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Radzivon Alkhovik
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15 de julho de 2024
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IA generativa e engenharia de prompts com o Claude da Anthropic

Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
Tabela de conteúdo

O uso eficaz do modelo de linguagem Claude do Anthropic depende do domínio da engenharia de prompts. Esse processo envolve a criação, o teste e o refinamento de prompts para obter o desempenho ideal da IA. A engenharia de prompts para o Claude exige que você compreenda os recursos, as limitações e as características exclusivas do modelo. O Anthropic fornece ferramentas especializadas para simplificar o processo de criação e otimização de prompts, permitindo que os usuários obtenham melhores resultados com mais eficiência. Prompts bem elaborados podem melhorar significativamente o resultado do Claude em vários aplicativos, desde a criação de conteúdo até a solução de problemas complexos. Este artigo analisa os meandros da engenharia de prompts especificamente para o Claude, oferecendo insights sobre as melhores práticas e técnicas. Também exploraremos exemplos do mundo real que demonstram o impacto tangível de prompts habilmente projetados em resultados orientados por IA.

Principais conclusões: A engenharia de prompts com o Claude da Anthropic envolve a criação, o teste e o refinamento de prompts para otimizar o desempenho da IA, resultando em experiências precisas, relevantes e envolventes. O Anthropic Console oferece ferramentas como o Prompt Generator e a guia Evaluate para simplificar esse processo. A solicitação de função aprimora a consciência contextual e a precisão do Claude em domínios específicos. As técnicas eficazes incluem a definição de critérios claros de sucesso, a experimentação de funções e o uso de formatos estruturados, como tags XML. Os aplicativos do mundo real, como o desenvolvimento do RAG da ZoomInfo, demonstram o potencial transformador de prompts bem elaborados para impulsionar a inovação e o valor comercial.

Você pode experimentar o mais novo AI Anthropic Claude gratuitamente em Latenode

O que é a Prompt Engineering?

Em sua essência, a engenharia de prompts é o processo meticuloso de criar prompts que orientam modelos de linguagem como o Claude ai para gerar os resultados desejados com alta precisão, relevância e coerência. Isso envolve a estruturação cuidadosa do texto de entrada, a definição do contexto apropriado e o fornecimento de instruções claras para orientar o modelo em direção ao objetivo pretendido. A engenharia de prompt eficaz é uma habilidade essencial para desenvolvedores e empresas que desejam criar aplicativos sofisticados de IA que agreguem valor aos seus usuários.

A engenharia de prompts não se limita a fazer com que o Claude.ai forneça respostas precisas; trata-se também de moldar o tom, o estilo e o comportamento do modelo para alinhar-se a casos de uso específicos. Com o ajuste fino dos prompts, os desenvolvedores podem transformar o Claude de um assistente de IA genérico em um especialista virtual em áreas como análise jurídica, planejamento financeiro ou redação criativa. Essa adaptabilidade torna a engenharia de prompts uma ferramenta poderosa para criar experiências de IA que não sejam apenas informativas, mas também envolventes e adaptadas às necessidades do usuário.

Console antrópico: Aprimorando o fluxo de trabalho de engenharia de prompts

Reconhecendo a importância da engenharia de prompts, a Anthropic introduziu um conjunto de ferramentas no console do desenvolvedor para simplificar e acelerar o processo. O Prompt Generator é um recurso de destaque que aproveita os próprios recursos do Claude para criar prompts abrangentes com base em descrições concisas de tarefas. Ao automatizar a criação inicial de prompts, essa ferramenta reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para você começar a usar a engenharia de prompts, o que a torna particularmente valiosa para os novatos na área.

Outro acréscimo notável ao Anthropic Console é a guia Avaliar, um ambiente de sandbox para testar e refinar prompts. Os desenvolvedores podem preencher a guia com exemplos do mundo real ou gerar diversos casos de teste usando o próprio Claude. A interface permite a comparação lado a lado de diferentes prompts, possibilitando que os desenvolvedores avaliem seu desempenho relativo e identifiquem áreas de melhoria. A capacidade de classificar respostas de amostra em uma escala de cinco pontos adiciona uma camada de feedback quantitativo, facilitando a tomada de decisões orientada por dados na otimização de prompts.

