No vídeo de hoje, eu vou te passar uma estrutura de prompt que vai dobrar a performance das suas IAs e vai te transformar de um completo iniciante para um engenheiro de prompt de agentes de A. Fala pessoal, tudo certo? Aqui é o Enaruto e depois de tanto tempo, depois de tanta gente me solicitando, acho que esse é um dos vídeos mais solicitados aqui no canal, a gente finalmente tá trazendo um vídeo sobre engenharia de prompt aqui para vocês.
E no vídeo de hoje eu vou passar para vocês a mesma estrutura de prompt que eu utilizo aqui na Debt, que é a minha empresa de desenvolvimento de inteligência artificial. Então o prompt que eu vou passar para vocês hoje é a mesma estrutura que eu utilizo pros meus clientes e aqui na minha própria empresa. Então, sem mais enrolação, bora começar.
Antes de tudo, o que é o prompt? Caso você não saiba, o prompt é a série de instruções, é o treinamento essencialmente que a gente vai dar para IA quando a gente quer que ela realize uma tarefa específica. Então, por exemplo, eu quero que você traduza essa palavra aqui para o português.
Quero que você pegue essa frase e junte com outra frase. Enfim, essencialmente é como você vai passar uma tarefa para ir a fazer a série de instruções, o comando que você vai dar para ela realizar aquela tarefa em específico. Então, por exemplo, caso você tivesse criando um agente de atendimento, você poderia colocar lá: "Você é o agente Lucas.
O seu trabalho é fazer o atendimento do lead. Comece cumprimentando ele, depois solicite o nome, depois faça uma série de perguntas de qualificação, depois tire dúvidas, depois transfira para um humano, enfim, é o processo de ensinar e a realizar uma tarefa específica que você quer que ela realize. Esse basicamente é o prompt.
E qual que é a importância disso essencialmente? Então, já para te adiantar, ser um bom engenheiro de prompt é o que vai ter diferenciado em 90% do mercado de inteligência artificial. Porque na minha opinião não adianta nada você vender um sistema extremamente avançado, como é um sistema de atendimento automático, um agente de qualificação, enfim.
Não adianta nada você vender isso para um cliente se você não consegue fazer com que a IA se comporte da maneira que ele quer que ela se comporte. Então, por exemplo, se ele quer que ela faça a etapa X, Y, Z, você tem que fazer com que ela consiga seguir essas etapas, essas instruções, para que ela siga o comportamento que o seu cliente quer, para que ela consiga realizar a tarefa que o seu cliente quer com excelência. Então, tudo que depende de uma boa, tudo que influencia na qualidade das respostas da IA vem do prompt, então tonalidade, comportamento, como ela realiza a tarefa que tem que ser realizada, tudo isso é derivado do prompt.
Então, sinceramente, eu acho que uma das partes mais importantes da em construir um agente de A é redigir o prompt. Na minha opinião, uma das partes mais importantes, porque se você não conseguir fazer um bom prompt, sinceramente, não adianta nada ter um agente de a, porque ele não vai conseguir se comportar da maneira que você quer que ele se comporte. Você não sabe se ele vai conseguir realizar a tarefa que ele tem que realizar de forma adequada, com qualidade, com consistência.
Então, o bom prompt é a base para qualquer sistema de inteligência artificial dar certo. E sem contar que isso influencia em praticamente qualquer aspecto da IA. Então, um promptigo pode trazer respostas erradas, respostas inadequadas que comprometem a qualidade e os resultados do sistema, que pode fazer o seu cliente perder vendas, ã, perder um lead, enfim, um bom prompt é a base para qualquer agente de funcionar com qualidade.
Ele vai melhorar a qualidade das respostas, vai trazer um comportamento mais assertivo, vai trazer mais assertividade também em relação à tarefa que ele tem que realizar. E para resumir isso, qual que é a importância de um bom prompt? Bom, ele vai fazer o seu agente seguir a tarefa que ele tem que realizar com mais consistência e assertividade, vai seguir esse passo a passo de forma mais rígida e assertiva, vai melhorar a qualidade das respostas e vai custar muito menos para bancar, porque você sendo um bom engenheiro de prompt, você consegue descer pros modelos mais baratos.
Digamos que você tivesse utilizando GPT4O, por exemplo, em alguma automação que num agente de A, você poderia, sendo um bom engenheiro de prompt. Mini, que é um modelo bem mais barato, só que um pouco menos inteligente, mas por ter um bom prompt, você consegue realizar a mesma tarefa com um modelo mais barato, com menos inteligência. Claro que não é tanta diferença, mas enfim.
