A importância de fornecer exemplos para melhorar os resultados da IA

Seja bem-vindo(a) a mais uma aula do seu curso de Inteligência Artificial! Na aula de hoje, vamos abordar uma técnica que vai aprimorar ainda mais a interação com as IAs: o fornecimento de exemplos para o modelo. Esse método é fundamental para obter respostas mais precisas e personalizadas. Vamos mergulhar de cabeça nesse tema e descobrir como essa estratégia pode transformar suas interações com IA.

O que é fornecer exemplos para IA?

Assim como vimos anteriormente que a IA pode “atuar” como diferentes personagens ou especialistas, agora vamos falar sobre como fornecer exemplos específicos para orientar a IA. Ao invés de apenas dar uma instrução, você pode mostrar como o modelo deve responder, fornecendo exemplos para ele seguir. Isso faz uma grande diferença nos resultados!

Por exemplo, se você está tentando classificar comentários de clientes como positivos ou negativos, fornecer alguns exemplos do que considera positivo ou negativo ajudará a IA a aprender e a fornecer respostas mais alinhadas com o que você espera.

Exemplo prático: classificação de feedbacks

Vamos começar com um exemplo básico: a classificação de feedbacks de clientes. Imagine que você tenha vários comentários e precisa categorizá-los como positivos ou negativos. Um jeito simples de fazer isso com IA é fornecer exemplos para que ela compreenda o padrão.

Exemplo 1: Classificando feedbacks

Aqui está o prompt que você daria à IA:

Aprenda com o modelo a seguir e complete a avaliação da última linha.

Ótimo produto: positivo
Não funcionou muito bem: negativo
Super útil, vale a pena: positivo
Não funciona!:

Ao fornecer esse exemplo, a IA já entenderá o que você quer e, no caso acima, irá completar que “não funciona” é um comentário negativo. Simples e direto! Fornecendo poucos exemplos, você orienta a IA a entender melhor o contexto e o tom que você deseja.

Exemplo 2: Extraindo informações de um texto

Agora vamos complicar um pouco mais! Suponha que você esteja realizando uma análise econômica e precise identificar nomes e profissões em um artigo de jornal. Você pode treinar a IA fornecendo alguns exemplos para que ela extraia essas informações de forma estruturada.

Passo 1: Prompt de preparação

Aprenda com o modelo abaixo.

Na cidade do Rio de Janeiro, um grupo diversificado de indivíduos deixou sua marca. Bianca Lobo, uma atriz dedicada, era conhecida por suas peças no teatro municipal. Ramiro Lobo, um engenheiro de software inovador, trabalhou incansavelmente em projetos inovadores que revolucionaram a indústria tecnológica. Enquanto isso, Michelle Santos, uma talentosa psicóloga, criou um método inovador para tratamento de depressão e ansiedade. 

1. Bianca Lobo [ATRIZ]
2. Ramiro Lobo [ENGENHEIRO DE SOFTWARE]
3. Michelle Santos [PSICÓLOGA]

Agora, quando você fornecer outro texto com nomes e profissões, a IA já saberá como processar e apresentar o resultado de maneira similar. Isso economiza tempo e garante que as informações saiam da forma que você precisa.

Segundo prompt:

Morador da cidade Gustavo Guanabara, um brilhante professor, criou um canal de educação no Youtube e ficou famoso no mundo inteiro. Camila Lobo, uma jovem programadora, criou um aplicativo de investimentos na bolsa de valores e Kauê Linden, um famoso publicitário, é conhecido por sua popular agência de marketing.

Baseado nos textos e exemplos acima, liste os nomes dos moradores da cidade e suas profissões contidos no texto acima. Use o formato: Nome [PROFISSÃO].

A resposta da IA será:

1. Gustavo Guanabara [PROFESSOR]
2. Camila Lobo [PROGRAMADORA]
3. Kauê Linden [PUBLICITÁRIO]

A utilidade prática de fornecer exemplos

A técnica de fornecer exemplos é especialmente útil quando você quer que o modelo gere respostas em um formato específico ou siga um padrão que seria complicado de explicar em palavras. Ao fornecer exemplos claros e simples, a IA consegue “aprender” e replicar a lógica para novos casos.

Imagine aplicar isso para outras áreas, como atendimento ao cliente, classificação de sentimentos em redes sociais ou até para análises mais complexas de dados econômicos ou textos jurídicos. A flexibilidade e o potencial são enormes!

Conclusão: por que essa técnica é tão poderosa?

O uso de few-shot prompting permite que você guie a IA de forma mais precisa e obtenha resultados alinhados com suas expectativas. Ao fornecer exemplos, você ajuda o modelo a entender não só o que deve ser feito, mas também o como. Isso melhora significativamente a qualidade das respostas e amplia o potencial de uso da Inteligência Artificial em diversas áreas.

Agora que você aprendeu a fornecer exemplos, o próximo passo é colocar essa técnica em prática e observar os resultados! E não se esqueça: na próxima aula, vamos falar sobre combinações de técnicas, o que vai elevar ainda mais o nível das suas interações com IA. Fique de olho!