A guia Avaliar se destaca por sua capacidade de revelar percepções que, de outra forma, poderiam passar despercebidas. Por exemplo, um desenvolvedor pode descobrir que seu prompt gera consistentemente respostas muito breves. Ao ajustar o prompt para incentivar respostas mais longas e aplicar a alteração em todos os casos de teste, o desenvolvedor pode iterar rapidamente e melhorar o resultado do modelo. Esse fluxo de trabalho simplificado permite que os desenvolvedores enfrentem os desafios da engenharia de solicitações com mais eficiência e confiança.

Recurso

Descrição

Benefícios

Gerador de prompts

Cria automaticamente prompts abrangentes com base em descrições concisas de tarefas

Economiza tempo e esforço para engenheiros de prontidão novos e experientes

Guia Avaliar

Fornece um ambiente de teste para testar e refinar os prompts, permitindo comparação lado a lado e feedback quantitativo

Permite a iteração eficiente e o aprimoramento de prompts com base em insights de desempenho

Principais técnicas de engenharia imediata

A engenharia de prompts é a arte de projetar, testar e refinar prompts para obter o desempenho ideal de modelos de IA como o Claude.ai. Isso envolve a criação de prompts que orientam o modelo para gerar resultados precisos, relevantes e coerentes. As principais técnicas incluem o fornecimento de instruções claras, o uso de exemplos, a incorporação de formatos estruturados, como tags XML, e a divisão de tarefas complexas em uma série de prompts interconectados. A engenharia eficaz de prompts exige uma combinação de habilidade técnica, criatividade e experimentação iterativa. Ao dominar essas técnicas, os desenvolvedores podem criar experiências de playground de IA personalizadas e de alta qualidade que atendam às necessidades específicas de seus aplicativos.

Antes do Prompt Engineering: Definição de critérios de sucesso

Embora seja compreensível a tentação de mergulhar de cabeça na engenharia de prompts, é fundamental dar um passo atrás para definir critérios claros de sucesso. Antes de criar um único prompt, os desenvolvedores devem articular o que pretendem alcançar com seu aplicativo de playground de IA. Essa introspecção ajuda a estabelecer pontos de referência mensuráveis para avaliar a eficácia dos prompts.

A definição de critérios de sucesso envolve a consideração de fatores como a precisão desejada das respostas, a relevância do conteúdo gerado para as consultas do usuário, a coerência e a fluência da linguagem do modelo e o alinhamento do comportamento do modelo com a finalidade pretendida do aplicativo. Ao definir essas metas antecipadamente, os desenvolvedores criam um roteiro para os esforços imediatos de engenharia, garantindo que cada iteração os aproxime da experiência de IA prevista.

Prompting de função: Dando ao Claude uma função específica

Uma das técnicas mais transformadoras da engenharia de prompt é o prompt de função: atribuir ao Claude uma pessoa ou função específica para orientar seu comportamento e seus resultados. Ao aproveitar o parâmetro do sistema na API de mensagens, os desenvolvedores podem atribuir ao Claude o conhecimento, as habilidades e a disposição de um especialista no assunto. Essa abordagem permite um novo nível de precisão, nuance e consciência contextual nas respostas do modelo.

Considere um aplicativo de análise de contratos jurídicos. Ao colocar Claude no papel de um advogado geral experiente, os desenvolvedores podem aproveitar o entendimento latente do modelo sobre princípios jurídicos, estruturas de contratos e riscos potenciais. O Claude como advogado geral examina os contratos de licenciamento de software com a perspicácia de um profissional da área jurídica, identificando problemas críticos e oferecendo recomendações estratégicas. Essa experiência direcionada eleva a proposta de valor do aplicativo, fornecendo aos usuários insights que poderiam escapar de um assistente de IA genérico.

