Engenharia de Prompt

Engenharia de Prompts para Agentes de IA

2-4 horas 4 Módulos

Visión General

Tema Principal: Ingeniería de Prompt para Automatización

Carga Horaria: 2 - 4 Horas

Nivel: Avanzado

Público objetivo: Desarrolladores, analistas de procesos (BI/Ops) e integradores de sistemas.

SOBRE EL ENTRENAMIENTO

Un prompt para un humano leer es fundamentalmente diferente de un prompt para un software procesar. Este entrenamiento se centra en la estabilidad y en la formateo de datos, enseñando a crear instrucciones que conectan la inteligencia de los LLMs a flujos automatizados en herramientas como n8n, Make o a través de APIs directas. Es el vínculo entre la creatividad de la IA y la rigidez necesaria en los sistemas de TI.

Objetivo

Capacitar al profesional a unir modelos LLM a tareas manuales en procesos autónomos y robustos, garantizando que la IA entregue datos limpios y previsibles que no rompan las integraciones del día a día.

MÓDULOS DEL ENTRENAMIENTO

Salidas Estructuradas (JSON/XML)

Técnicas avanzadas para garantizar que la IA devuelva estrictamente código limpio, sin "conversaciones" o explicaciones adicionales, listo para ser inyectado en bases de datos o sistemas legados.

Tratamiento de Excepciones y Lógica de Fallo

Programación de prompts para manejar la ausencia de información. En lugar de permitir alucinaciones, el alumno aprende a configurar retornos de valores predeterminados (como null o N/A) cuando datos críticos no se encuentran en el texto original.

Técnica APE (Prompt Automático)

Uso de la propia inteligencia artificial para generar y optimizar prompts complejos de forma automática, aumentando la escala y la eficiencia de la operación.

Laboratorio de Resiliencia y Lógica de Validación

Ejercicio práctico de "Stress Test" y auto-corrección. El alumno aprenderá a crear capas de validación dentro del propio prompt (Self-Correction). El desafío consiste en simular entradas de datos ruidosos o contradictorios para probar si la IA puede identificar la inconsistencia y formatear la salida de acuerdo con un esquema (Schema) predefinido.

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
  }