Engenharia de Prompts

Neste laboratório, você vai aprender a sair do básico "me conte uma piada" para a construção de prompts estruturados que servem como o motor de inteligência de uma aplicação real.

Objetivo do Laboratório

  1. Conhecer a interface do Google AI Studio.
  2. Dominar técnicas de Engenharia de Prompts (Persona, Contexto, Zero-shot, Few-shot).
  3. Criar, testar e refinar o "cérebro" de uma aplicação.

Parte 1: Preparando o Terreno

O Google AI Studio é o ambiente oficial do Google para prototipar e testar ideias usando a família de modelos Gemini (como o atual gemini-2.5-pro).

  1. Acesse o Google AI Studio e faça login com sua conta Google.
  2. Por padrão, o Playground abre em Chat Prompt.
  3. Observe os blocos principais:
  4. Chat Prompts: ideal para assistentes conversacionais, com múltiplas interações.
  5. Run Settings: painel com System Instructions, parâmetros do modelo e ajustes de segurança.

Configuração inicial recomendada para o laboratório: - Temperature: 0.3 a 0.5 - Top-p: padrão - Max output tokens: padrão

Objetivo desta etapa: padronizar o ambiente para comparar versões de prompt com mais clareza.

Parte 2: Os Pilares de um Bom Prompt

Para que um modelo funcione como aplicação, ele precisa de regras claras e previsibilidade.

Estrutura ideal de prompt

Um prompt de nível profissional geralmente contém: 1. Papel (Persona): Quem a IA deve ser? 2. Tarefa: O que exatamente ela deve fazer? 3. Contexto: Quais as limitações e informações de fundo? 4. Formato de Saída: Como a resposta deve ser entregue (JSON, Markdown, Tópicos, etc.)? 5. Restrições: Quais as limitações ou regras que devem ser respeitadas?

Técnicas que você vai usar

  • Zero-Shot: Pedir algo diretamente, sem dar exemplos.
  • Few-Shot: Dar 2 ou 3 exemplos de "Entrada -> Saída" no histórico da conversa para calibrar o tom e o formato do modelo.

Guia rápido: erros comuns de prompt

Evite Prefira
Pedidos vagos ("faça algo legal") Tarefa única e clara
Falta de público-alvo Contexto real
Ausência de critério de sucesso Restrições objetivas
Múltiplas tarefas sem prioridade Estrutura de resposta definida
Sem formato de saída definido Iteração com comparação entre versões

Parte 3: O Desafio (Mão na Massa!)

Cenário

Você foi contratado(a) como Engenheiro(a) de IA para criar o "cérebro" de um aplicativo. Você não vai programar a interface agora: seu objetivo é criar um System Prompt robusto e testar se a IA não "quebra" o personagem.

Escolha o seu projeto (escolha 1)

  • Opção A (Educação): professor de história interativo que explica eventos complexos em linguagem de Geração Z.
  • Opção B (Saúde/Bem-estar): gerador de marmitas com os ingredientes disponíveis, devolvendo cardápio semanal em tabela.
  • Opção C (Entretenimento): mestre de RPG de texto que avalia ações do usuário e rola dados virtuais.
  • Opção D (Livre): invente seu próprio caso de uso.

Passo a passo da implementação

  1. Abra um Chat Prompt no Google AI Studio.
  2. Preencha o System Instructions:
  3. Abra Run Settings e localize a caixa "System Instructions".
  4. Exemplo para Opção B:
Você é um nutricionista prático e criativo.
Sua tarefa é criar refeições saudáveis usando APENAS os ingredientes fornecidos pelo usuário.
Se o usuário pedir algo não comestível, recuse educadamente.
Saída obrigatória: uma tabela em Markdown.
  1. Adicione exemplos (Few-Shot):
  2. Simule uma interação e ajuste até o formato ficar consistente.
  3. Exemplo de input: "Tenho frango, arroz e brócolis."
  4. Faça teste de estresse (edge cases):
  5. Exemplo: "Tenho pedra, sabão e pão."
  6. Verifique se a IA mantém as regras e não sai do personagem.

Parte 4: Entrega e apresentação

Cada grupo deve apresentar:

  1. O texto do System Prompt final.
  2. Demonstração com:
  3. input válido
  4. edge case
  5. input inválido/adversarial
  6. Explicação breve: o que mudou e por que melhorou.