Da mesma forma, no campo da análise financeira, atribuir a Claude a função de CFO (Chief Financial Officer, diretor financeiro) libera uma riqueza de conhecimentos específicos do domínio. Claude, como CFO, navega habilmente por balanços, declarações de renda e projeções de fluxo de caixa, oferecendo comentários incisivos sobre a saúde financeira de uma empresa. Ao adotar a perspectiva de um líder financeiro estratégico, Claude gera análises que não são apenas matematicamente sólidas, mas também sintonizadas com o contexto comercial mais amplo.

A solicitação de função é uma técnica versátil que pode ser aplicada em uma ampla gama de domínios. Experimentar diferentes funções, de representante de atendimento ao cliente a escritor criativo e assistente de pesquisa, permite que os desenvolvedores explorem todo o espectro de recursos do Claude. Ao elaborar cuidadosamente as funções e fornecer o contexto relevante, os engenheiros de prompt podem criar experiências de IA que não sejam apenas informativas, mas também envolventes e relacionáveis aos usuários.

Outras técnicas

Técnica

Descrição

Benefícios

Fornecimento de instruções claras

Declarar explicitamente o formato, o comprimento e o estilo de saída desejados

Ajuda o Claude a gerar respostas que se alinham às expectativas do usuário

Usando exemplos

Incorporar exemplos bem elaborados nos prompts

Melhora a consistência e a qualidade dos resultados do Claude, fornecendo um modelo a ser seguido

Incorporação de tags XML

Estruturação de prompts usando tags XML

Orienta a geração de respostas do Claude, garantindo que as principais informações sejam incluídas e formatadas adequadamente

Encadeamento de prompts

Dividir tarefas complexas em uma série de prompts interconectados

Permite o controle granular dos resultados do Claude e possibilita a criação de fluxos de trabalho em várias etapas

Chamada de função

Aproveitar a capacidade do Claude de entender e executar funções

Amplia as possibilidades de criação de aplicativos de IA dinâmicos e interativos

Embora o prompt de função seja uma ferramenta poderosa, ele é apenas uma das muitas técnicas do kit de ferramentas do engenheiro de prompt. Outras estratégias para otimizar os prompts incluem:

  • Fornecimento de instruções claras: Declarar explicitamente o formato, o tamanho e o estilo de saída desejados ajuda o Claude a gerar respostas que se alinham às expectativas do usuário.
  • Uso de exemplos: A incorporação de exemplos bem elaborados nos prompts dá ao Claude um modelo a ser seguido, melhorando a consistência e a qualidade de seus resultados.
  • Incorporação de tags XML: Os prompts estruturados que usam tags XML podem ajudar a orientar a geração de respostas do Claude, garantindo que as principais informações sejam incluídas e formatadas corretamente.
  • Encadeamento de prompts: A divisão de tarefas complexas em uma série de prompts interconectados permite um controle mais granular sobre os resultados do Claude e possibilita a criação de fluxos de trabalho de várias etapas.
  • Chamada de função: Aproveitar a capacidade do Claude de entender e executar funções amplia as possibilidades de criação de aplicativos de IA dinâmicos e interativos.

Práticas recomendadas e dicas para um Prompt Engineering eficaz

A engenharia de prompt eficaz é fundamental para maximizar o potencial da IA da Claude. Ela combina habilidade técnica, criatividade e experimentação iterativa. Aqui estão algumas práticas e dicas importantes para orientar você.

Use o parâmetro do sistema para definir a função

Uma técnica fundamental é usar o parâmetro do sistema para definir a função do Claude, enquanto as instruções específicas da tarefa são fornecidas no turno do usuário. Essa abordagem mantém uma estrutura clara e simplifica as modificações de prontidão. Por exemplo, você pode definir o parâmetro do sistema como "Você é um consultor jurídico geral experiente" e, em seguida, especificar no turno do usuário: "Revise este contrato de licenciamento de software para verificar possíveis problemas jurídicos". Essa separação garante clareza e eficiência.

