Encadeamento de Prompts

O encadeamento de prompts é uma técnica poderosa usada para gerenciar tarefas complexas, dividindo-as em uma série de prompts menores e interconectados para um modelo de Inteligência Artificial (IA). Em vez de depender de um único prompt massivo para resolver um problema de várias etapas, uma cadeia é criada onde a saída de um prompt se torna a entrada para o próximo. Essa abordagem modular melhora a confiabilidade, a transparência e o desempenho geral dos sistemas de IA, particularmente os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Ele permite a construção de fluxos de trabalho sofisticados que podem envolver lógica, ferramentas externas e até mesmo vários modelos de IA diferentes.

Como o Prompt Chaining Funciona

Em sua essência, o prompt chaining orquestra uma sequência de chamadas para um ou mais modelos de IA. O processo segue um fluxo lógico: um prompt inicial é enviado ao modelo, sua resposta é processada e as informações-chave dessa resposta são extraídas e usadas para construir o próximo prompt na sequência. Este ciclo continua até que o objetivo final seja alcançado. Esta metodologia é essencial para construir agentes de IA que podem raciocinar e agir.

Essa abordagem permite a decomposição de tarefas, onde cada etapa da cadeia é otimizada para uma subtarefa específica. Por exemplo, um prompt pode ser projetado para extração de informações, o próximo para sumarização de dados e um final para geração de texto criativo. Frameworks como o LangChain são especificamente projetados para simplificar o desenvolvimento dessas cadeias, gerenciando o estado, os prompts e a integração de ferramentas externas.

Aplicações no Mundo Real

O encadeamento de prompts é versátil e tem muitas aplicações práticas em aprendizado de máquina (ML) e automação de fluxo de trabalho.

1. Agente de Suporte ao Cliente Automatizado: Um utilizador submete um ticket de suporte complexo.

   • Prompt 1 (Classificação): Um LLM analisa a mensagem do usuário para classificar o problema (por exemplo, "faturamento", "técnico", "acesso à conta").
   • Prompt 2 (Recuperação de Dados): Com base na classificação "técnica", o sistema executa uma etapa de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Um novo prompt pede à IA para pesquisar em uma base de conhecimento técnico documentos relevantes.
   • Prompt 3 (Geração de Resposta): Os documentos recuperados são inseridos em um prompt final que instrui o LLM a sintetizar as informações e gerar uma solução clara, passo a passo, para o usuário. Saiba mais sobre a mecânica dos sistemas RAG.

2. Criação de Conteúdo Multimodal: Um profissional de marketing deseja criar uma campanha de mídia social para um novo produto.

   • Prompt 1 (Geração de Texto): O profissional de marketing fornece detalhes do produto, e um prompt pede a um LLM para gerar cinco slogans de marketing cativantes.
   • Prompt 2 (Geração de Imagem): O slogan escolhido é então usado como base para um novo prompt direcionado a um modelo de texto para imagem como o Stable Diffusion para criar um visual correspondente.
   • Prompt 3 (Análise de Visão): Um modelo de visão computacional, como um modelo Ultralytics YOLO treinado sob medida, pode então ser usado em uma etapa subsequente para garantir que a imagem gerada esteja em conformidade com as diretrizes da marca (por exemplo, confirmar se o logotipo correto está presente). Esses modelos podem ser gerenciados e implementados por meio de plataformas como o Ultralytics HUB.

Encadeamento de Prompts vs. Conceitos Relacionados

É útil distinguir o encadeamento de prompts (prompt chaining) de técnicas semelhantes:

• Engenharia de Prompt: É a prática abrangente de criar prompts eficazes. O encadeamento de prompts é uma técnica específica dentro da engenharia de prompt que se concentra na estruturação sequencial de múltiplos prompts.

• Prompting Chain-of-Thought (CoT): O CoT visa melhorar o raciocínio de um LLM dentro de um único prompt, pedindo que ele "pense passo a passo". Em contraste, o encadeamento de prompts divide a tarefa em várias etapas de prompt distintas, que podem envolver diferentes modelos ou ferramentas em cada etapa.

• Geração Aumentada por Recuperação (RAG): RAG é uma técnica onde uma IA recupera informações de uma fonte externa antes de gerar uma resposta. RAG é frequentemente usado como uma etapa específica dentro de uma cadeia de prompts maior, não como o próprio mecanismo de encadeamento.

• Enriquecimento de Prompt: Envolve adicionar automaticamente contexto ao prompt inicial de um usuário antes de ser enviado à IA. Ele aprimora um único prompt, em vez de orquestrar o processamento sequencial de múltiplos prompts interconectados.

• Ajuste de Prompt (Prompt Tuning): Um método de ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT) que aprende "soft prompts" (embeddings) durante o treinamento do modelo. É uma técnica de personalização de modelo, distinta da estrutura de execução em tempo de execução do encadeamento de prompts.

O encadeamento de prompts é um método poderoso para estruturar interações com modelos de IA avançados, como LLMs, e até mesmo integrá-los com outros sistemas de IA, incluindo aqueles usados para classificação de imagens ou segmentação de instâncias. Isso torna as tarefas complexas mais gerenciáveis e melhora a confiabilidade dos resultados em várias aplicações de aprendizado de máquina, desde análise de dados básica até sistemas de IA multimodais sofisticados. A implantação de modelos especializados que podem formar componentes de tais cadeias é facilitada por plataformas de ponta a ponta. Você pode explorar uma variedade de tarefas de visão computacional que podem ser integradas a esses fluxos de trabalho avançados.