O que eu tô querendo dizer é que um bom promo te permite que você utilize modelos mais baratos para realizar a mesma tarefa. E querendo ou não, isso vai melhorar muito a relação com o seu cliente também, porque ele vai ter um sistema com o máximo de performance pelo mínimo de custo. Então, mais escalabilidade, mais assertividade, mais qualidade nas respostas, enfim, um bom prompt é a base para qualquer sistema de A hoje em dia.
Agora, uma das dúvidas que o pessoal mais tem, qual que é a diferença da engenharia de prompt para LLMs tradicionais e para agentes de A? Bom, a diferença é que quando você vai conversar com o chat GPT, por exemplo, você tem essa margem de erro para ser mais ambíguo, para dar pouco contexto e ele pode errar, porque você vai ir fornecendo mais contexto e melhorando as respostas. Só que para agentes de A é um ambiente completamente diferente.
Pense que você tá colocando um sistema em produção para outra outras pessoas de fora interagirem. Então você tá lidando com leads dos seus clientes, você tá lidando com potenciais compradores, você tá lidando com clientes ativos, então você não pode errar. Tanto por isso que os prompites dos seus agentes de tê que ser com muito mais qualidade do que o que você forneceria para uma LM tradicional.
Então tem que ter todo o contexto de onde ele opera, todas as informações sobre a empresa, possíveis dúvidas que o cliente vai ter, qual tarefa ele tem que realizar de forma extremamente detalhada, enfim, um prom para um agente de IA é muito importante porque como eu falei, em um ambiente em produção ele não pode errar. Você vai estar lidando com lead, com um cliente ativo, com pessoas que querem comprar. Então vocês não podem deixar que a IA estrague os resultados dos seus clientes.
Por isso que é tão importante um prompt bem redigido. Então essencialmente o prompt para um agente de A tem que ser o prompt perfeito para ser colocado em produção. Ela tem que saber com que tipo de cliente ela vai estar lidando, em que ambiente ela tá falando, tem que saber realizar a tarefa que ela precisa realizar em subetapas, tem que entregar um prompt perfeito com todo o contexto que ela precisa para realizar aquela tarefa e atender aquela pessoa com a maior assertividade ou possível.
E se você não tem nenhuma experiência com prompt, eu vou est deixando aqui na descrição do vídeo três links referente a documentações e praticamente cursos sobre engenharia de prompt. Tem esse curso aqui no KitHub que é praticamente um curso do básico ao extremamente avançado. Olha quanta coisa tem aqui.
Tipos de prompt, técnicas, aplicações. Então, se você não tem nenhuma experiência, apesar do meu vídeo, eu espero que você venha e leia isso aqui também. Tantas documentações também da Open A e da Cloud, da Cloud, não, perdão, da Antropic, porque isso vai ajudar muito vocês a terem mais contexto sobre como essas LLMs funcionam, como vocês devem aplicar essas técnicas, em quais partes, enfim.
Então eu vou est deixando tudo isso na descrição do vídeo para vocês darem uma olhada depois. E agora, sem mais enrolação, vamos continuar. E pessoal, deixa eu mostrar para vocês agora alguns dos tipos de prompt que a gente vai utilizar no processo de estruturar o prompt nosso agente.
Claro que tem bem mais prompts do que esse aqui disponíveis, então tem árvore de pensamento, enfim, tem várias coisas, mas esses aqui são os que eu utilizo essencialmente, então eu não vou ficar ensinando coisa mais. Então vamos começar pelo Zero Shot. É basicamente quando a Iá vai receber uma tarefa sem qualquer exemplo prévio.
Você vai falar para ela assim: "Ã, traduza essa palavra para o inglês sem dar nenhum exemplo. " E ela vai ter que fazer essa tarefa baseado nessa frase diretamente, sem nenhum exemplo. Agora, depois disso, a gente tem o fi shot, que é uma evolução desse zero shot aqui, que a gente vai dar alguns exemplos sobre como a IA deve fazer essa tarefa em específico.
Então, é basicamente alguns exemplos para ajudar aí a entender o padrão desejado da tarefa que tem que ser realizada. Então, por exemplo, traduza: "Eu gosto de café, I like coffee. " Está chovendo, it's raining.