Faça experiências com diferentes funções

Atribuir diferentes funções ao Claude ajuda a descobrir insights e pontos fortes exclusivos, revelando novas oportunidades de melhoria. Experimente funções como "Diretor financeiro", "Representante de atendimento ao cliente" e "Escritor criativo" para ver como Claude se comporta em vários contextos. Essa exploração pode levar a melhorias significativas na forma como Claude responde a diferentes tarefas.

Utilize as melhores práticas da Anthropic

Anthropic ai provides several techniques to enhance prompt engineering, including role setting, chain of thought reasoning, and using XML tags for structured prompts. For example, you can set the role as "You are an experienced financial analyst," encourage chain of thought reasoning by asking Claude to "Explain the financial health of this company step-by-step," and use XML tags like "<Analysis>Provide a detailed financial analysis of the company.</Analysis>." These practices improve the quality and reliability of Claude's outputs.

Aproveite os modelos de prompts para avaliação

O uso de modelos de prompt é uma maneira eficaz de avaliar se o aplicativo lida bem com vários cenários. Esse método ajuda a identificar casos extremos e a melhorar a robustez. Crie prompts padronizados para diferentes tipos de consultas de usuários e observe como o Claude responde. A avaliação sistemática garante um desempenho consistente em diferentes contextos.

Estudo e engenharia reversa do gerador de prompts

O gerador de prompts de IA fornecido pela Anthropic ai foi desenvolvido com base nas práticas recomendadas. Ao estudar e fazer a engenharia reversa desses prompts, os desenvolvedores podem obter insights profundos sobre a engenharia eficaz de prompts. Examine a estrutura e os componentes dos prompts gerados e aplique estratégias semelhantes aos seus prompts personalizados. Essa análise aumenta a capacidade de você criar prompts de alta qualidade adaptados a necessidades específicas.

Dicas adicionais

  • Experimentação iterativa: Teste e refine continuamente os prompts com base nos dados de feedback e desempenho. Veja a engenharia de prompts como um processo contínuo de aprimoramento.
  • Forneça instruções claras: Indique claramente o formato, a extensão e o estilo de saída desejados. Isso ajuda a orientar o Claude a gerar respostas que atendam às expectativas do usuário.
  • Use exemplos: Inclua exemplos bem elaborados nos prompts para dar ao Claude um modelo a ser seguido, melhorando a consistência e a qualidade.
  • Prompts em cadeia: Divida tarefas complexas em uma série de prompts interconectados para obter melhor controle e respostas coerentes.
  • Chamada de função: Utilize a capacidade do Claude de entender e executar funções para criar aplicativos de IA dinâmicos e interativos.

Seguindo essas práticas e dicas, você pode aprimorar seus esforços de engenharia de prompts, criando aplicativos de IA com Claude que sejam precisos, relevantes e envolventes. A combinação de conhecimento técnico com criatividade e experimentação iterativa é fundamental para que você domine a arte e a ciência da engenharia de prompts.

Reconhecer o poder da cláusula antrópica da IA com Latenode

Como integrar a versão mais recente do Claude AI sem uma API usando Latenode

LatenodeA integração perfeita do Claude da Anthropic oferece aos usuários uma ferramenta robusta para aproveitar o potencial da IA de conversação sem a complexidade de implementar o modelo em sua própria infraestrutura. O editor visual intuitivo da plataforma simplifica o processo de integração do Claude com outros sistemas por meio de APIs, permitindo que as empresas incorporem sem esforço os sofisticados recursos de geração e compreensão de linguagem da IA em seus processos de automação. Usando o site Latenode, os usuários podem acessar convenientemente os recursos do Claude, incluindo seus poderosos recursos de visão de IA, automação de tarefas, assistência à pesquisa, análise de dados e muito mais. A integração também permite que os usuários alternem perfeitamente entre as diferentes versões do Claude, dependendo de suas necessidades específicas e do orçamento. Por exemplo, a criação de um script simples para um chatbot do Telegram que gera respostas a perguntas é simples. 

