Num curto espaço de tempo, a IA tornou-se uma parte importante dos processos de desenvolvimento de software, aumentando a tomada de decisões e a análise em vários níveis e fases. Também se tornou um grande obstáculo e há muita controvérsia em torno de seu uso. Existe uma opinião popular de que a IA fornece resultados demasiado genéricos ou ambíguos ou que não oferecem a profundidade e a precisão exigidas. Eu diria que isto pode ser verdade, porque as ferramentas de IA atuais dependem em grande parte da contribuição humana. É por isso que o design de prompts de IA chega à frente do trabalho eficaz com ferramentas de IA.  Neste artigo, gostaria de me concentrar em um tipo específico de prompts de IA: prompts baseados em tabela. Quando compostos corretamente e com objetivos bem definidos em mente, esses prompts podem beneficiar os fluxos de trabalho e fluxos de valor em todos os seus processos de desenvolvimento de software. Eles podem reduzir muito o tempo e o esforço para pesquisas adequadas e permitir que você tome decisões e prognósticos muito bem informados e baseados em dados, tornando assim seu ciclo de desenvolvimento de software mais estruturado, previsível e à prova de erros.  O que é um prompt baseado em tabela: vantagens e desafios  No processamento de linguagem natural (PNL), um prompt baseado em tabela é um dos paradigmas de aprendizagem de IA baseados em prompt que usa tabelas com linhas e colunas como base estrutural para apresentação de informações. saída. Nesta definição, cada coluna representa uma entrada específica e cada linha – uma saída específica. Sua maior diferença em relação aos prompts baseados em regras ou fórmulas, onde a saída depende totalmente de regras predefinidas, é que ela depende de palavras-chave e termos, e a dependência entre entrada e saída é muito mais flexível. Essa flexibilidade permite uma série de benefícios importantes.   Adaptabilidade  Como a dependência de entrada-saída dos prompts de geração de tabela não é tão rígida, você pode ajustar sua entrada para obter saídas mais precisas ou específicas da condição. Ou seja, podemos moldar a saída da tabela estendendo a consulta e deixando a fórmula da tabela intacta.    Possibilita a utilização de arquivos em diversos formatos, como CSV e base64  Essas ferramentas de próximo nível podem melhorar muito a precisão e a eficiência das tarefas regulares de PNL    Refinamento contínuo  Em comparação com outros tipos de prompts, os prompts baseados em tabela oferecem muito espaço para refinamento, produzindo resultados melhores, mais precisos e confiáveis à medida que você continua testando novas combinações de entrada-saída.   No entanto, os prompts baseados em tabela exigem uma abordagem educada para o design. Bons prompts baseados em tabelas feitos à mão exigem profundo conhecimento de domínio e também conhecimento significativo de ferramentas de PNL. Assim, a alta sensibilidade dos modelos a pequenas alterações de entrada em prompts baseados em tabelas não é apenas uma grande vantagem, mas também um grande desafio.   Compreendendo como a Prompt Engineering baseada em tabelas aumenta a tomada de decisões e a eficiência no processo de desenvolvimento  Vamos começar com um exemplo ilustrativo. Por exemplo, você precisa decidir sobre uma pilha de tecnologia em um campo onde há muitas ferramentas disponíveis que são igualmente adequadas para a tarefa à primeira vista, mas a escolha dependeria em grande parte dos detalhes e especificidades do seu projeto. Se você realizar esta pesquisa manualmente, poderá levar muito tempo e esforços humanos valiosos para reunir todos os dados e calcular cenários possíveis. Isto é, desde que você tenha conhecimento e compreensão suficientes sobre as ferramentas e o que procura. Mas você também tem uma lista muito detalhada de requisitos não funcionais do seu futuro sistema, como o número de usuários simultâneos, o número de transações em um determinado período de tempo, etc., e uma lista de critérios que o sistema deve encontrar. Com isso, você pode redigir um prompt baseado em tabela ou dividi-lo em tabelas de critério único para obter mais precisão e pedir a uma IA que ofereça a melhor seleção de tecnologia disponível para implementar isso. Fazer com que a IA preencha as células para vários conjuntos de condições fornecerá uma matriz de decisão detalhada.   