O que é engenharia de prompts?

Question

Accepted Answer

**Engenharia de prompts** é a prática de elaborar **prompts** (instruções/entradas) eficazes para obter bons resultados de modelos de IA, especialmente LLMs. Como os LLMs respondem a prompts em linguagem natural, a forma como você escreve um prompt afeta significativamente a qualidade da saída.

## O que é engenharia de prompts

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## Técnicas básicas

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## Por que isso importa

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## Por que isso importa

Compreender engenharia de prompts é conhecimento valioso e cada vez mais relevante porque **prompting é a principal forma de obter bons resultados de LLMs**, que são usados em todos os lugares, então é uma habilidade prática e muito procurada.

Engenharia de prompts — elaborar prompts eficazes para obter bons resultados de LLMs — é importante porque os LLMs respondem a prompts em linguagem natural, e **a forma como você escreve um prompt afeta significativamente a qualidade da saída**.

Compreender o que é engenharia de prompts (projetar a entrada que você fornece a um LLM para obter a saída desejada, com prompts melhores gerando resultados melhores, sem exigir programação) esclarece essa habilidade-chave para usar LLMs efetivamente.

Compreender as **técnicas básicas** — ser claro e específico (prompts vagos geram resultados vagos), fornecer contexto, especificar o formato desejado, fornecer exemplos (prompting com poucos exemplos), atribuir um papel, quebrar tarefas complexas (chain-of-thought, pensar passo a passo), e iterar — fornece o conjunto de ferramentas prático para prompting eficaz.

Compreender **por que isso importa** — que o mesmo modelo gera resultados muito diferentes com base no prompt (então prompting é a principal alavanca para a qualidade da saída), que prompting eficaz gera respostas precisas, relevantes e bem formatadas, e que é cada vez mais valioso conforme os LLMs são usados em todos os lugares — esclarece a importância e o valor prático da engenharia de prompts.

Conforme os LLMs se integram a inúmeras ferramentas e fluxos de trabalho, a capacidade de promptá-los efetivamente é uma habilidade prática cada vez mais valiosa e muito procurada (para desenvolvedores e muitos outros).

Como prompting é a principal forma de obter bons resultados de LLMs (o mesmo modelo fornecendo resultados muito diferentes com base no prompt), LLMs são usados de forma generalizada, e prompting eficaz (clareza, contexto, formato, exemplos, papéis, passo a passo) é uma habilidade prática, compreender engenharia de prompts é conhecimento valioso e cada vez mais relevante — uma habilidade prática-chave para usar efetivamente LLMs (a principal alavanca para a qualidade da saída), cada vez mais procurada conforme os LLMs se tornam generalizados, e conhecimento prático importante para qualquer pessoa trabalhando com IA moderna.