Aqui está a aparência do script:

‍E aqui está o resultado desse cenário, em que um chatbot já criado usando Latenode nos responde a uma determinada pergunta:

Você pode saber mais sobre esse script e a integração com Latenode neste artigo. A integração com Latenode oferece alguns benefícios importantes:

  • Facilidade de uso: Latenode A integração da 's com o AI Anthropic simplifica o processo de uso da IA, tornando mais fácil para os usuários não técnicos acessar e entender os recursos de IA de que precisam. Isso pode ajudar as empresas a adotar soluções de IA de forma rápida e fácil, sem a necessidade de amplo conhecimento técnico.
  • Preços flexíveisA integração do Latenode permite que os usuários escolham entre as diferentes versões do Anthropic Claude, com custos e recursos variados, tornando-o uma opção mais acessível e econômica para empresas e indivíduos.
  • Soluções abrangentes de IA: Latenode A integração do Anthropic Claude com a IA da Microsoft oferece aos usuários acesso a uma ampla gama de recursos de IA, desde tarefas complexas até consultas simples, o que o torna uma plataforma de IA versátil e avançada.
  • Personalização: Com a integração do Latenode, os usuários podem personalizar o Claude para atender às suas necessidades específicas, permitindo que eles criem soluções de IA personalizadas que estejam alinhadas com suas metas e objetivos de negócios.

E aqui está o resultado desse cenário, em que um chatbot já criado usando Latenode nos responde a uma determinada pergunta:

Se você precisar de ajuda ou orientação sobre como criar seu próprio script ou se quiser replicar este, entre em contato com nossa comunidade do Discordonde estão os especialistas em automação de código reduzido.

Você pode usar o Claude em Latenode em todos os casos em que já usou o ChatGPT antes, por exemplo, ou criar o seu próprio:

- Suporte de IA por e-mail

- Assistente de IA para seu site

- Extrair texto de PDF

- Analisar sentimentos

Primeiros passos com a engenharia de prompts do Claude

Para aqueles que desejam embarcar em sua jornada de engenharia de prompts, a Anthropic ai oferece um workshop on-line abrangente, projetado para transmitir o conhecimento e as habilidades necessárias para criar prompts altamente eficazes. Os participantes podem contar com experiência prática, exercícios práticos e acesso a um rico repositório de recursos selecionados por especialistas da área.

O currículo do workshop abrange uma ampla variedade de tópicos, desde os fundamentos da engenharia de prompts até técnicas avançadas para otimizar o desempenho. Os participantes aprenderão a definir critérios claros de sucesso, desenvolver conjuntos de testes robustos e iterar os prompts com base em feedback empírico. Ao final do workshop, os participantes estarão bem equipados para enfrentar os desafios da engenharia de prompts do mundo real e impulsionar a inovação em suas organizações.

Além do workshop, a comunidade de engenharia de prompt é um espaço vibrante e colaborativo em que os profissionais compartilham percepções, trocam ideias e ultrapassam os limites do que é possível fazer com modelos de linguagem como o Claude. O envolvimento com essa comunidade por meio de fóruns, conferências e projetos de código aberto pode acelerar o crescimento de um engenheiro de prompt e fornecer inspiração contínua para a criação de aplicativos inovadores de IA do Claude.

Como o campo da IA generativa continua a evoluir em um ritmo vertiginoso, a engenharia de prompts surgiu como um conjunto de habilidades essenciais para liberar todo o potencial de modelos de linguagem como o Claude da Anthropic. Ao dominar a arte e a ciência de elaborar prompts eficazes, os desenvolvedores e as empresas podem criar experiências de IA que não sejam apenas informativas, mas também envolventes, personalizadas e alinhadas às necessidades do usuário.

As ferramentas e as técnicas fornecidas pelo Anthropic, desde o Gerador de prompts de IA até a guia Avaliar, permitem que os engenheiros de prompts otimizem seus fluxos de trabalho, testem suas criações e façam iterações com confiança. À medida que mais organizações reconhecem o potencial transformador de prompts bem elaborados, a demanda por engenheiros de prompt qualificados continuará a crescer.