Existem muitas maneiras de aprimorar ainda mais essa tarefa e tornar o resultado final ainda mais sensível e específico. Por exemplo, você pode pedir à IA que priorize determinados critérios em detrimento de outros. Você também pode adicionar condições que não tenham impacto direto, como a disponibilidade de determinados especialistas à sua disposição, seu desejo ou disposição para usar ferramentas específicas ou a curva de aprendizado necessária para dominar determinada tecnologia, e várias limitações que precisam ser consideradas. Você também pode pedir à IA para fazer diversas apresentações dos resultados, começando com tabelas e gráficos regulares, ou convertê-los em uma árvore de decisão, para criar recomendações com base nos resultados e em qualquer número de fatores adicionais, como estatísticas, preferências da equipe, alocação de recursos. e outros. Ter pesquisas realizadas e organizadas dessa forma torna-se uma grande alavanca quando você precisa tomar suas decisões ou defender suas escolhas perante as partes interessadas.   No entanto, ainda há uma questão fundamental.  Como podemos saber se as respostas geradas pela IA aos prompts baseados em tabelas são válidas?  A solicitação de geração de tabelas oferece diversas qualidades que podem ser facilmente verificadas e retorna dados específicos do caso e de origem transparente. Claro, muito depende de quão bem você projeta seus prompts. No caso de prompts baseados em tabela, a dependência entre a qualidade do prompt e a qualidade da resposta é tratável. Aqui estão algumas qualidades dos prompts baseados em tabela que tornam a saída uma fonte de informações muito confiável e uma base sólida para a tomada de decisões.   Coleta de dados estruturados  Os prompts orientados por tabela funcionam com dados estruturados em clusters simples e cada fonte de dados é fácil de rastrear e verificar. Os dados são coletados sistematicamente em diversas tarefas, funções e fluxos de trabalho em um processo de desenvolvimento de software, o que o torna altamente confiável e consistente.   Abordagem orientada a testes para engenharia de prompts  Trabalhar com prompts orientados por tabela acomoda muita experimentação e deixa muito espaço para ajustes finos e testes de diversas combinações de variáveis e seus valores para tornar o resultado muito mais específico da situação e o processo de prompt ser testado extensivamente.   Compreensão contextual  Como as informações no prompt bem projetado são divididas em dependências simples baseadas em tabela, a mudança de valores e prioridade de suas variáveis de entrada permite que você veja as menores mudanças na saída. Assim, os prompts baseados em tabela são capazes de levar em consideração muitas nuances contextuais e requisitos específicos em seu processo de desenvolvimento. Isso torna os dados coletados acionáveis.   Alinhamento com requisitos de negócios  A capacidade de ajuste fino de prompts baseados em tabelas oferece grandes possibilidades quando você precisa considerar muitos fatores com prioridades variadas. Os prompts baseados em tabela podem acomodar facilmente diversas funções de usuário e objetivos de negócios, tornando os dados de saída muito relevantes e melhorando sua utilidade para tomada de decisão e análise.  Tarefas relacionadas ao desenvolvimento que se beneficiam do uso de prompts baseados em tabelas  Embora não haja limite de onde você pode aplicar prompts baseados em tabela para aprimorar seus fluxos de trabalho, algumas tarefas podem se beneficiar especificamente deles.   Painéis e análises  Os prompts baseados em tabelas são ótimos para coletar dados analíticos. Por exemplo, se você precisar analisar uma pilha de tecnologias para compatibilidade cruzada entre si e, em seguida, definir os problemas mais prováveis possíveis ao usá-las juntas. Você pode ir ainda mais longe e decompô-lo em possíveis problemas listados por prioridade e por diversas áreas de aplicação, por exemplo, carga, vendas, curva de aprendizado, etc.   