3 dicas para criar prompts mais eficientes e extrair resultados perfeitos do ChatGPT

A forma como você escreve seu pedidopode influenciar diretamente a qualidade das respostas geradas pela Inteligência Artificial

As maneiras melhoram o uso da ferramenta
Quanto mais detalhes, melhor para a ferramenta (Foto: Freepik)

Redação Fast Company 1 minutos de leitura

Criar boas interações com ferramentas de Inteligência Artificial, como o ChatGPT, exige mais do que simplesmente digitar uma pergunta. A prática conhecida como prompts engineering (engenharia de comandos) envolve estratégias para formular pedidos de forma mais clara e eficaz, considerando como esses modelos funcionam.

O GPT-4, por exemplo, é treinado com base em enormes volumes de texto, repletos de exemplos de interações humanas por escrito. Isso significa que ele costuma responder melhor quando o usuário se comunica como se estivesse falando com outra pessoa, de forma objetiva e contextualizada.

A seguir, veja 3 práticas recomendadas pelo próprio ChatGPT para criar prompts mais eficientes:

1. Escreva de forma clara e específica

Deixar o pedido vago, como “faça isso para mim”, não funciona bem. O ideal é descrever a tarefa com clareza, fornecendo o máximo de contexto possível, além de indicar o tom e o formato esperados na resposta. Pedidos detalhados tendem a gerar respostas mais precisas e alinhadas com o que o usuário busca.

2. Divida tarefas complexas

Quando a tarefa for extensa ou envolver várias etapas, vale a pena desmembrá-la em partes menores. Por exemplo, em vez de pedir um plano de marketing inteiro, peça primeiro um diagnóstico do cenário atual, depois sugestões de ações e assim por diante. Também é possível solicitar múltiplas opções para avaliar qual se adapta melhor à necessidade.

3. Trabalhe de forma iterativa

Trate a conversa com o ChatGPT como um processo de refinamento. A primeira resposta pode não ser perfeita, mas pode servir como base para ajustar o pedido. A cada nova interação, o usuário pode aprimorar o prompt, guiando a IA até o resultado ideal. À medida que os modelos evoluem, a tendência é que consigam entender melhor comandos em linguagem natural, permitindo diálogos mais fluidos e objetivos.


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