Todos nós já vimos o quão poderosos os modelos de IA, como a série GPT da OpenAI, podem ser. Mas, se já tentou usá-los para tarefas empresariais reais, provavelmente notou que obter resultados consistentemente bons é mais complicado do que parece. Tudo se resume a uma coisa: a qualidade do seu input determina a qualidade do seu output.
Esta é a ideia por trás da "engenharia de prompts". É a habilidade de criar instruções que guiam uma IA para lhe dar exatamente o que precisa, vez após vez. Embora seja uma habilidade incrivelmente útil, aprofundar-se na engenharia de prompts da OpenAI pode tornar-se bastante técnico, muito rapidamente, especialmente para equipas de negócios que não têm programadores disponíveis. Este guia irá guiá-lo pelas ideias-chave e mostrar-lhe uma maneira muito mais simples de fazê-lo funcionar para as suas equipas de suporte.
O que é a engenharia de prompts da OpenAI?
O que é realmente a engenharia de prompts? É mais do que apenas fazer uma pergunta. Pense nisso como dar um briefing detalhado a um assistente incrivelmente inteligente que leva tudo o que diz de forma muito, muito literal.
Uma boa comparação é a integração de um novo agente de suporte. Não lhe diria apenas para "responder a tickets" e depois iria embora. Daria-lhe uma persona específica para adotar, um tom de voz amigável mas profissional, acesso à sua base de conhecimento, exemplos de como são as ótimas respostas e regras claras sobre quando escalar um ticket. Um prompt bem-engenheirado faz a mesma coisa para uma IA. Geralmente inclui:
-
Instruções claras: Qual é o papel da IA e qual é o seu objetivo?
-
Contexto: Que informação de fundo precisa para fazer o trabalho?
-
Exemplos: Quais são alguns exemplos de um bom output?
-
Um formato definido: Como deve ser estruturada a resposta final?
Criar estes prompts manualmente é uma forma de o fazer, mas como verá, nem sempre é o caminho mais prático para equipas ocupadas.
Técnicas essenciais para uma engenharia de prompts da OpenAI eficaz
Antes de entrarmos nas técnicas específicas, é útil pensar nelas como os blocos de construção que tornam uma IA genuinamente útil. Embora os programadores frequentemente lidem com estas coisas em código, os conceitos em si são úteis para qualquer pessoa que tente obter melhores respostas de um modelo de IA.
Dar instruções claras e específicas
Os modelos de IA funcionam melhor com especificidades. Se lhes der instruções vagas, obterá respostas vagas e inúteis. Quanto mais detalhe fornecer sobre o papel, o objetivo e o formato que deseja, melhores serão os seus resultados.
Aqui está um exemplo rápido de um contexto de suporte:
-
Um prompt não muito bom: "Resume este ticket de cliente."
-
Um prompt muito melhor: "Você é um engenheiro de suporte de Nível 2. Resuma o seguinte ticket de cliente para um relatório interno de engenharia. Foque-se nos passos que o utilizador tomou para reproduzir o bug, as mensagens de erro que recebeu e as especificações do seu dispositivo. Formate o resumo como uma lista com marcadores."
A segunda prompt dá à IA uma persona ("engenheiro de suporte de Nível 2"), um objetivo claro ("para um relatório interno de engenharia"), detalhes específicos para procurar e um formato exigido. Esse nível de detalhe faz a diferença entre um resumo inútil e um relatório sobre o qual alguém pode realmente agir.
Fornecer exemplos para guiar o modelo (aprendizagem com poucos exemplos)
"Aprendizagem com poucos exemplos" (few-shot learning) é um termo sofisticado para uma ideia simples: você mostra à IA alguns exemplos do que quer, e ela aprende o padrão. Por exemplo, se quisesse que uma IA classificasse o sentimento de um ticket, poderia dar-lhe alguns exemplos como este:
-
Ticket: "Não acredito no tempo que isto está a demorar para ser resolvido." -> Sentimento: Negativo
-
Ticket: "Muito obrigado, funcionou perfeitamente!" -> Sentimento: Positivo
A IA irá captar o padrão e aplicá-lo a novos tickets que ainda não viu. O problema aqui é bastante óbvio. Tentar criar manualmente exemplos para cada tipo de pergunta de suporte, reembolsos, envios, falhas técnicas, é uma quantidade massiva de trabalho que simplesmente não é prática para uma equipa em crescimento.
Em vez de alimentar uma IA com alguns exemplos escolhidos a dedo, uma ferramenta como a eesel AI pode aprender automaticamente com as milhares de resoluções de tickets passadas que a sua equipa já escreveu. Ela é treinada no contexto real e na voz da marca da sua empresa desde o início, sem necessidade de esforço manual.
Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI mostrando como a IA se conecta a múltiplas aplicações de negócios para construir automaticamente a sua base de conhecimento para uma engenharia de prompts da OpenAI eficaz.Fornecer contexto para fundamentar a IA (geração aumentada por recuperação)
A geração aumentada por recuperação (RAG) é como dar à IA um teste com consulta em vez de a fazer responder de memória. Você fornece-lhe documentos relevantes, e ela usa essa informação para construir a sua resposta. Isto é essencial para equipas de suporte. É assim que garante que a IA está a dar respostas baseadas nos seus artigos oficiais do centro de ajuda, documentos de produtos e wikis internos, e não em alguns dados meio esquecidos de há dois anos.
A desvantagem é que construir um sistema para pesquisar todas as suas diferentes fontes de conhecimento em tempo real é uma grande dor de cabeça técnica. Tem de conectar diferentes APIs, gerir os dados e manter tudo sincronizado.
As melhores ferramentas facilitam esta parte. Por exemplo, a eesel AI tem integrações de um clique com fontes de conhecimento como Confluence, Google Docs, o seu help desk e mais. Isto reúne todo o seu conhecimento instantaneamente, sem qualquer trabalho de programação.
Uma captura de ecrã mostrando as integrações de um clique da eesel AI com várias fontes de conhecimento, uma parte fundamental da engenharia de prompts da OpenAI.Os desafios da engenharia de prompts manual para equipas de suporte
Embora estas técnicas sejam poderosas, tentar colocá-las em prática manualmente cria alguns obstáculos sérios para a maioria das equipas de suporte ao cliente e TI.
Requer conhecimento técnico e iteração constante
Se olhar para a documentação oficial da OpenAI, ela é claramente escrita para programadores. Está cheia de referências de API, trechos de código e configurações técnicas. Criar, testar e ajustar prompts tornou-se uma habilidade tão especializada que o "Engenheiro de Prompts" surgiu como um novo e procurado cargo profissional.
Para um líder de suporte, isso é uma situação difícil. Significa que ou está a contratar para uma função para a qual pode não ter orçamento, ou está a tirar os seus programadores do produto principal apenas para fazer a IA funcionar corretamente.
Difícil de testar e implementar com confiança
Como sabe se um prompt que funciona para um ticket funcionará para os milhares de outros que recebe todos os meses? Implementar um prompt não testado e codificado manualmente para clientes em tempo real é um grande risco. Uma única instrução mal formulada pode causar uma avalanche de respostas erradas, levando a clientes frustrados e danos à reputação da sua marca.
Um ambiente de teste adequado não é um "luxo"; é uma necessidade. É por isso que a eesel AI inclui um modo de simulação. Pode testar o seu agente de IA em milhares dos seus tickets históricos num ambiente seguro, ver exatamente como ele teria respondido e obter uma ideia precisa da sua taxa de automação antes de qualquer cliente interagir com ele. Trata-se de implementar com confiança, não apenas esperar pelo melhor.
Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que é crucial para testar os esforços de engenharia de prompts da OpenAI antes da implementação.Custos e desempenho imprevisíveis
Quando constrói uma solução personalizada usando a API da OpenAI, está a lidar com dois tipos de custos: o tempo do programador para a construir e manter, e o custo direto de usar a API, que geralmente é baseado em quantos "tokens" (pedaços de palavras) utiliza.
Isto pode levar a faturas extremamente imprevisíveis. Um pico repentino nos tickets de clientes significa um pico nos seus custos de IA. Essencialmente, é penalizado por ter um mês movimentado. Para empresas que precisam de se manter dentro de um orçamento, isto pode ser um problema real. Por exemplo, embora o ChatGPT tenha um plano gratuito, qualquer uso empresarial sério precisa de um plano pago, e os custos aumentam a partir daí.
| Plano | Preço (por utilizador/mês) | Funcionalidades Principais |
|---|---|---|
| Gratuito | 0 $ | Acesso ao GPT-5, pesquisa na web, uploads e análise de ficheiros limitados. |
| Plus | 20 $ | Tudo no Gratuito, mais acesso alargado ao modelo, limites mais altos e acesso a funcionalidades mais recentes como o Sora. |
| Business | 25 $ (anual) ou 30 $ (mensal) | Espaço de trabalho seguro, controlos de administrador, dados excluídos do treino, conectores para aplicações internas. |
Esta imprevisibilidade é uma grande razão pela qual as equipas muitas vezes procuram uma plataforma com custos mais previsíveis. Por exemplo, a eesel AI funciona com um modelo de taxa fixa. Sabe exatamente o que está a pagar todos os meses, para que uma fila de suporte movimentada não leve a uma fatura surpresa.
