Pesquisadores de Xangai dizem que a “engenharia de contexto” pode aumentar o desempenho da IA sem retreinar o modelo.
Os testes mostram que prompts mais ricos melhoram a relevância, a coerência e as taxas de conclusão de tarefas.
A abordagem baseia-se na engenharia imediata, expandindo-a para um design situacional completo para interação humano-IA.
Um novo artigo do Shanghai AI Lab argumenta que grandes modelos de linguagem nem sempre precisam de maiores dados de treinamento para se tornarem mais inteligentes – apenas instruções melhores. Os pesquisadores descobriram que “prompts de contexto” cuidadosamente projetados podem fazer com que os sistemas de IA produzam respostas mais precisas e úteis do que os genéricos.
Pense nisso como definir o cenário de uma história para que tudo faça sentido, uma maneira prática de fazer a IA parecer mais um amigo prestativo do que um robô sem noção. Basicamente, a engenharia de contexto trata da elaboração cuidadosa das informações que você fornece à IA para que ela possa responder de forma mais precisa e útil.
Uma pessoa não é apenas um indivíduo isolado; somos moldados pelo ambiente, pelos relacionamentos e pelas situações — ou “contextos”. O mesmo vale para IA. As máquinas muitas vezes estragam porque não têm a imagem completa. Por exemplo, se você pedir a uma IA para “planejar uma viagem”, ela poderá sugerir um cruzeiro de luxo sem saber que você está com um orçamento apertado ou viajando com crianças. A engenharia de contexto corrige isso incorporando esses detalhes antecipadamente.
Os investigadores admitem que esta ideia não é nova – remonta há mais de 20 anos, aos primórdios dos computadores. Naqueles dias, tivemos que nos adaptar a máquinas desajeitadas com regras rígidas. Agora, embora plataformas poderosas de IA possam usar linguagem natural, ainda precisamos projetar bons contextos para evitar a “entropia” (nesse caso, a palavra refere-se à confusão causada por muita imprecisão ou confusão).
Como contextualizar seus prompts
O artigo oferece maneiras de tornar seus bate-papos com IA mais eficazes agora. Baseia-se na “engenharia imediata” (elaboração de boas perguntas), mas é mais ampla, concentrando-se no contexto completo. Aqui estão algumas dicas fáceis de usar, com exemplos:
Comece com o básico: quem, o quê, por quê Sempre inclua um plano de fundo para definir o cenário. Em vez de “Escreva um poema”, tente: “Você é um poeta romântico escrevendo para o meu aniversário. O tema é amor eterno, seja curto e amável.” Isso reduz mal-entendidos.
Divida suas informações como um bolo Crie contexto em níveis: comece de forma ampla e depois adicione detalhes. Para uma tarefa de codificação: “Sou um programador iniciante. Primeiro, explique os fundamentos do Python. Em seguida, ajude a depurar esse código (colar o código). Contexto: é para um aplicativo de jogo simples.” Isso ajuda a IA a lidar com solicitações complexas sem sobrecarga.
Use tags e estrutura Organize as solicitações com rótulos para maior clareza, como “Objetivo: planejar férias econômicas; Restrições: menos de US$ 500, adequado para toda a família; Preferências: destinos de praia”. É como dar um roteiro à IA.
Incorpore coisas multimodais (como imagens ou história) Se sua consulta envolver recursos visuais ou bate-papos anteriores, descreva-os: “Com base nesta imagem (descreva ou link), sugira ideias de roupas. Contexto anterior: prefiro estilos casuais.” Para tarefas longas, resuma o histórico: “Resumo da última sessão: discutimos estratégias de marketing – agora adicione dicas de mídia social.”
Filtre o ruído Inclua apenas o que é essencial. Teste e ajuste: se a IA sair do caminho, adicione esclarecimentos como “Ignore tópicos não relacionados – concentre-se apenas nos benefícios para a saúde.
Pense no futuro e aprenda com os erros Antecipe as necessidades: “Deduza meu objetivo a partir de consultas anteriores sobre condicionamento físico – sugira um plano de exercícios.” Mantenha os erros no contexto para correções: “Da última vez você sugeriu X, mas não funcionou porque Y – ajuste de acordo.”
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