Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

1
resposta

Desafio: analisando sentimentos em várias resenhas

Prompt:

Quero que você analise 3 resenhas para mim, seguindo as seguintes ordens:

1- Um resumo em português com no máximo 30 palavras;
2 - Uma lista com os pontos fortes do aparelho;
3 - Uma lista com os pontos fracos do aparelho;
4 - O sentimento final da pessoa em relação ao produto, ou seja, se o sentimento é positivo, neutro, misto ou negativo.

Resenha 1: """I use the air fryer a lot. It works very well. I made hamburgers in it last night, the were wonderful! The rack you put the food on is a little hard to clean. It has lots of crevices that food gets in. The basket itself is very easy to clean. I also do not trust the rack not to fall out when dumping out food, like French fries."""

Sentimento:

Resenha 2: Air fryer works fine until the handle breaks off. There's only 3 screws that attach the handle to a plastic piece on the basket. The plastic piece breaks and the screws fall out so there's no way to attach the handle to the basket rendering the air fryer useless. If there were 4 screws or if the screws attached to metal the handle attachment would have been much more secure and less prone to breaking.

Sentimento:

Resenha 3: Even though I returned it for the bigger one of the same company I liked the fryer. Ferry ez to use But hard to judge. Seafood button isn't fish and it was a guessing game how to cook the product. I way over cooked it and the chicken legs came out crispy, but the other side was raw. But, this is my first time using an air fryer so maybe it's me. Very sleek on the counter buttons light up real nice. I made tater tots and let me tell you they came out perfect and stayed hot. I like it so much that I returned this one and got the same company Bigger one. But I had to buy it from the place itself not from Amazon and I don't lie that at all. Hope this review helps.

Sentimento:

Resultado obtido:

Resenha 1
Resumo (máx. 30 palavras):
Air fryer funciona bem e cozinha alimentos saborosos, mas a grelha é difícil de limpar e parece insegura ao retirar alimentos.

Pontos fortes:
Funciona muito bem
Prepara alimentos saborosos (hambúrguer excelente)
Cesto fácil de limpar

Pontos fracos:
Grelha difícil de limpar
Acúmulo de sujeira em frestas
Grelha parece soltar ao retirar alimentos

Sentimento:
➡️ Misto

Resenha 2
Resumo (máx. 30 palavras):
Air fryer funciona inicialmente, mas quebra no encaixe do cabo, tornando-se inutilizável devido a um design frágil.

Pontos fortes:
Funciona bem no início

Pontos fracos:
Cabo quebra facilmente
Estrutura de plástico frágil
Fixação com poucos parafusos
Produto se torna inutilizável

Sentimento:
➡️ Negativo

Resenha 3
Resumo (máx. 30 palavras):
Air fryer bonita e fácil de usar, com bons resultados em alguns alimentos, mas inconsistente no preparo e difícil de ajustar no início.

Pontos fortes:
Fácil de usar
Design bonito e moderno
Alguns alimentos ficam perfeitos (tater tots)
Botões iluminados agradáveis
Gostou da marca (comprou versão maior)

Pontos fracos:
Dificuldade em acertar o preparo
Cozimento inconsistente
Botões confusos
Resultado irregular em carnes
Experiência inicial difícil

Sentimento:
➡️ Misto

Resultado em formato JSON:

Prompt:

Agora quero que você gere um resultado no formato JSON, com as seguintes chaves:
1- ID da resenha
2- Resumo
3- Lista de pontos fortes
4- Lista de pontos fracos
5- Sentimento

Resultado:

Insira aqui a descrição dessa imagem para ajudar na acessibilidade

1 resposta

Olá, Marcos. Como vai?

Parabéns pela excelente resolução do desafio! Você aplicou conceitos fundamentais de engenharia de prompts, como a extração de informações, a análise de sentimentos e a estruturação de dados em formatos padronizados.

O seu prompt inicial foi muito bem desenhado, estabelecendo regras claras e limites estritos (como o máximo de 30 palavras para o resumo). O resultado gerado pela inteligência artificial capturou perfeitamente as nuances de cada crítica, identificando com precisão os sentimentos mistos e negativos das resenhas em inglês.

A imagem que você anexou mostra que o JSON foi estruturado de forma impecável, respeitando as chaves solicitadas e utilizando os tipos de dados corretos (como texto para o resumo e listas para os pontos fortes e fracos).

Para agregar ainda mais valor ao seu projeto e elevar o nível da sua automação focando em análise de dados reais do mercado, quero compartilhar duas sugestões de boas práticas para este cenário:

1. Nomenclatura Padrão de Chaves em JSON (CamelCase ou SnakeCase)

No resultado gerado na imagem, a IA criou chaves utilizando o padrão com下劃線 (pontos_fortes), conhecido como snake_case. Essa é uma ótima prática em Python. No entanto, no universo do desenvolvimento de software e integrações de API, é muito comum utilizarmos o padrão camelCase (onde a primeira palavra é minúscula e as seguintes começam com maiúscula).

Se você quiser integrar essa resposta diretamente com uma aplicação em JavaScript, por exemplo, pode orientar a IA a seguir essa convenção adicionando uma instrução explícita no prompt:

Gere o resultado no formato JSON estrito, utilizando a convenção camelCase para as chaves do objeto (exemplo: idResenha, pontosFortes, pontosFracos).

2. Combinando Extração e Estruturação em um Único Comando

Para economizar tempo e tokens de processamento no mundo real, você não precisa fazer o trabalho em duas etapas (pedir o texto primeiro e depois pedir para converter em JSON). Você pode exigir que a IA processe as resenhas e entregue o JSON estruturado diretamente no primeiro comando.

Veja um exemplo de prompt otimizado e consolidado:

Atue como um analista de dados especialista em e-commerce. Analise as 3 resenhas fornecidas abaixo.

Gere como saída ÚNICA um array de objetos JSON (sem introduções ou explicações), onde cada objeto deve seguir estritamente a seguinte estrutura:

{
  "idResenha": 1,
  "resumo": "Texto em português com no máximo 30 palavras.",
  "pontosFortes": ["ponto 1", "ponto 2"],
  "pontosFracos": ["ponto 1", "ponto 2"],
  "sentimento": "positivo, neutro, misto ou negativo"
}

Resenhas para análise:
[Cole as resenhas aqui]

Fazer o pipeline completo em um único prompt economiza chamadas de API e garante que o seu sistema receba o dado pronto para ser consumido por um banco de dados ou painel de visualização (como o Power BI).

A sua linha de raciocínio está excelente e o resultado final ficou muito profissional. Continue praticando com esses cenários do mundo real!

Espero que possa ter lhe ajudado!