[Projeto] Criação de prompt

Prompt utilizado:

“Analise as resenhas de clientes sobre uma air-fryer e gere a resposta em formato JSON. Para cada resenha, apresente:

ID da resenha
Resumo em português com no máximo 30 palavras
Lista de pontos fortes
Lista de pontos fracos
Sentimento final (positivo, neutro ou negativo)

Resenhas:

Resenha 1: I use the air fryer a lot. It works very well...

Resenha 2: Air fryer works fine until the handle breaks off...

Resenha 3: Even though I returned it for the bigger one...”

Resultado esperado:

[
{
"ID da resenha": 1,
"Resumo": "A air-fryer funciona muito bem, mas possui dificuldade na limpeza da grade.",
"Lista de pontos fortes": [
"Bom funcionamento",
"Alimentos saborosos",
"Cesto fácil de limpar"
],
"Lista de pontos fracos": [
"Grade difícil de limpar",
"Estrutura da grade insegura"
],
"Sentimento": "positivo"
},
{
"ID da resenha": 2,
"Resumo": "O aparelho funciona bem inicialmente, porém o cabo quebra facilmente.",
"Lista de pontos fortes": [
"Bom desempenho inicial"
],
"Lista de pontos fracos": [
"Cabo frágil",
"Parafusos se soltam",
"Produto inutilizável após defeito"
],
"Sentimento": "negativo"
},
{
"ID da resenha": 3,
"Resumo": "Produto bonito e eficiente, mas exige prática para acertar o cozimento.",
"Lista de pontos fortes": [
"Fácil de usar",
"Design moderno",
"Batatas ficaram perfeitas"
],
"Lista de pontos fracos": [
"Difícil ajustar o cozimento",
"Alguns alimentos ficaram crus"
],
"Sentimento": "positivo"
}
]

ESTE FOI O TRABALHO FEITO

Olá, Guilherme. Como vai?

Seu prompt está excelente e demonstra um domínio muito bom da técnica de estruturação de dados. Ao solicitar a saída em formato JSON, você eleva o uso da IA de um simples gerador de textos para uma ferramenta poderosa de análise de dados, pronta para ser integrada a outros sistemas ou planilhas.

Gostaria de destacar pontos muito positivos na sua abordagem:

Limitação de escopo: Pedir um resumo com no máximo 30 palavras ajuda a evitar que a IA se torne prolixa e garante que a informação seja direta.
Padronização de sentimento: Ao definir as opções (positivo, neutro ou negativo), você facilita uma futura análise estatística desses dados.
Saída estruturada: O uso do JSON é uma das melhores formas de garantir que a IA mantenha a consistência entre diferentes execuções.

Para agregar ainda mais valor ao seu projeto, uma boa prática em engenharia de prompt ao trabalhar com JSON é solicitar que a IA não inclua textos explicativos antes ou depois do código (o famoso markdown code block puro). Além disso, você pode pedir para a IA traduzir termos técnicos específicos se as resenhas originais estiverem em inglês, garantindo a uniformidade do seu banco de dados.

Veja uma pequena sugestão de como refinar o comando para garantir que o JSON venha "limpo":

Analise as resenhas de clientes sobre uma air-fryer e gere estritamente um objeto JSON como resposta, sem textos introdutórios. Para cada resenha, apresente:
- ID (número)
- Resumo_PT (string, máx 30 palavras)
- Pontos_Fortes (array de strings)
- Pontos_Fracos (array de strings)
- Sentimento (positivo, neutro ou negativo)

Resenhas: [Insira aqui]

Note que ao usar termos como array e string, você está sendo ainda mais específico sobre o tipo de dado que espera, o que reduz as chances de erros de formatação na resposta da IA.

Excelente trabalho na aplicação prática do curso!

Espero que possa ter lhe ajudado!

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