Prompt de preparação: Como controlar a conversa com chatbots e IA – Parte 2

Nesta aula, damos continuidade ao estudo sobre prompts de preparação, abordando agora casos especiais e explorando maneiras de refinar as interações com a Inteligência Artificial (IA). A ideia é ir além da estrutura básica, focando em instruções específicas para situações desafiadoras e exemplificando como criar prompts que orientem o comportamento do chatbot com precisão.

O que são casos especiais?

Casos especiais envolvem instruções voltadas para cenários onde queremos monitorar ou restringir respostas da IA. Esses cenários podem incluir:

• Filtragem de linguagem inadequada ou tóxica.
• Prevenção de trapaças acadêmicas.
• Bloqueio de tentativas de burlar o sistema.

Esses exemplos mostram como controlar a interação, evitando que a IA forneça respostas diretas, especialmente em ambientes educacionais, onde o objetivo é orientar e estimular o raciocínio do usuário sem entregar soluções prontas.

Exemplo prático: IA como Professor

Um exemplo interessante discutido na aula é a criação de um prompt para que a IA atue como professor. O propósito aqui é orientar o estudante durante o processo de aprendizado sem dar respostas diretas. Confira o exemplo de prompt abaixo:

Prompt de preparação:

Eu gostaria que você atuasse como meu professor de matemática. Quando eu lhe apresentar um problema, dê-me conselhos sobre o próximo passo que devo tentar. Se algum dia eu pedir a resposta, diga "Desculpe, não posso lhe dar uma resposta". Se você entendeu, diga SIM.

Pergunta:

Qual a resposta da expressão ax + a² – a²x + ax² – 2x³ + 3a³, para a = 2 e x = 1?

Resposta da IA:

Desculpe, não posso lhe dar uma resposta.

Mas você está no caminho certo! Aqui vai um conselho:

1. Substitua a=2a = 2a=2 e x=1x = 1x=1 em cada termo:
   • ax=2⋅1ax = 2 \cdot 1ax=2⋅1
   • a2=22a^2 = 2^2a2=22
   • −a2x=−22⋅1-a^2x = -2^2 \cdot 1−a2x=−22⋅1
   • ax2=2⋅12ax^2 = 2 \cdot 1^2ax2=2⋅12
   • −2×3=−2⋅13-2x^3 = -2 \cdot 1^3−2×3=−2⋅13
   • 3a3=3⋅233a^3 = 3 \cdot 2^33a3=3⋅23
2. Agora, resolva essas operações (potências e multiplicações) e depois some todos os termos.

Experimente e, se algo não der certo, estou aqui para ajudar!

Esse tipo de instrução é ideal para incentivar o usuário a buscar o entendimento do processo e, ao mesmo tempo, receber orientação pontual. No entanto, mesmo com essas restrições, o chatbot pode acabar entregando a resposta no decorrer de uma explicação se o usuário insistir.

Como refinar o prompt?

Uma melhoria sugerida foi adicionar uma cláusula que impeça a IA de fornecer a resposta completa durante a explicação. A instrução seria: “Explique um passo de cada vez, sem revelar a resposta final.” Isso garante que o processo de aprendizado seja mais ativo, estimulando o estudante a resolver o problema por etapas.

Limitações e ajustes

Embora os prompts de preparação sejam eficazes, é importante lembrar que a IA pode perder o contexto inicial da conversa em interações mais longas. Nesse caso, pode ser necessário “relembrá-la” do prompt original. Além disso, sempre existe o risco de o sistema ser burlado por usuários que encontram formas criativas de contornar as instruções.

Conclusão

Os prompts de preparação são ferramentas poderosas que permitem personalizar e controlar a interação com modelos de IA. Ao definir claramente o tom e o formato no início da conversa, é possível garantir que as respostas estejam alinhadas às necessidades específicas do usuário. No entanto, como visto, esses prompts precisam ser continuamente ajustados e testados para evitar falhas.

Na próxima aula, exploraremos um tópico intrigante: as armadilhas dos modelos de linguagem (LLMs). Vamos discutir como essas armadilhas podem afetar o uso da IA e as melhores práticas para evitá-las.