Salve turma! Compartilho abaixo a estrutura do prompt que utilizei e o resultado retornado pelo modelo.
O Prompt Estruturado
Para garantir que a inteligência artificial não "alucinasse" na formatação e entregasse um JSON pronto para uso no código, dividi a instrução em passos claros e sequenciais.
Sua tarefa é executar as seguintes ações com base nas resenhas fornecidas abaixo:
1. Resuma cada resenha em no máximo 30 palavras.
2. Traduza os resumos para o português.
3. Crie uma lista com os pontos fortes do produto mencionados.
4. Crie uma lista com os pontos fracos do produto mencionados.
5. Defina qual é o sentimento geral do cliente: positivo, neutro ou negativo.
Ao final:
6. Gere a saída EXCLUSIVAMENTE em formato JSON, contendo exatamente 5 chaves para cada resenha processada:
- "id_resenha"
- "resumo"
- "pontos_fortes"
- "pontos_fracos"
- "sentimento"
Resenhas:
[INSERIR AS 3 RESENHAS AQUI]
O Resultado (Saída JSON)
O modelo interpretou o inglês perfeitamente, sumarizou em português e formatou os arrays e strings exatamente como solicitado.
{
"1": {
"resumo": "Uso a air fryer frequentemente e funciona muito bem. O cesto é fácil de limpar, mas o suporte é difícil e não parece muito confiável ao despejar os alimentos.",
"pontos_fortes": ["Funciona muito bem", "Cesto fácil de limpar"],
"pontos_fracos": ["Suporte difícil de limpar", "Suporte parece pouco confiável para despejar alimentos"],
"sentimento": "positivo"
},
"2": {
"resumo": "A air fryer funciona bem até a alça quebrar. A fixação de plástico com apenas 3 parafusos é frágil e insegura, tornando o aparelho inútil após a quebra.",
"pontos_fortes": [],
"pontos_fracos": ["Fixação da alça insegura e frágil", "Peça de plástico quebra com facilidade"],
"sentimento": "negativo"
},
"3": {
"resumo": "Gostei da fritadeira, embora os botões sejam confusos. Ótima aparência e fez boas batatas, mas tive dificuldades com o cozimento do frango. Acabei trocando por um modelo maior.",
"pontos_fortes": ["Fácil de usar", "Boa aparência", "Mantém a comida quente", "Ótima para batatas fritas"],
"pontos_fracos": ["Botão de frutos do mar confuso", "Difícil julgar o tempo de cozimento"],
"sentimento": "neutro"
}
}
Lições da Prática
Previsibilidade: Nomear exatamente as chaves (id_resenha, resumo, etc.) evita erros de execução (como o temido KeyError no Python) caso você automatize o consumo dessa resposta no futuro.
Múltiplas Tarefas: É incrível notar que a IA conseguiu realizar tradução, sumarização, extração de entidades (pontos fortes/fracos) e análise de sentimento em uma única requisição.
Alguém chegou a estruturar as chaves do JSON de uma forma diferente ou utilizou alguma outra restrição no prompt? Compartilhem as ideias nos comentários!
Bons estudos e muito código para nós!
