Engenharia de Prompt

Engenharia de Prompts para Agentes de IA

2-4 horas 4 Módulos

Visão Geral

Tema Principal: Engenharia de Prompt para Automação

Carga Horaria: 2 - 4 Horas

Nivel: Avançado

Público-alvo: Desenvolvedores, analistas de processos (BI/Ops) e integradores de sistemas.

SOBRE O TREINAMENTO

Um prompt para um humano ler é fundamentalmente diferente de um prompt para um software processar. Este treinamento foca na estabilidade e na formatação de dados, ensinando a criar instruções que conectam a inteligência dos LLMs a fluxos automatizados em ferramentas como n8n, Make ou via APIs diretas. É o elo entre a criatividade da IA e a rigidez necessária nos sistemas de TI.

Objetivo

Capacitar o profissional a unir modelos LLM a tarefas manuais em processos autónomos e robustos, garantindo que a IA entregue dados limpos e previsíveis que não quebram as integrações do dia a dia.

MÓDULOS DO TREINAMENTO

Saídas Estruturadas (JSON/XML)

Técnicas avançadas para garantir que a IA devolva estritamente código limpo, sem "conversas" ou explicações adicionais, pronto para ser injetado em bases de dados ou sistemas legados.

Tratamento de Exceções e Lógica de Falha

Programação de prompts para lidar com a ausência de informação. Em vez de permitir alucinações, o aluno aprende a configurar retornos de valores padrão (como null ou N/A) quando dados críticos não são encontrados no texto original.

Técnica APE (Prompt Automático)

Uso da própria inteligência artificial para gerar e otimizar prompts complexos de forma automática, aumentando a escala e a eficiência da operação.

Laboratório de Resiliência e Lógica de Validação

Exercício prático de "Stress Test" e auto-correção. O aluno aprenderá a criar camadas de validação dentro do próprio prompt (Self-Correction). O desafio consiste em simular entradas de dados ruidosas ou contraditórias para testar se a IA consegue identificar a inconsistência e formatar a saída de acordo com um esquema (Schema) pré-definido.

Materiais complementares

Prompt Enviado:

Você é um Agente de Inteligência Operacional focado em Gestão de Crise. Analise o log de atendimento recebido e determine a criticidade. Sua resposta alimentará um fluxo automático no n8n/Make para disparo de alertas imediatos à diretoria.

Instruções de Raciocínio:

1. Análise de Sentimento: Identifique se o tom é agressivo ou indica intenção de processo judicial.
2. Identificação de Categoria: Classifique em: Faturamento, Técnico, Jurídico ou Reputacional.
3. Tratamento de Exceções: Se o input estiver em outro idioma ou for incompreensível, retorne null no campo score_prioridade e sinalize para revisão humana.
4. Retorno de JSON: Retorne um JSON com os dados

Resultado Gerado:

JSON Completo


{
  "analise_sentimento": {
    "tom": "agressivo",
    "indicadores": [
      "ameaça explícita de ação judicial",
      "uso de linguagem acusatória",
      "exigência de prazo imediato",
      "ameaça de exposição pública"
    ],
    "risco_juridico": true,
    "risco_reputacional": true
  },
  "categoria_principal": "Faturamento",
  "categorias_secundarias": [
    "Jurídico",
    "Reputacional"
  ],
  "score_prioridade": 10,
  "nivel_criticidade": "CRÍTICO",
  "justificativa": "Cliente relata cobrança muito acima da média histórica, atribui erro à empresa, ameaça ação judicial por danos morais e cobrança indevida, além de exposição em redes sociais com alto alcance. Exige correção em prazo de 24h.",
  "acao_recomendada": [
    "Escalonar imediatamente para liderança de CX",
    "Acionar time jurídico preventivamente",
    "Priorizar auditoria de faturamento e leitura de medidor",
    "Responder ao cliente em até 1 hora com posicionamento formal"
  ],
  "origem": "Ouvidoria",
  "necessita_intervencao_humana": false
}