Então, a gente ir dando contexto, exemplos para essa IA de como ela deve realizar essa tarefa. Basicamente isso, fornecer exemplos para ela. E tem esse aqui que é o meu favorito, que é o Chain of Thought, que basicamente a gente vai incentivar IA a desenvolver um raciocínio passo a passo para executar aquela tarefa.
Então, por exemplo, a gente vai pegar uma tarefa que é extremamente complexa, como realizar um atendimento com múltiplas etapas, fazer uma conta de matemática, enfim, e a gente vai dividir isso em subtarefas. Então, a gente vai colocar lá, por exemplo, realize o atendimento do lead seguindo os seguintes passos. Primeiro, cumprimente e se apresente.
Etapa dois, solicite o nome do lead. Etapa três, solicite o nome da empresa. Etapa 4: utilize atu o postar no CRM para postar todos os dados do lead no CRM.
Enfim, é o processo de pegar uma tarefa e quebrar ela em subtarefas para facilitar o raciocínio da IA. A gente dá mais ou menos um passo a passo para conseguir fazer com que ela siga isso de forma mais estruturada, digamos assim, um passo por vez. Isso já foi comprovado que melhora significativamente a performance da IA em tarefas mais complexas.
Agora, o quarto tipo é o row prompting, quando a gente vai definir um papel específico para uma IA. Então, por exemplo, você é um consultor de marketing para alinhar o tom e o estilo e como essa linha vai se comportar em geral. Isso também já foi já foi comprovado que ajuda também na performance.
Então, por exemplo, se você fosse falar para Maya fazer uma tarefa de álgebra, se você utilizasse esse row prompting falando: "Você é um professor de matemática extremamente inteligente, isso já foi comprovado que melhora a performance dela. " E o último tipo é o emotion prompting, que no caso é o processo de adicionar estímulo emocional ao nosso prompt. Então, por exemplo, a gente colocar frases que deixem claro a importância dessa tarefa para que essa IA tá realizando.
Então, por exemplo, essa tarefa é muito importante para minha carreira. Isso foi já foi comprovado que ajuda muito. Essa tarefa é muito importante pro sucesso da minha empresa.
Isso é muito importante para mim. Então esse emotion prompting é o processo de adicionar estímulo emocional para essa IA conseguir entender qual é a importância dessa tarefa, o quão importante é que ela realize isso com qualidade e de forma bem feita. Então esse é o processo, adicionar estímulo emocional ao prompt.
E pessoal, agora antes de eu mostrar a estrutura do prompt que eu utilizo para vocês, deixa eu dar algumas dicas de prompt. Essas dicas eu já quebrei muito cabeça com todas elas e eu aprendi na prática. Então eu quero que vocês já aprendam isso agora, que vai economizar muito tempo de alteração de prompt.
A primeira delas e provavelmente é a mais óbvia, só que ninguém consegue botar isso em prática, que é seja claro e específico. Vocês precisam evitar a ambiguidade, fazer com que o prodotivo de vocês seja o mais fácil possível para ir a entender. Façam, tornem fácil a tarefa, fácil de entender a tarefa que ela tem que realizar.
Então, por exemplo, se vocês colocaram uma tarefa que tem cinco subetapas para ela realizar, o passo um não pode contrar, não pode contrariar o que tá no passo dois. Então, por exemplo, se você colocar no passo um, cumprimento lead e no passo dois não cumprimento lead, por mais que esse seja um exemplo meio óbvio, vocês estão simplesmente quebrando o raciocínio dela na realização dessa tarefa. Então, sejam muito claros, específicos e diretos ao ponto do que vocês querem que essa IA realize.
Isso de ser direto ao ponto também é algo bem importante, porque a maioria das pessoas pensa que quanto mais informações vocês colocam no prom, melhor vai ser o comportamento da IA. E eu tenho um vídeo, eu tenho um vídeo específico só sobre isso aqui no canal, falando só, só sobre essa, esse exagero de informações no prompt. Eu vou deixar ele aqui na tela em algum canto para vocês verem que eu já mostrei para vocês que quanto mais informações no prompt, provavelmente pior vai ser a performance da IA, que a gente tem um negócio que a gente chama de efeito lost in the middle, que a IA basicamente vai prestar mais atenção pro que tá no começo e pro tá no fim do prompt e o que tá no meio vai meio que se perdendo.
Claro que não se perdendo, mas ela dá menos atenção, digamos assim. Então, quanto mais enxuto e direto ao ao ponto for o seu prompt, melhor vai ser a performance da sua IA. Então, sejam claros, diretos e específicos no que vocês querem que ela faça.