Teste de tabela de decisão  As tabelas de decisão são ferramentas extremamente eficazes usadas para gerenciar vários tipos de requisitos e tarefas avançadas de controle de qualidade. Usando prompts orientados por tabela, os engenheiros de controle de qualidade podem verificar rapidamente se todas as combinações possíveis de condições e requisitos de teste foram atendidas.   Classificação de texto  Os prompts baseados em tabelas são inestimáveis quando você precisa analisar rapidamente uma grande quantidade de texto, por exemplo, um artigo extenso ou um trabalho de pesquisa e apresentar as teses principais como uma tabela, especialmente quando o artigo fonte lista vários pontos de vista e opiniões importantes sobre um assunto em questão.   Aproveitando o conhecimento específico do domínio  Os prompts de geração de tabelas ajudam a utilizar conhecimento específico de domínio extenso e nem sempre facilmente acessível, sem usar recursos adicionais, como tempo e esforços de pesquisa e teste, aprendizado de linguagem, terminologia e jargão específicos do domínio.   Elementos de um prompt bem projetado  Por mais que os prompts baseados em tabela melhorem a tomada de decisões e os fluxos de trabalho, tudo ainda depende em grande parte de quão bem você projeta um prompt.   Formato claro e estruturado  Colunas e linhas definidas que organizem a entrada e a saída em um formato lógico e coerentemente co-dependente são essenciais. Você também precisará estabelecer correlações definidas entre todos os elementos para que sua saída seja concisa.   Relevância Contextual  O prompt deve ser muito específico em relação à tarefa em questão, contendo todas as condições impactantes, variáveis e, principalmente, restrições. Também deve conter instruções detalhadas e inequívocas para orientar a IA para uma resposta eficaz. Prompts de acompanhamento, dividir o prompt original em vários, pedir à IA para analisar resultados anteriores e colocar consultas adicionais tornarão o resultado mais eficiente.   Testes de prompt extensivos  A composição de um prompt funcional geralmente é resultado de inúmeras tentativas, portanto, você deve estar preparado para usar diversas combinações de entrada para testar o que funciona melhor e testar o prompt rigorosamente.   Cobertura completa do problema  Embora projetar um prompt e testá-lo geralmente seja uma ótima maneira de detectar pontos em branco no próprio prompt, é sempre útil cobrir o máximo possível para detectar o máximo possível de pontos em branco na entrada original.   Comparação Extensa  Os prompts baseados em tabela são ótimos para avaliação comparativa e, ao compor um prompt, é importante que você aproveite esse recurso para obter resultados mais transparentes e precisos. Usar a comparação também é uma ótima maneira de testar o prompt e procurar espaços em branco na sua consulta.   Especificidades de IA  Conhecer as especificidades comportamentais do modelo de IA com o qual você está trabalhando e considerá-las ao projetar um prompt pode melhorar muito o resultado.  Algumas outras práticas recomendadas para engenharia de prompt de geração de tabelas que posso citar incluem o uso de raciocínio em cadeia de pensamento e aprendizado rápido. Incorporar essas duas técnicas de interação com IA o ajudará a aumentar muito a relevância de seus resultados e a direcionar as respostas na direção desejada.   Principais conclusões  Os prompts baseados em tabelas podem melhorar muito os processos de tomada de decisão em seu desenvolvimento, reduzindo pesquisas, brainstorming, discussões e argumentos porque, quando projetados adequadamente, fornecem informações objetivas e bem organizadas, bem fundamentadas e livres de opiniões opinativas.  No entanto, projetar um prompt eficaz baseado em tabela requer certas habilidades e muitas vezes melhora por meio de tentativa e erro. Os prompts baseados em tabela são altamente sensíveis ao contexto, o que é sua grande vantagem, pois oferecem grande flexibilidade e espaço para ajustes finos. Também representa um desafio, porque é necessário considerar uma combinação complexa de fatores para criar tal contexto com precisão.

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Design de prompt baseado em tabela: como aprimorar a análise e a tomada de decisões em seu desenvolvimento de software

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