Design de prompt OpenAI 101: Um guia prático para melhores resultados de IA

Então, a sua empresa mergulhou no mundo da IA. É uma ótima iniciativa. Mas, se for como muitas equipas, talvez esteja a descobrir que obter respostas consistentemente úteis da sua IA parece um pouco uma lotaria. Às vezes é brilhante, e outras vezes... nem por isso.

Aqui está o segredo não tão secreto: a qualidade do que obtém de uma IA depende quase inteiramente da qualidade do que lhe fornece.

É aqui que o "design de prompts" entra em jogo. É a habilidade de criar instruções que guiam uma IA para lhe dar os resultados exatos que procura, todas as vezes. Parece técnico, mas é menos uma arte obscura e mais uma habilidade prática que qualquer pessoa na sua equipa pode dominar.

Este guia irá guiá-lo pelos fundamentos do Design de Prompts da OpenAI, começando pelas ideias centrais e avançando para dicas que pode começar a usar hoje. Focar-nos-emos em como estes conceitos se aplicam no suporte ao cliente, onde obter respostas claras e consistentes é inegociável.

O que é o Design de Prompts 101 da OpenAI?

O design de prompts, por vezes chamado de engenharia de prompts, é basicamente a arte e a ciência de escrever instruções para um Modelo de Linguagem Grande (LLM), como os modelos GPT da OpenAI.

A melhor forma de pensar nisto não é como uma consulta de pesquisa, mas mais como se estivesse a dar um briefing a um novo membro da equipa. Se der a um novo funcionário uma tarefa vaga de uma só frase, não pode ficar muito surpreendido se ele voltar com algo que erra completamente o alvo. Mas se lhe der uma função clara, algum contexto sobre a tarefa, instruções específicas e alguns exemplos do que é um bom trabalho, está a prepará-lo para o sucesso.

É a diferença entre pedir a um chef para "fazer comida" e entregar-lhe uma receita detalhada com uma fotografia do prato finalizado. O primeiro é uma aposta; o segundo é um plano. Para as empresas que usam IA, acertar nisto é a forma de garantir que cada interação gerada por IA seja precisa e soe como se viesse realmente da sua marca.

Os componentes essenciais de um Design de Prompts 101 eficaz da OpenAI

Um prompt realmente sólido não é apenas uma pergunta. É um pedido estruturado que inclui alguns ingredientes-chave. Vamos analisar a anatomia de um prompt que realmente funciona, com base no que os especialistas da OpenAI e da Microsoft recomendam.

1. Função e objetivo: Dê um cargo à sua IA

Primeiro, precisa de dizer à IA o que ela é. Dar-lhe uma função prepara o modelo com o contexto e a mentalidade certos. Pense nisso como escolher um ator para um papel específico. Uma IA informada de que é um "especialista de suporte técnico" responderá de forma muito diferente de uma que foi informada de que é um "assistente de marketing amigável".

• Um pouco vago: "Qual é a vossa política de devoluções?"

• Muito melhor: "Você é um assistente de suporte prestável de uma loja de roupa online. O seu objetivo é fornecer informações claras e concisas aos clientes. Um cliente pergunta: "Qual é a vossa política de devoluções?""

Esse simples enquadramento coloca imediatamente a IA no caminho certo.

2. Instruções: Defina as regras de interação

De seguida, precisa de dar à IA orientações claras e de alto nível sobre como ela se deve comportar. É aqui que estabelece os limites. Pense na voz da marca da sua empresa, nas políticas da sua equipa de suporte e em quaisquer coisas específicas que precise que ela faça (ou não faça).

Aqui estão alguns exemplos de boas instruções:

• "Use sempre um tom profissional e empático."

• "Não use jargão técnico. Explique as coisas em termos simples."

• "Se não souber a resposta, diga "Vou precisar de verificar isso com um especialista" em vez de adivinhar."

Estas regras ajudam a garantir que a IA atue como uma verdadeira extensão da sua equipa.

3. Contexto: Forneça a informação de base necessária

Para que uma IA dê uma resposta relevante, ela precisa da informação certa. Isto é o material de que ela precisa para fazer o seu trabalho, como o e-mail de um cliente, um artigo específico da base de conhecimento ou a documentação de um produto. Esta técnica de fornecer informações em tempo real a uma IA é frequentemente chamada de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

O grande problema aqui é que encontrar e copiar-colar manualmente o contexto certo para cada pergunta do cliente é incrivelmente lento e simplesmente não funciona quando se tem muitas consultas a chegar.

