O uso de inteligência artificial no trabalho envolve mais do que escrever uma pergunta para uma ferramenta. Para obter um resultado adequado à tarefa, também é necessário definir quais informações devem ser consideradas, quais limites precisam ser respeitados e como a resposta deve ser apresentada.
Esse processo é abordado pelo conceito de engenharia de contexto. A ideia é estruturar as informações que acompanham uma solicitação para orientar a inteligência artificial durante a execução de uma tarefa.
Na prática, o usuário pode definir a fonte que deve ser utilizada, estabelecer limites, explicar a finalidade da atividade e determinar o formato esperado para o resultado.
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Engenharia de contexto x prompt engineering
O prompt engineering, ou engenharia de prompts, concentra-se na elaboração e no aprimoramento das instruções enviadas a uma ferramenta de inteligência artificial.
A engenharia de contexto parte de uma perspectiva mais ampla. Além da instrução, considera os elementos necessários para que a IA compreenda a tarefa e produza um resultado de acordo com o objetivo definido.
Entre os elementos que podem fazer parte desse processo estão:
Fonte: quais dados ou materiais devem ser considerados;
Limites: quais informações ou critérios precisam ser respeitados;
Uso: qual será a finalidade do resultado;
Execução: qual tarefa a IA deve realizar;
Output: como a resposta deve ser organizada e apresentada.
Por isso, a engenharia de contexto pode ser mais útil em atividades profissionais que dependem de informações específicas, critérios definidos e formatos determinados.
Por que a engenharia de contexto pode ser mais útil?
Um prompt pode indicar à inteligência artificial o que fazer. Já o contexto ajuda a estabelecer com quais informações, critérios e objetivos a tarefa deve ser realizada.
Imagine, por exemplo, que um profissional precise resumir um documento. Um comando simples poderia solicitar apenas um resumo.
Em uma abordagem baseada em contexto, o usuário pode informar qual documento deve ser utilizado, para quem o resumo será destinado, quais pontos devem ser priorizados e qual formato o resultado deve seguir.
A diferença está na quantidade e na organização das informações utilizadas para orientar a tarefa.
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Como aplicar engenharia de contexto no trabalho?
Para utilizar o conceito na prática, o primeiro passo é definir claramente o resultado esperado. Depois, é possível organizar as informações que a ferramenta precisa receber para executar a tarefa.
Uma estrutura básica pode considerar cinco pontos:
Defina a fonte: indique os materiais que a IA deve utilizar.
Estabeleça os limites: informe critérios, restrições e informações que não devem ser consideradas.
Explique o uso: deixe claro para qual finalidade o resultado será utilizado.
Descreva a execução: indique exatamente qual tarefa deve ser realizada.
Determine o output: especifique o formato, tamanho ou estrutura esperada para a resposta.
Essa organização ajuda a transformar uma solicitação genérica em uma tarefa com parâmetros definidos.
Engenharia de contexto é diferente de escrever prompts?
Os conceitos estão relacionados, mas não são sinônimos. O prompt continua sendo parte da interação com ferramentas de inteligência artificial. A engenharia de contexto amplia essa interação ao considerar as informações que cercam a instrução.
Na rotina profissional, essa diferença pode ser relevante quando a tarefa exige que a IA trabalhe com documentos, fontes específicas, critérios internos ou formatos previamente estabelecidos.
A proposta, portanto, não é abandonar os prompts, mas organizar melhor o contexto no qual eles são utilizados.
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A formação também trabalha o conceito de engenharia de contexto como uma forma de estruturar melhor as solicitações feitas às ferramentas de IA.
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