso do mundo real e implementações passo a passo usando Python, completo com trechos de código e fluxos de trabalho estruturados. Esse repositório é particularmente valioso para aprendizes e profissionais que desejam aprofundar sua experiência em projeto de prompts, interação com modelos e o ecossistema mais amplo de ferramentas de IA