Sejam diretos ao ponto. Bom, a segunda coisa agora é forneçam um contexto adequado do que essa tem que fazer. Então, por exemplo, explique o cenário, fala que ela tá fazendo um atendimento no WhatsApp, fala com que tipo de pessoa ela tá lidando, como ela tem que realizar esse tipo de de tarefa, enfim, fornecer o máximo de contexto para que essa IA consiga entender aonde ela tá inserida, qual tarefa ela tá realizando, qual que é a importância da tarefa que ela tá realizando.
Então, fornecer o máximo de contexto o possível. A terceira dica que o pessoal já conhece bastante que é usar a formatação markdown. Caso você não saiba, basicamente como a gente formata o Word, utilizando títulos em hashtag, listas ordenadas, listas com bullet points, enfim, formatar o texto para que fique mais fácil para IA e também para nós entendermos como tá esse prompt.
A gente não tem nenhum artigo que comprova que isso que isso melhora oficialmente a performance da IA, mas as documentações da Open AI, impromptes que vazaram também do chat GPT, da Antropic, a gente pode ver que até mesmo essas empresas que são as criadoras dos modelos utilizam esse tipo de formatação. Então isso provavelmente facilita o entendimento pelo modelo da IA e também para nós, né? fica mais organizado, mais fácil de entender.
A quarta dica agora, que isso o pessoal geralmente não fala, mas eu acho isso muito importante. Eu melhorei bastante os meus parâmetros depois que eu aprendi isso, que é foco nas instruções positivas. Pensa o seguinte, se eu falar para você agora, não pensa num ônibus azul, você provavelmente pensou nisso, né?
Então, é basicamente da mesma maneira que funciona a Iá. Claro que não igual a a nós que somos humanos, mas enfim. O que eu tô querendo dizer é para você focar no que a Iá deve fazer e não no que ela não deve fazer.
Então, por exemplo, ao invés de você falar para ela não ser, por exemplo, não seja explicativa e não mande mensagens grandes, você deve focar no que ela deve fazer. Fala, seja direta ao ponto e mande mensagens pequenas. Então, sempre foque em afirmações positivas do que ela deve fazer, ao invés de afirmações negativas do que ela não deve fazer.
Isso é uma dica bem importante. Mais uma dica agora, principalmente quando vocês estão pensando em alinhamento de comportamento da IA, de tonalidade, de como ela deve se comunicar. Se o seu cliente solicitou que ela tem uma personalidade específica, por exemplo, já tive muito cliente que me pediu, eu quero que essa IA seja um pouco mais simpática, um pouco mais amigável.
O que é bem bom de fazer, que eu gosto de fazer, é dar exemplos de como ela deve se comunicar. Isso melhora bastante a performance. Então, fornece exemplos de comunicação no prompt.
Então, coloca lá, entre aspas exemplo de resposta e um exemplo de saída que você considera boa, que isso vai ajudar bastante na performance dela também em relação à tonalidade, comportamento e como você quer que ela responda em geral. E como eu falei antes nos tipos de prompt é dividir isso em subtarefas. quebre instruções e tarefas complexas que elas precisam realizar em tarefas menores.
Então, por exemplo, ao invés de você falar, faça o atendimento do lead, passar um testão para ela, quebra esse atendimento em cinco, seis etapas. Vocês vão ver que isso vai melhorar bastante a performance dela e o entendimento de como ela deve realizar essa tarefa também. E por último, especifique também o tom e o estilo.
Então, se você quer que seja uma resposta formal, uma resposta mais técnica, empática ou descontraída, isso isso é bem importante quando o seu cliente solicita uma personalidade específica para IA. Então vocês vão ver que na estrutura que eu vou passar para vocês agora, eu explico onde colocar esse tipo de tom e estilo. Então isso é mais quando seu cliente quer que ela tenha uma personalidade mais amigável, mais explicativa, que é algo que 70% dele solicita, porque a maior objeção que eu recebo no mercado de IA hoje, a a maior não, mas uma das maiores é quanto a humanização da IA.
Então eu sempre deixo claro que tudo isso é feito baseado no que o cliente nos solicita. Então, se ele quer que ela tenha uma personalidade mais amigável, mais explicativa ou direta ao ponto e mais concisa, sem tanto, sem tanta explicação, sem tanto emoji, tudo isso é o cliente que define. Então, a gente tem que ter também essa parte de especificação de tom e estilo.
