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Meu feedback é sempre positivo.

Não é apenas fazer perguntas como se estive perguntando ao Google.

E sim, aprender a utilizar uma ferramenta poderosa com alguns critérios que permitirão que ela trabalhe a nosso favor, obtendo respostas precisas e também otimizando tarefas.

um pouco do aprendizado:
Otimizando a qualidade dos resultados
Compreendendo as limitações do ChatGPT - Por que nem sempre as respostas são precisas?
• Few-Shot Prompting
• Persona (Atuação):
• Encadeamento de Pensamento (Chain of Thought):
Prompt de conclusão
Dividindo tarefas complexas em subtarefas mais simples
Especificar o formato de saída
Pensar passo a passo (Step by step)

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Olá, Ana. Como vai?

Muito obrigado por compartilhar o seu feedback! É excelente ver o quanto você absorveu a essência do curso. A sua percepção foi cirúrgica: utilizar o ChatGPT de forma profissional vai muito além de fazer pesquisas simples como fazemos no Google. Trata-se de estabelecer uma parceria com a ferramenta, usando critérios e técnicas para torná-la um verdadeiro assistente de produtividade.

O resumo que você trouxe sobre as técnicas estudadas mostra que você está pronta para dominar a engenharia de prompt. Cada um desses pontos que você listou resolve problemas reais de comunicação com a IA:

  • Persona e Especificação de Saída: Garantem que a resposta venha no tom de voz ideal para o seu público e no formato exato que você precisa (como uma tabela, um JSON ou uma lista em Markdown), economizando o tempo que você gastaria editando o texto.
  • Chain of Thought e Pensar Passo a Passo: São os melhores escudos contra as famosas "alucinações" da IA. Ao pedir para o modelo raciocinar antes de entregar a resposta, a precisão lógica aumenta drasticamente.
  • Dividir tarefas complexas: Evita que a IA se perca em instruções longas, garantindo que cada etapa receba a atenção necessária.

Uma dica prática para o seu dia a dia

Para consolidar esses critérios que você aprendeu e fazê-los trabalhar a seu favor, experimente criar um Prompt Base de Contexto sempre que iniciar um grande projeto ou tarefa complexa. Em vez de enviar comandos soltos, comece a conversa estruturando os conceitos que você listou:

Definição de Persona: Atue como um especialista em [Sua Área].
Técnica: Quero que você pense passo a passo para resolver o problema que vou te apresentar.
Formato de Saída: No final, organize a solução em tópicos claros.
Tarefa: [Insira a sua demanda aqui]

Incorporar esses hábitos transforma a inteligência artificial em uma extensão poderosa do nosso fluxo de trabalho, trazendo eficiência e precisão para a otimização de tarefas.

Parabéns pelo empenho e por aplicar essa visão crítica e criteriosa no uso da tecnologia!

Espero que possa ter lhe ajudado!

Gostaria de comentar sobre um erro ontológico que nós, humanos, cometemos: agimos como se os LLMs fossem pessoas, que precisam "entender nossas perguntas", "ser convencidos" e outros termos parecidos. Embora essa linguagem antropomórfica tenha valor didático, pode gerar imprecisão na elaboração de prompts avançados. Técnicas de few-shot, chain-of-thought etc. são ferramentas probabilísticas/matemáticas para a produção de vetores menos ambíguos e estatisticamente mais propensos a gerar uma resposta mais útil.
Eu, pessoalmente, tenho optado por usar um formato extremamente conciso e estruturado, muitas vezes como um JSON, evitando "blá-blá,blá", ambiguidades e contradicões. Isso tem dado ótimos resultados.
O exemplo usado na aula de pedir a resposta em formato JavaScript foi excelente, pois permite a automação baseada no padrão da mesma.
Parabéns pelo conteúdo!