Considerações para prompts do Copilot

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A qualidade das respostas dos copilots não depende apenas do modelo de linguagem usado, mas também dos tipos de prompts que os usuários fornecem. Os prompts são maneiras de dizer a um aplicativo o que queremos que ele faça. Você pode obter as conclusões mais úteis sendo explícito sobre o tipo de resposta que deseja. Veja este exemplo: "Resuma as principais considerações para a adoção do Copilot descritas neste documento para um executivo corporativo. Formate o resumo como não mais do que seis pontos com um tom profissional." Você pode obter melhores resultados ao enviar prompts claros e específicos.

Uma captura de tela das considerações para melhorar uma resposta do copiloto que corresponde à lista numerada abaixo.

Considere as seguintes maneiras de melhorar a resposta que um copiloto oferece:

  1. Comece com um objetivo específico para o que você quer que o copiloto faça
  2. Fornecer uma fonte para fundamentar a resposta em um escopo específico de informações
  3. Adicione contexto para maximizar a adequação e relevância da resposta
  4. Defina expectativas claras para a resposta
  5. Iterar com base em prompts e respostas anteriores para refinar o resultado

Na maioria dos casos, um copiloto não envia apenas o seu prompt como está para o modelo de linguagem. Normalmente, seu prompt é aumentado com:

  • Uma mensagem do sistema que define condições e restrições para o comportamento do modelo de linguagem. Por exemplo, "Você é um assistente útil que responde de maneira alegre e amigável." Essas mensagens do sistema determinam restrições e estilos para as respostas do modelo.
  • O histórico de conversas da sessão atual, incluindo prompts e respostas anteriores. O histórico permite refinar a resposta iterativamente, mantendo o contexto da conversa.
  • O prompt atual – potencialmente otimizado pelo copiloto para reformulá-lo adequadamente para o modelo ou para adicionar mais dados de aterramento para definir o escopo da resposta.

O termo engenharia imediata descreve o processo de melhoria imediata. Tanto os desenvolvedores que projetam aplicativos quanto os consumidores que usam esses aplicativos podem melhorar a qualidade das respostas da IA generativa considerando a engenharia imediata.