Engenharia de prompt

Prática de escrever e refinar instruções (prompts) para obter respostas melhores e mais consistentes de modelos de IA, usando contexto, exemplos e formato bem definidos.

Engenharia de prompt é a prática de formular as instruções enviadas a um modelo de IA para obter o resultado desejado. Como LLMs respondem ao que está escrito no prompt (e são sensíveis a como está escrito), pequenas mudanças na instrução podem transformar uma resposta vaga em uma resposta precisa e no formato certo.

As técnicas mais usadas incluem: dar contexto e papel ("você é um advogado tributarista..."), fornecer exemplos do resultado esperado (few-shot), pedir raciocínio passo a passo, definir o formato de saída (tabela, JSON, lista) e impor restrições ("máximo 100 palavras", "responda só com base no texto abaixo"). Em produtos, os prompts viram templates versionados e testados, tão parte do código quanto qualquer outra lógica.

Quando investir nisso: sempre que você usa IA de forma repetida: no chat do dia a dia ou embutida num produto. Exemplo concreto: um e-commerce troca o prompt "escreva uma descrição do produto" por um template com público-alvo, tom de voz, três exemplos aprovados e limite de caracteres, e a taxa de descrições aproveitáveis sem edição sobe visivelmente.