O Google publicou um white paper de 69 páginas com orientações práticas sobre engenharia de prompts, técnica essencial para otimizar a interação com modelos de linguagem como os utilizados em assistentes virtuais e aplicações corporativas.

O documento, intitulado Prompt Engineering (em inglês), foi elaborado por uma equipe técnica da empresa e já está disponível para consulta pública.

O material serve como guia técnico para desenvolvedores, pesquisadores e profissionais de inteligência artificial que desejam aumentar a eficácia das respostas geradas por modelos como o Gemini, desenvolvido pela própria empresa.

A engenharia de prompts é definida no relatório como o processo de conceber comandos precisos e estruturados capazes de orientar o modelo para entregar resultados mais relevantes e consistentes.

O white paper detalha configurações de saída dos modelos, como comprimento de resposta, controle de temperatura (parâmetro que regula a aleatoriedade das respostas), técnicas de amostragem e outras variáveis que influenciam diretamente a performance.

A publicação enfatiza que o processo de engenharia de prompts é iterativo, e que a elaboração de comandos eficientes requer testes contínuos e refinamento das entradas.

Entre os métodos descritos estão estratégias como zero-shot, one-shot e few-shot prompting, além de abordagens mais avançadas como Chain of Thought (cadeia de raciocínio), ReAct (razão e ação), e Tree of Thoughts (árvore de pensamentos). Cada técnica é exemplificada com casos práticos e recomendações de uso conforme a complexidade da tarefa.

O documento também oferece um conjunto de boas práticas, como o uso de instruções claras, definição do formato da saída esperada e fornecimento de contexto adequado. Para tarefas complexas, recomenda-se dividir o problema em subtarefas e aplicar múltiplas rodadas de prompts para guiar o modelo até a conclusão.

Além disso, o Google sugere a utilização de ferramentas automatizadas para geração de prompts otimizados e a padronização de comandos entre diferentes modelos de linguagem, visando facilitar o desenvolvimento de soluções integradas em larga escala.

Com a crescente adoção de IAs generativas em setores como atendimento ao cliente, educação, marketing e desenvolvimento de software, a empresa aposta na engenharia de prompts como um diferencial competitivo.

A padronização e disseminação dessas técnicas é vista como um passo fundamental para o amadurecimento da indústria e para a redução de barreiras técnicas no uso de modelos avançados.

O white paper pode ser acessado diretamente neste link.