E claro que no meu caso, por exemplo, eu sempre deixo claro que quem define isso é o cliente. Então isso pelo menos me ajudou quanto a essa objeção de humanização. Então eu acho bem importante também especificar o tom e o estilo que a IA tem que ter, pensando nessas questões de humanização que os seus clientes provavelmente vão solicitar.
Então agora vamos pra estrutura em si do prompt, que no caso eu utilizo dessa maneira aqui. Antes vamos falar do processo de criação de prometes. Na verdade, a primeira etapa que o pessoal não dá tanta importância, mas que eu considero igualmente importante a parte de estruturação do prompt é o planejamento.
Então antes de escrever o prompt em si, é muito importante planejar o que que a IA precisa entregar, qual que é a tarefa que ela vai realizar, como que ela tem que realizar essa tarefa. qual é o estilo de comunicação, qual que é o público alvo que ela vai estar lidando, se são leades, se são clientes ativos, se são pessoas que ela tá prospectando e, enfim, definir todo esse contexto de atuação, com quem que ela vai estar falando, como ela deve realizar a tarefa, definir qual que é o objetivo principal. Então, por exemplo, o seu objetivo é realizar o atendimento buscando converter leades em clientes.
Ou o seu o seu objetivo é realizar o atendimento buscando fornecer suporte aos nossos clientes ativos para tirar as dúvidas deles. Enfim, deixar bem claro qual que é o objetivo principal da IA, fornecer todo esse contexto de onde ela tá atuando, se é no WhatsApp, se é no e-mail, se é no Facebook, qual que é o objetivo da tarefa dela, então o atendimento para converter clientes, qual que é o papel dela, então sei lá, você é Júlia, atendente SDR da adept, como é o nosso caso aqui, o público ao contexto, como eu já falei, e quais são as restrições e preferências que vocês querem. Isso também é bem importante.
Por mais que eu falei anteriormente de não ter essas frases negativas de de que ela não deve fazer, em alguns casos, a gente não consegue se limitar a não não utilizar isso, porque é normal que alucine, principalmente em fases de teste, quando a gente tá modificando prompt, quando a gente tá testando melhorias. Então, provavelmente vai ter que ter alguma frase ou outra de, por exemplo, não faça isso. Então, já defini no começo, na parte de planejamento do prompt, quais são as restrições, quais são as preferências de comunicação, como ela deve realizar, qual etapa, quais são as tools, planejar tudo isso para já colocar num prompt de forma bem estruturada.
E esse passo é extremamente essencial para alinhar as expectativas e também para conseguir já eliminar metade do trabalho que vocês teriam lá na frente depois, alinhar isso com o cliente de vocês, com qual é a expectativa dele em relação ao RA, qual tarefa ela tem que realizar, enfim, alinhar tudo isso para vocês conseguirem cortar uma parte depois da par de ter que ficar arrumando esse prompt. E agora na estrutura de prompt que eu utilizo, eu divido ele em cinco títulos. Isso aqui utilizando formatação markdown.
A primeira é o papel que a gente vai utilizar as técnicas de row prompting e emotion prompting. No segundo as instruções que a gente vai utilizar o chain of prompting e o f shot prompting. No caso, a gente vai quebrar a tarefa principal, então realizar um atendimento, qualificar o lead em mais fornecer exemplos de de interação em cada etapa.
A terceira parte do prompt é as ferramentas que eu vou fornecer quais tools ela tem acesso, quando ela deve utilizar qual tool, o nome da tool, contexto de utilização, o que a tool retorna, enfim, dá contexto sobre as tools em si. Quarto contexto que eu vou explicar aonde ela tá atuando, se é no WhatsApp, se é no e-mail, enfim, qual é a importância da tarefa que ela tá realizando pra empresa para utilizar essa técnica de emotion prompting. E por último, regras específicas.
E como eu falei, eu sempre deixo isso no final, porque é bem normal que a gente tenha que colocar algumas coisas específicas de comunicação, talvez se tiver algum problema no prompt deixar claro que ela não deve fazer uma etapa. Então eu sempre deixo isso no final justamente para trabalhar em cima desse efeito lost no mir que eu falei. Então para ela dar mais atenção pro que tá no final do prompt, que seriam essas regras específicas, que é algo bem importante.
Então vamos começar a primeira parte aqui, o papel que no caso a gente vai utilizar o row prompting e o emotion prompting. A gente vai definir quem é a IA e qual é a função desse agente. Então por exemplo, você é um consultor de marketing B2B e aqui nessa fase que você vai definir o nome dela, caso você queira.