A abordagem da eesel AI: Engenharia de prompts simplificada
O objetivo não deve ser transformar gestores de suporte em programadores. As melhores plataformas pegam em todo o poder da engenharia de prompts da OpenAI e empacotam-no numa interface simples que qualquer pessoa numa equipa de negócios pode usar.
A eesel AI foi construída para resolver exatamente este problema. Ela lida com o trabalho técnico complicado em segundo plano, para que se possa focar no que quer que a IA faça, não em como construí-la. Eis como a abordagem manual e intensiva em programação se compara à forma simples e autónoma da eesel AI:
Uma captura de ecrã do editor simples da eesel AI, onde os utilizadores podem definir a persona, o tom e as regras de escalonamento da IA, simplificando o processo de engenharia de prompts da OpenAI.| Engenharia de Prompts Manual | A Forma eesel AI | | :--- | :--- | :--- | | Fica preso a escrever código ou a lutar com chamadas de API. | Usa um editor simples para definir a persona da IA, o tom e quando deve escalar. | | Tem de criar e atualizar manualmente exemplos para a IA. | A IA aprende diretamente de milhares de tickets passados da sua equipa. | | Os seus engenheiros têm de construir um sistema personalizado para obter contexto. | Conecta as suas ferramentas como Zendesk, Slack e Notion com alguns cliques. | | Os seus programadores precisam de codificar ações personalizadas. | Configura ações, como consultar informações de pedidos, a partir de um painel sem código. | | Testar envolve escrever scripts e avaliações complexas. | Pode simular o desempenho em tickets passados com um único clique para obter relatórios acionáveis. |
Foque-se nos resultados, não no processo
A engenharia de prompts da OpenAI é o motor que impulsiona respostas de IA de alta qualidade, mas não precisa de ser um mecânico para conduzir o carro.
Se está a liderar uma equipa de suporte, o seu objetivo é bastante direto: quer reduzir os tempos de resolução, aumentar o CSAT e tornar a sua equipa mais eficiente. O seu foco deve estar nesses resultados, não no processo complicado e demorado de engenharia de prompts do zero. Plataformas como a eesel AI dão-lhe todo o poder de prompting avançado através de uma interface simples e controlável, projetada para as necessidades do seu negócio, não para as de um programador.
Pronto para obter os benefícios da IA avançada sem as dores de cabeça técnicas? Inscreva-se na eesel AI e pode ter um agente de IA totalmente funcional a aprender com os seus dados em minutos.
Perguntas frequentes
A engenharia de prompts da OpenAI é a arte e a ciência de criar instruções precisas para modelos de IA, para garantir que eles geram resultados de alta qualidade e relevância de forma consistente. Para equipas de negócios, é crucial porque influencia diretamente a eficácia e a fiabilidade das ferramentas de IA em aplicações do mundo real, garantindo que a IA executa as tarefas exatamente como necessário.
Embora compreender os conceitos da engenharia de prompts da OpenAI seja benéfico, tornar-se um especialista não é necessário para todos os membros da equipa. As plataformas modernas são projetadas para abstrair as complexidades técnicas, permitindo que as equipas de suporte aproveitem a IA sem necessitar de competências especializadas em programação ou criação de prompts.
Uma engenharia de prompts da OpenAI eficaz geralmente envolve fornecer instruções claras e específicas, oferecer exemplos através de "aprendizagem com poucos exemplos" (few-shot learning) e fornecer contexto relevante usando a "geração aumentada por recuperação" (RAG). Estes métodos ajudam a guiar a IA a entender a tarefa e a gerar respostas precisas com base nos seus requisitos específicos.
Implementar manualmente a engenharia de prompts da OpenAI pode ser desafiador devido à sua complexidade técnica, exigindo conhecimento especializado e iteração constante. Também é difícil testar e implementar prompts com confiança em escala, e gerir os custos imprevisíveis associados ao uso da API pode ser um obstáculo significativo para equipas com orçamentos limitados.
Para implementar a sua IA com confiança, é essencial testar a sua engenharia de prompts da OpenAI num ambiente controlado. Ferramentas com modos de simulação permitem-lhe executar o seu agente de IA com base em dados históricos, prevendo o seu desempenho e taxas de automação antes de qualquer interação com o cliente.
Embora uma engenharia de prompts da OpenAI eficaz possa melhorar a eficiência do uso de tokens, o modelo subjacente de pagamento por token do uso direto da API ainda pode levar a custos imprevisíveis. Plataformas que oferecem modelos de taxa fixa proporcionam mais previsibilidade orçamental, independentemente das flutuações nas interações com os clientes.