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI se torna útil. Em vez de fazer o trabalho manual, ela fornece automaticamente este contexto, ligando-se diretamente a todas as suas fontes de conhecimento. Conecta-se ao seu centro de ajuda e wikis internos, quer estejam no Confluence ou no Google Docs, garantindo que a IA tenha sempre a informação mais relevante sem que ninguém tenha de mexer uma palha.

4. Exemplos: Mostre, não se limite a dizer

Os modelos de linguagem aprendem incrivelmente bem com exemplos. Este método, conhecido como "aprendizagem com poucos exemplos" (few-shot learning), significa apenas que dá à IA um ou mais exemplos de uma boa pergunta e o tipo de resposta que deseja. Ajuda a IA a acertar no formato, estilo e tom específicos que procura.

Mas, mais uma vez, pense no enorme volume de perguntas de suporte ao cliente. Criar um conjunto perfeito de exemplos para todas as perguntas possíveis que um cliente possa imaginar é um trabalho a tempo inteiro por si só, e nenhuma equipa de suporte tem tempo para isso.

Este é outro ponto em que a abordagem manual simplesmente não consegue acompanhar. Um agente de suporte de IA da eesel AI é treinado automaticamente em milhares de conversas de suporte bem-sucedidas passadas da sua equipa. Aprende a voz única da sua marca, soluções comuns e quando escalar problemas, tudo por conta própria. Todo o seu histórico de tickets torna-se numa enorme biblioteca automatizada de exemplos que guia a IA em cada novo ticket.

A eesel AI aprende com milhares de conversas de suporte anteriores para dominar a voz e as soluções da sua marca, uma parte essencial do Design de Prompts 101 da OpenAI automatizado.

5. Formato de saída: Especifique a estrutura final

Finalmente, se precisar que a resposta da IA tenha uma aparência específica, tem de lhe dizer. Defina claramente como quer que a resposta seja estruturada, seja um objeto JSON, uma lista com marcadores ou uma tabela. Isto é extremamente importante para coisas como extração de dados, categorização de tickets ou apenas para garantir que as suas respostas são consistentes e fáceis de ler para os clientes.

Para um ticket de suporte, pode pedir algo como isto:

• "Responda neste formato:"

• "Resumo: [Um resumo de uma frase do problema do cliente]"

• "Itens de Ação: [Uma lista com marcadores dos próximos passos para o agente]"

Técnicas práticas para um melhor Design de Prompts 101 da OpenAI

Conhecer os blocos de construção é uma coisa; usá-los na prática é outra. Aqui estão algumas dicas simples para o ajudar a afinar os seus prompts e obter melhores resultados.

Comece de forma simples e evolua a partir daí

Não precisa de escrever um prompt perfeito de várias páginas na sua primeira tentativa. Na verdade, é melhor que não o faça. Comece com uma instrução simples, veja o que a IA produz e, em seguida, adicione mais detalhes e regras para ajustar o resultado.

O principal desafio, especialmente num ambiente de suporte ao vivo, é descobrir como testar e melhorar estes prompts sem arriscar uma má experiência do cliente. Enviar uma resposta de IA mal preparada a um cliente real é uma forma rápida de causar problemas.

A iteração é fundamental, mas tem de ser segura. É por isso que a eesel AI tem um modo de simulação. Pode testar quaisquer alterações ao comportamento e aos prompts da sua IA em milhares dos seus tickets passados. Isto permite-lhe ver exatamente como ela se irá comportar e qual será a sua taxa de resolução antes de interagir com um cliente real.

O modo de simulação da eesel AI permite testar e iterar com segurança o Design de Prompts 101 da OpenAI em tickets anteriores antes de entrar em produção.

Seja específico e claro

Linguagem vaga leva a resultados vagos. Quanto mais preciso for com as suas instruções, melhor será o resultado da IA. Tente encontrar quaisquer descrições vagas ou pouco claras nos seus prompts e substitua-as por detalhes concretos.

• Em vez de: "Escreva uma resposta curta."

• Tente: "Escreva uma resposta com menos de 50 palavras."