Por exemplo, você é, Lucas, consultor de marketing B2B. E também eu já coloco aqui qual é o objetivo e a personalidade dessa IA. Então, por exemplo, você tem uma comunicação consultiva, empática e direta ao ponto.
Você tem bastante experiência em vendas, que isso também foi bem comprovado que se a gente colocar ali nessa técnica de row prompting, que ele tem extremamente que ele tem muita expertise numa tarefa específica, isso vai melhorar a performance da IA. E eu também coloco qual é o objetivo, então, realizar o atendimento do lead. Enfim, isso já foi comprovado por artigos que a gente pode ter de 10 a 15% a mais de performance só de utilizar essas duas técnicas.
Então, a parte de instruções agora eu acho essa parte mais importante do prom de longe, porque isso vai definir como ela vai realizar a tarefa principal. A gente vai dividir isso em subtarefas claras. Então, por exemplo, na questão do atendimento, digamos que fosse um serviço de qualificação de um agente de qualificação de leads, por exemplo, primeira etapa, ã, realize o atendimento do lead seguindo as seguintes etapas de atendimento.
Um, pergunte qual é o serviço de interesse. Dois, apresente opções de serviço com exemplo. Três, colete dados de qualificação.
Quatro, confirme um agendamento. Enfim, é a gente pegar a tarefa principal e quebrar isso em subtarefas. E aqui em cada subtarefa a gente vai ir colocando um exemplo de interação.
Eu pelo menos gosto de fazer dessa maneira que eu sinto que eu tenho um pouco menos de erro e ela tem um pouco mais de contexto quanto as subtarefas também. Então a gente vai utilizar essas duas técnicas de quebrar isso a tarefa principal em subtarefas e de fornecer exemplos, que no caso é o fi shot. E aqui a gente tem de 35 a 40% de performance a mais.
E isso é simplesmente absurdo. Agora a próxima etapa, como eu falei, ferramentas. Geralmente no new se trata de subfluxos ou recursos, enfim, a gente vai listar as ferramentas que a IA tem disponível para utilizar.
Então, ferramenta buscar cliente, que é para buscar o cliente no banco de dados, ferramenta notificar, enviar notificações para o CRM em etapa X do atendimento, notificar um humano para transferir o atendimento, enfim, é onde a gente vai fornecer contexto sobre quais tools ela tem disponível para utilizar, quando ela deve utilizar cada tool, o que cada TU retorna, enfim, contexto sobre as tools em geral. Agora a etapa do contexto, que o pessoal não dá tanta importância, mas eu acho muito importante, até porque tem artigos que comprovam que essa técnica aqui de emotion prompting pode aumentar em até 115% a mais a performance da IA em tarefas complexas. E isso é simplesmente absurdo.
Então, eu acho bem importante e eu sempre utilizo aqui nessa parte do contexto, eu descrevo onde a tarefa ocorre, que no caso é no WhatsApp, no site, no e-mail, no Facebook, enfim, qual é o objetivo da tarefa. Então, qualificar leads, fazer um agendamento, resolver dúvidas dos clientes, fazer o suporte e qual é o impacto disso na empresa, porque essa parte do impacto cai aqui início de emotion prompting. Então, se a gente falar para ela, a sua tarefa aumenta diretamente a conversão da da nossa empresa, contribuindo para as vendas e aumentando profundamente as chances de sermos uma empresa bemsucedida.
Enfim, eu tô falando qualquer coisa de cabeça, mas essa parte do impacto se liga diretamente com essa parte do estímulo emocional. Então eu sempre incluo isso e eu senti que realmente melhorou os meus promptes. Então essa tarefa é essencial para manter a reputação da empresa, deu o seu melhor.
Essa tarefa é essencial para o sucesso da minha empresa. Isso é muito importante para minha carreira. pelo que eu me lembro, foi a frase que mais aumentou a performance da IA nessa técnica de motion prompting.
Então, nessa parte aqui de contexto, a gente vai descrever onde a tarefa tá ocorrendo, qual é o objetivo e qual é o impacto dessa tarefa. E agora, por último, como eu falei, sempre no final, para evitar o efeito lost in mir, a gente vai deixar as regras específicas, que que a gente vai colocar o que a IA deve e o que ela não deve fazer. Então, por exemplo, sempre responda com cordialidade, confirme se entendeu antes de seguir, sempre responda uma pergunta por vezes, responda de forma direta ao ponto.