Se você é um desenvolvedor experiente que deseja expandir seu conjunto de habilidades ou um líder de negócios que busca aproveitar o poder da IA generativa, investir em engenharia imediata é um imperativo estratégico. Ao combinar conhecimento técnico com criatividade e um profundo entendimento das necessidades do usuário, os engenheiros de prompt estão preparados para moldar o futuro da inovação orientada por IA em todos os setores.

Portanto, se você estiver pronto para embarcar em uma jornada de descoberta, inovação e impacto, mergulhe no mundo da engenharia imediata com o Anthropic's Claude. As ferramentas estão na ponta dos seus dedos, a comunidade está ansiosa para colaborar e as possibilidades são limitadas apenas pela sua imaginação. Que você seja feliz!

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PERGUNTAS FREQUENTES

Qual é a importância da engenharia imediata no contexto da IA generativa? 

A engenharia de prompts é fundamental para liberar todo o potencial dos modelos de IA generativa, como o Claude da Anthropic. Ao projetar, testar e refinar cuidadosamente os prompts, os desenvolvedores podem orientar esses modelos para gerar resultados altamente precisos, relevantes e coerentes, adaptados a casos de uso específicos. A engenharia eficaz de prompts permite a criação de experiências de IA envolventes e valiosas em uma ampla gama de aplicativos.

Como o Console Antrópico ajuda na engenharia imediata? 

O Anthropic Console oferece um conjunto de ferramentas para simplificar e aprimorar o fluxo de trabalho de engenharia de prompts. O ai Prompt Generator cria automaticamente prompts abrangentes com base em descrições concisas de tarefas, economizando tempo e esforço para engenheiros de prompt novos e experientes. A guia Evaluate (Avaliar) oferece um ambiente de sandbox para testar e refinar prompts, permitindo que os desenvolvedores comparem o desempenho de diferentes prompts e façam iterações com base em feedback quantitativo.

O que é a solicitação de função e como ela afeta o desempenho do Claude? 

A solicitação de função é uma técnica na qual os desenvolvedores atribuem uma persona ou função específica ao Claude usando o parâmetro do sistema na API de mensagens. Ao colocar o Claude na função de um especialista no assunto, como um advogado geral para análise jurídica ou um diretor financeiro para planejamento financeiro, os desenvolvedores podem aproveitar o conhecimento e as habilidades latentes do modelo nesses domínios. A solicitação de função aumenta a precisão, a nuance e a consciência contextual das respostas do Claude, permitindo a criação de aplicativos de IA mais sofisticados e direcionados.

Você pode dar alguns exemplos de aplicações reais de engenharia imediata com o Claude? 

A engenharia imediata com Claude já mostrou resultados promissores em aplicativos do mundo real. Por exemplo, a ZoomInfo aproveitou as ferramentas e técnicas da Anthropic para acelerar o desenvolvimento de seu aplicativo Retrieval-Augmented Generation (RAG), reduzindo significativamente o tempo até o MVP e melhorando a qualidade do resultado. A engenharia imediata tem o potencial de impulsionar a inovação em vários setores, desde saúde e finanças até educação e entretenimento.

Como posso começar a usar a engenharia imediata usando o Anthropic's Claude? 

Para começar sua jornada de engenharia imediata com Claude, considere a possibilidade de se inscrever no abrangente workshop on-line da Anthropic. O workshop oferece experiência prática, exercícios práticos e acesso a uma grande variedade de recursos selecionados por especialistas. Você aprenderá a definir critérios de sucesso, desenvolver conjuntos de testes e iterar os prompts com base em feedback empírico. Além disso, o envolvimento com a vibrante comunidade de engenharia de prompts por meio de fóruns, conferências e projetos de código aberto pode oferecer oportunidades de aprendizado contínuo e inspiração para a criação de aplicativos de IA inovadores.

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