Engenharia de Prompt

Fundamentos de Engenharia de Prompt

2-4 horas 4 Módulos

Visão Geral

Tema Principal: Engenharia de Prompt

Carga Horaria: 2 - 4 Horas

Nivel: Iniciante

Público-alvo: Profissionais de todas as áreas, gestores e entusiastas de tecnologia.

SOBRE O TREINAMENTO

Este treinamento é a base sólida para quem deseja dominar qualquer Inteligência Artificial Generativa. O foco é eliminar a frustração de receber respostas genéricas ou incorretas, transformando a comunicação natural em instruções técnicas que modelos como GPT, Claude e Gemini entendem perfeitamente. É o ponto de partida para quem busca eficiência e precisão no uso diário da IA.

Objetivo

Capacitar o aluno a estruturar o "Prompt Perfeito", reduzindo em até 80% o tempo gasto na reescrita de perguntas e permitindo a extração de valor real de qualquer ferramenta de IA, independentemente do modelo.

MÓDULOS DO TREINAMENTO

Anatomia do Prompt e Personas

Aprendizado sobre a System Message, Temperature, Top - P e tecnicas para configurar a persona do sistema. Como atribuir papeis especificos (ex: "Aja como um Senior Copywriter") para calibrar o tom, a expertise e a profundidade da resposta.

Estrategias de Condicionamento (Zero-shot vs. Few-shot)

Exploração de técnicas para guiar o modelo: quando pedir diretamente o que precisa e quando fornecer exemplos práticos para ensinar à IA o padrão de saída esperado.

Sintaxe e Estruturacao com Markdown

O poder dos delimitadores e da organizacao visual. Uso correto de cerquilhas (#), asteriscos (*) e estruturas que ajudam a IA a processar instrucoes complexas sem se perder no contexto.

Aplicação Prática, Segurança e LGPD

Criação de checklists reais (ex: Agentes para RH), implementação de memória em conversas, gestão de dados sensíveis, filtros de anonimização e testes de alucinação para garantir respostas seguras e éticas.

Materiais complementares

Veja como estruturar um prompt eficaz usando Markdown e técnica Zero-shot

Prompt Enviado:

"Você é um especialista em gestão de projetos. Vamos desenvolver um novo projeto para criação de agentes de IA, utilizando LangChain. Crie um checklist para a criação de um agente, onde será utilizado no departamento de RH."

Resultado Gerado:

1. Definição de Escopo e Objetivos

Identificar o Caso de Uso Principal: O agente focará em Recrutamento, Onboarding, FAQ ou Gestão de Performance?
Mapear Personas: Definir o tom de voz adequado.
Definir KPIs: Redução no tempo de resposta, taxa de acerto ou satisfação.

2. Arquitetura Técnica (LangChain)

Seleção do LLM: Escolher o modelo ideal considerando custo e privacidade.
Definição da Memória: Implementar memória para contexto da conversa.
Criação de Tools: Integração com ATS, calendários e documentos internos.

3. Gestão de Dados e Conhecimento

Preparação do Vector Store: Indexar manuais de RH e PDFs de benefícios.
Limpeza de Dados: Garantir qualidade das informações.
Prompt Engineering: Criar System Message robusto.

4. Segurança e Compliance (LGPD)

Anonimização de PII: Implementar filtros para dados sensíveis.
Logs de Auditoria: Rastrear todas as interações.
Termos de Uso: Transparência sobre interação com IA.

5. Testes e Validação

Teste de Alucinação: Verificar se o agente inventa informações.
Human-in-the-loop: Definir quando escalar para humanos.
Beta Test: Testar com grupo reduzido antes do lançamento.