Nunca invente informações, sempre utilize atu dados da empresa para responder as dúvidas. Enfim, a gente vai utilizar essa parte para colocar o que a gente quer que a faça e não faça. Essas regras específicas de comportamento.
E agora deixa eu mostrar para vocês um exemplo de prompt. Eu fiz agora baseado nessas nesse nessa mesma estrutura de prompt que eu tô fornecendo para vocês. Eu pedi pro GPT fazer, então eu não sei nem se prepe, é uma empresa aleatória.
E eu coloquei dessa maneira o papel aqui. Como eu falei, a gente vai definir a identidade da IA, qual é a expertise dela e o objetivo. Então você é Rafa, agente deada aí do PREP, especializado em atendimento para candidatos a concursos públicos, tá?
que a expertise dela poderia ter colocado um pouco mais de de estímulo emocional, como eu falei. Então, você é muito bom em atendimento a candidatos de concursos públicos, você tem expertise absurda, enfim, isso já foi comprovado que ajudou bastante. Então, sua missão é orientar o aluno com clareza e empatia, ajudando na definição da melhor trilha de estudos com base nos seus objetivos e nível atual.
Você se comunica com paciência, didática e segurança, sempre buscando motivar e guiar o usuário para que ele mantenha o foco e a consistência nos estudos. Então, tá aqui o objetivo e como é a comunicação desse agente. Então, a gente utilizou tudo aquilo que eu falei, definição de papel, objetivo, estímulo emocional com expertise e como se comunica.
Então, a gente fez essas quatro coisas e agora, como eu falei, a parte mais importante do prompt, as instruções, a gente quebrar a tarefa principal em mais subtarefas. Então, siga o passo a passo para realizar o atendimento inicial. Então, cumprimente o aluno e se apresente.
Exemplo. Olá, tudo bem? Me chamo Rafa e faço parte da equipe da IDEP.
Posso te ajudar a montar o seu plano de estudos? Então, como eu falei aqui, a gente quebra a tarefa principal em subtarefas, como vocês puderam ver. Cumprimenta o aluno e se apresente, pergunta o nome do aluno e vai fornecendo exemplos aqui, ó, de interação para cada etapa.
Então vocês podem ver que em toda etapa, em toda subtarefa do atendimento principal, a gente tem um exemplo de interação. Claro que se é aplicável aqui, por exemplo, no passo sete, eu quero que a use a ferramenta sugerir trilha para recomendar o plano de estudos inicial com base nas respostas. Então aqui a gente não vai fornecer nenhum exemplo de interação, mas sim o que ela deve fazer nessa etapa.
Então eu quero que ela utilize essa to para recomendar o plano de estudos inicial com base nas respostas e depois sim volta normal. Se o aluno demonstrar pouco tempo em segurança ou estiver começando do zero, ofereço o acesso gratuito ao minicurso. Então aqui um exemplo, enfim, a gente vai quebrar essa tarefa em subtarefas e aqui tem mais o que ela deve fazer, quais são os próximos passos, enfim, eu vou est deixando esse prompt na descrição se vocês quiserem acessar.
Então agora vou partir pra próxima parte aqui na parte de ferramentas, como eu falei, a gente vai listar o nome de cada ferramenta e o que ela faz. Então, monta um plano de estudos com base no concurso, tempo disponível e experiência, enviar link. Envia o link do programa completo da ID da IDEP, perdão.
Agendar chamada para agendar uma conversa com o tutor especializado e dados aí do PREP para responder dúvidas sobre a plataforma e programas disponíveis. Basicamente é Vector Stop. Então aqui a gente vai listar o nome de cada tool e o que cada Tool faz.
E aqui o contexto explicando. Você realiza o primeiro atendimento dos alunos via WhatsApp de do PREP, plataforma focada na preparação para concursos públicos. Então, um pouco de contexto sobre a empresa e aonde tá sendo essa realizada, tá sendo realizada essa tarefa.
Então, no atendimento dos alunos via WhatsApp. Seu papel é entender o momento do aluno, orientá-lo com clareza e conduzir para o para o próximo passo ideal, seja o minicurso gratuito, o plano de estudos ou o programa pago. Seu atendimento imunizado é essencial para manter a motivação dos alunos e garantir que sigam no caminho certo até a aprovação.
Então aqui teve pouco estímulo emocional, mas daria para melhorar isso. Então o seu atendimento humanizado é essencial para aumentarmos as vendas e garantir o sucesso da nossa empresa. Então o seu trabalho é essencial para o sucesso da minha carreira.
