Na minha estante, tenho muitos livros que abrangem desde redes e IA até segurança e conceitos básicos. Embora a maioria dos meus livros didáticos da faculdade já tenha desaparecido há muito tempo, dois permanecem: o livro do dragão e Introdução aos Algoritmos.
O primeiro eu guardo por apego sentimental. Escrevi exatamente dois compiladores na vida e espero nunca mais escrever outro. O segundo eu guardo porque é atemporal. Veja bem, os algoritmos não estão vinculados a nenhum sistema operacional ou linguagem. São regras lógicas — padrões — seguidas para resolver problemas comuns.
É por isso que às vezes digo que aplico “Dijkstra” aos meus afazeres quando saio de carro. O algoritmo de Dijkstra é um conjunto de regras para encontrar o caminho mais curto e se aplica tanto à realização de vários afazeres quanto ao roteamento de pacotes por uma rede.
Com isso em mente, vamos considerar o campo em evolução da engenharia de prompts. Uma definição simples é “a prática de elaborar entradas para ferramentas de IA generativa que produzam resultados ideais”. (McKinsey)
Ao longo dos últimos meses, vimos surgir inúmeras “técnicas” de engenharia de prompts, cada uma delas desenvolvida para resolver um tipo específico de problema: como obter os melhores resultados possíveis com a IA generativa.
A Forbes vem fazendo um excelente trabalho ao dar destaque a essas técnicas:
Existem muitos outros, mas todos compartilham as mesmas características. Cada um descreve um conjunto de regras ou padrões para interagir com a IA generativa a fim de produzir os resultados desejados. Do ponto de vista da engenharia, isso não é muito diferente de algoritmos que descrevem como ordenar uma árvore binária, inverter uma lista encadeada ou encontrar o caminho mais curto em um grafo até um destino.
Eles são, em sua concepção e finalidade, algoritmos de linguagem natural.
Agora, não vou incentivar os engenheiros a se tornarem engenheiros de prompts. Mas, como muitos engenheiros estão descobrindo hoje, usar algoritmos de linguagem natural para desenvolver soluções de IA generativa mais eficazes funciona. Se você ler este artigo sobre como mitigar as alucinações da IA, verá que, no contexto da solução, vários algoritmos de linguagem natural, incluindo cadeia de pensamento e IA reflexiva, são usados para orientar as respostas do GPT de modo a gerar uma resposta ideal.
É importante reconhecer isso porque, à medida que as técnicas de engenharia de prompts surgem e, por fim, recebem nomes reconhecíveis, elas se tornam os componentes básicos de soluções que utilizam IA generativa. As técnicas de engenharia de prompts de hoje são os algoritmos de linguagem natural de amanhã.
E faríamos bem em não ignorá-las nem considerá-las menos valiosas do que os algoritmos tradicionais, tampouco tratá-las como aplicáveis apenas a interfaces de chat usadas por familiares e amigos.
Podemos recorrer a uma API para integrar a IA generativa a soluções, mas os dados que trocamos estão em linguagem natural, o que significa que podemos aproveitar essas técnicas de engenharia de prompts — esses algoritmos de linguagem natural — nas soluções que estamos desenvolvendo para obter respostas melhores, mais claras e mais corretas da IA generativa.
Isso também significa que os líderes de tecnologia não devem apenas permitir, mas incentivar que os engenheiros dediquem tempo à interação com a IA generativa para descobrir os padrões e algoritmos que levarão a soluções mais eficientes.
Nunca se sabe, talvez um dos seus engenheiros acabe tendo um algoritmo batizado em sua homenagem no futuro.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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