• Em vez de: "Explique a funcionalidade."

• Tente: "Explique a funcionalidade 'permissões de utilizador' a um utilizador não técnico em três passos simples."

Diga à IA o que fazer, não o que evitar

Por alguma razão, os LLMs tendem a responder melhor a instruções positivas ("faça isto") em vez de negativas ("não faça aquilo"). É mais eficaz enquadrar a sua orientação em torno da ação que deseja, em vez daquela que quer evitar.

Isto é especialmente importante num contexto de suporte para questões de segurança e privacidade.

• Em vez de: "Não peça a palavra-passe ao cliente."

• Tente: "Se um cliente tiver problemas de login, direcione-o para o link de reposição de palavra-passe em "[a-sua-empresa.com/reset]". Nunca peça informações de identificação pessoal."

Da teoria à prática: Automatizar o Design de Prompts 101 da OpenAI para equipas de suporte

Já cobrimos a teoria, mas vamos falar sobre como isto funciona no mundo real, onde as equipas de suporte estão a gerir centenas ou mesmo milhares de tickets por dia.

A dor de cabeça do Design de Prompts 101 manual da OpenAI no suporte ao cliente

Embora os princípios do design de prompts sejam ótimos, tentar aplicá-los manualmente num ambiente de suporte movimentado simplesmente não funciona.

É incrivelmente demorado criar um prompt perfeito e rico em contexto para cada problema do cliente. Além disso, não se pode esperar que cada agente de suporte seja também um especialista em engenharia de prompts; o trabalho deles é ajudar os clientes. Quando diferentes agentes escrevem prompts de forma diferente, acaba com respostas de IA inconsistentes e uma experiência do cliente fragmentada. Simplesmente não é escalável.

A abordagem da eesel AI: Um motor integrado de Design de Prompts 101 da OpenAI

A resposta não é transformar toda a sua equipa de suporte em engenheiros de prompts. É usar uma plataforma que automatiza as partes mais difíceis do design de prompts por si. É exatamente para isso que a eesel AI foi construída. Atua como um motor que aplica todas estas melhores práticas automaticamente, nos bastidores.

Este fluxo de trabalho ilustra como a eesel AI automatiza o processo de design de prompts para suporte ao cliente, desde a análise do ticket até à resolução.

Aqui está uma breve visão de como funciona:

1. Você define a persona e as ações: Define a função, o tom e as principais instruções da IA apenas uma vez num editor de prompts simples. Esta persona é então aplicada consistentemente a cada ticket. Pode até configurar ações personalizadas, como dizer à IA que pode verificar o estado de uma encomenda no Shopify ou escalar um ticket complicado para uma equipa específica no Zendesk.

2. Contexto e exemplos acontecem automaticamente: A plataforma unifica todo o seu conhecimento por si. Quando um ticket chega, a eesel AI encontra instantaneamente a informação certa nos seus documentos de ajuda e usa os seus tickets passados como os exemplos perfeitos. A sua equipa não tem de mexer uma palha.

3. Você mantém o controlo: Obtém um fluxo de trabalho totalmente personalizável sem precisar de ser um génio dos prompts. Pode decidir exatamente que tipos de tickets a IA trata, como deve agir e quando precisa de passar algo para um agente humano.

Concentre-se nos seus problemas, não apenas nos seus prompts

Tirar o máximo proveito da IA não se resume a escrever prompts inteligentes. Um bom entendimento do Design de Prompts da OpenAI é definitivamente útil, e tudo se resume a dar à IA uma função clara, instruções, contexto, exemplos e um formato a seguir.

Mas o futuro da IA nos negócios não passa por transformar cada funcionário num mestre da engenharia de prompts. Trata-se de usar plataformas que lidam com essa complexidade por si, para que a sua equipa se possa concentrar no que faz de melhor.

Ao automatizar as partes complicadas do design de prompts, ferramentas como a eesel AI permitem que se concentre em resolver os seus problemas de suporte e atingir os seus objetivos. Você decide o que precisa de ser feito, e a IA trata do como com a precisão que vem de prompts perfeitamente estruturados, todas as vezes.

Pronto para ver como um agente com IA pode dominar os seus fluxos de trabalho de suporte sem todo o esforço manual? Pode iniciar um teste gratuito da eesel AI hoje ou agendar uma demonstração para vê-la em ação.