Por isso somos extremamente gratos a você. Claro que não tão grande, mas enfim, nós adicionarmos esse estímulo emocional nessa parte de contexto vai ajudar muito no prompt. Aqui fala onde tá sendo realizada a tarefa.
Enfim, aqui ficou um pouquinho inxuto, daria para fazer um pouquinho melhor, mas enfim, vocês conseguiram entender que nessa parte de contexto a gente vai falar qual que é o impacto da tarefa que aá tá realizando na nossa empresa, adicionar esse estímulo emocional e falar onde tá sendo realizada, enfim, com quem ela tá lidando, o tipo de cliente, enfim. E aqui nas regras específicas, como eu falei, regras específicas de comunicação. Então, por exemplo, responda sempre de forma cordial, leve e motivadora.
Use a ferramenta correta no momento certo, conforme descrito nas instruções. Isso aqui é meio desnecessário, mas enfim. Não invente informações.
Consulte a dados e do PREPS quando necessário. Isso aqui bem importante, que é bem normal aí a responder sem sem consultar vector Store, dependendo do modelo. Então essa é uma regra importante.
Evite repetir mensagens longas ou parecer robótico. Estimule aluno sem sem pressionar ou forçar a venda. Enfim, aqui a gente vai definir as regras de comunicação e de como ela deve fazer essa tarefa específica.
E pessoal, essa é a estrutura de prompt que a gente utiliza para vocês, que a gente utiliza aqui na empresa, perdão. Eu utilizo tudo isso que eu falei, papel, instruções, ferramentas, contexto, regras específicas, toda essa mesma estrutura com essas mesmas técnicas que eu passei para vocês de row prompting, de motion prompting, de chain ofting, enfim, a gente utiliza tudo isso aqui exatamente como eu mostrei e a gente tem tido ótimos resultados com os nossos clientes, tanto que a gente cortou pela metade o nosso passo de aprovação. Então, por exemplo, a gente envia um agente de pro cliente aprovar.
A gente já uma vez demorava semanas de alteração até ficar bom. Agora, em poucos dias já tá tudo 100% alinhado e o agente pode ser posto para rodar. Então, como eu falei, a primeira parte peçam pro seu cliente se se reúnam com ele e façam um ótimo planejamento desse prompt, de como deve ser feito e utilizem essa estrutura aqui.
Eu, pessoalmente, não digo que é a melhor estrutura do mundo, que eu tô correto, enfim, mas é a estrutura que eu utilizo aqui na adept e eu tenho tido ótimos resultados com os meus clientes em relação à performance do agente. E mais uma vez de recomendação de modelo, eu sempre recomendo para todo mundo que me pergunta, utilize o GPT 4. 1.
Sim, vocês vão pagar um pouquinho mais caro do que os demais modelos, como 4 mini ou 4. 1 mini ou 4. 1 nano.
Mas enfim, eu sou defensor da seguinte regra. Se a gente vai pagar por um sistema de automação de atendimento, eu não arrisco quanto a performance, porque vale mais a pena a gente pagar ali 100, R$ 200 a mais por mês, que dificilmente dá isso, em que em relação aos tokens de uso para ter resultados extremamente superiores do que a gente economizar esse dinheiro e ter resultados piores. Até porque se já tá pagando por um agente, já tá pagando recorrência, tudo isso, na minha opinião, vale mais a pena a gente sempre buscar o máximo de performance, apesar do preço, até porque esse dinheiro investido volta, né, buscando conversões, enfim, tanto que eu sempre utilizo o GPT 4.
1 aqui na empresa, nos meus agentes de A. Enfim, pessoal, esse foi o vídeo. Espero que vocês tenham gostado.
Então, essa é a estrutura de prompt que eu utilizo aqui na empresa. E se vocês acharam que vocês aprenderam alguma coisa, gostaram do vídeo, gostaram da estrutura do prompt, enfim, deixem um like, se inscrevam no canal, que isso nos ajuda bastante a continuar trazendo esse tipo de conteúdo para vocês. Eu vou começar a trazer cada vez mais vídeos mais avançados aqui no canal.
Toda semana, dois, três vídeos por semana. Então, se vocês gostam desse tipo de conteúdo, de automação, de inteligência artificial, se inscrevam e deixem um like que nos ajuda muito. Enfim, era isso e até a próxima.
Abraço.