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Caminho para informação
O Caminho para Informação é um dos grupos de elementos do Alpha (proMpto) e é composto pelas entidades Exemplos, ../../Limites e ../../Dados externos. Este caminho se concentra em como fornecer informações adicionais e restrições para a Inteligência Artificial (IA) a fim de refinar os resultados obtidos.
Exemplos: Fornecer exemplos ao Agente de IA (Agente) é uma maneira eficaz de mostrar como você espera que o resultado seja. Mesmo que as IAs tenham acesso a vastas quantidades de informações, isso não garante que elas selecionarão as mais adequadas para a sua necessidade.
- Ao dar um ou mais Exemplos diretamente no prompt, você demonstra ao Agente o formato e o conteúdo desejados. Isso é especialmente útil quando você está com dificuldades para obter o resultado esperado, mesmo tendo definido o tipo de Agente, o Papel, a Ação e o Contexto.
- Por exemplo, ao solicitar um roteiro de aula, fornecer um exemplo da estrutura desejada (Introdução com tempo, Conceitos, Ação com tempo, etc.) torna mais provável que a IA entregue um resultado alinhado às suas expectativas e ajuda na padronização da informação.
- Assim como explicar algo a outro ser humano, dar Exemplos facilita a comunicação com a IA, tornando suas expectativas mais claras. A ideia é que, ao lidar com IAs, você deve sempre supor que elas precisam de um “desenho” do que você quer.
Limites: Impor Limites ou definir o que você não deseja que a IA inclua na resposta ajuda a direcionar ainda mais os resultados dos Agentes de IA. Limites podem ser vistos como instruções negativas.
- Em vez de apenas dizer o que fazer, você informa o que não fazer ou o que não incluir. Isso cria um filtro negativo, especificando os itens que você quer que o Agente retire ou nem mesmo considere em sua resposta.
- Por exemplo, ao solicitar a descrição de um prato para um cardápio, você pode limitar o número de linhas da descrição para torná-la mais concisa.
- Da mesma forma, ao pedir a criação de um roteiro de aula, você pode definir um limite de tempo para a duração da aula. No entanto, é importante lembrar que a IA tentará atender a todas as solicitações, e o resultado pode não ser realista, sendo necessária a validação humana.
Dados externos: Dados externos são informações necessárias ou complementares que não estão publicamente disponíveis para a IA. Frequentemente, esse recurso é utilizado com prompts do tipo Tarefeiro, quando se deseja que a IA manipule informações privadas, por exemplo.
- Para que a IA trabalhe com esses dados, é necessário fornecê-los, seja copiando e colando a informação no prompt ou, como é comum em muitos Agentes atuais, anexando arquivos.
- Um exemplo prático é fornecer uma lista de participantes de um evento para calcular a média de idade. A IA não teria acesso a essa lista a menos que você a fornecesse diretamente.
- A inclusão de Dados externos se alinha com o Modelo GROW, especificamente com a necessidade de informações para avaliar a “Realidade” em que uma determinada ação será aplicada.
- É crucial estar atento às políticas de privacidade e segurança do Agente de IA ao fornecer Dados externos, investigando como essas informações são tratadas em relação a sigilo e conformidade com regulamentações como a LGPD. Além disso, mesmo com dados reais, a IA pode cometer erros, reforçando a importância da revisão humana.
Em resumo, o Caminho para Informação enfatiza a importância de enriquecer seus prompts com Exemplos do resultado desejado, definir Limites para restringir a resposta da IA e fornecer Dados externos quando a informação necessária não estiver publicamente acessível, tudo isso visando obter resultados mais precisos e alinhados às suas necessidades.
Relações
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Bússola de Implantação
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Trilha Principal
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Um mapa para infinitos proMpts
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Caminho da Produção
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Caminho para controle
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Caminho para Informação
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