IA generativa e engenharia rápida com Claude da Anthropic

Uso eficaz de Claude da Antropologia modelo de linguagem depende do domínio da engenharia de prompts. Este processo envolve projetar, testar e refinar prompts para obter o desempenho ideal da IA. A engenharia de prompts para Claude requer a compreensão das capacidades, limitações e características únicas do modelo. A Anthropic fornece ferramentas especializadas para agilizar o processo de criação e otimização de prompts, permitindo que os usuários alcancem melhores resultados de forma mais eficiente. Prompts bem elaborados podem melhorar significativamente a produção de Claude em várias aplicações, da criação de conteúdo à resolução de problemas complexos. Este artigo se aprofunda nas complexidades da engenharia de prompts especificamente para Claude, oferecendo insights sobre as melhores práticas e técnicas. Também exploraremos exemplos do mundo real que demonstram o impacto tangível de prompts habilmente projetados em resultados orientados por IA.

Key Takeaways: Engenharia rápida com Anthropic's Claude envolve projetar, testar e refinar prompts para otimizar o desempenho da IA, resultando em experiências precisas, relevantes e envolventes. O Anthropic Console oferece ferramentas como o Prompt Generator e a Evaluate Tab para agilizar esse processo. O prompt de função aprimora a percepção contextual e a precisão de Claude em domínios específicos. Técnicas eficazes incluem definir critérios claros de sucesso, experimentar funções e usar formatos estruturados como tags XML. Aplicativos do mundo real, como o desenvolvimento RAG da ZoomInfo, mostram o potencial transformador de prompts bem elaborados para impulsionar a inovação e o valor comercial.

O que é Prompt Engenharia?

Em sua essência, a engenharia de prompts é o processo meticuloso de criar prompts que orientam modelos de linguagem como Claude ai para gerar saídas desejadas com alta precisão, relevância e coerência. Envolve estruturar cuidadosamente o texto de entrada, definir o contexto apropriado e fornecer instruções claras para direcionar o modelo em direção ao objetivo pretendido. A engenharia de prompts eficaz é uma habilidade crítica para desenvolvedores e empresas que visam construir aplicativos de IA sofisticados que agreguem valor aos seus usuários.

A engenharia rápida não se trata apenas de obter Cláudio. para fornecer respostas precisas; trata-se também de moldar o tom, o estilo e o comportamento do modelo para se alinhar a casos de uso específicos. Ao ajustar os prompts, os desenvolvedores podem transformar Claude de um assistente de IA genérico em um especialista virtual em áreas como análise jurídica, planejamento financeiro ou escrita criativa. Essa adaptabilidade torna a engenharia de prompts uma ferramenta poderosa para criar Experiências de IA que não sejam apenas informativos, mas também envolventes e adaptados às necessidades do usuário.

Console Antrópico: Aprimorando o fluxo de trabalho de engenharia rápida

Reconhecendo a importância da engenharia de prompts, a Anthropic introduziu um conjunto de ferramentas em seu console de desenvolvedor para simplificar e acelerar o processo. O Prompt Generator é um recurso de destaque que aproveita os próprios recursos de Claude para criar prompts abrangentes com base em descrições de tarefas concisas. Ao automatizar a criação de prompts inicial, esta ferramenta reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para começar com a engenharia de prompts, tornando-a particularmente valiosa para iniciantes no campo.

Outra adição notável ao Anthropic Console é a Evaluate Tab, um ambiente sandbox para testar e refinar prompts. Os desenvolvedores podem preencher a aba com exemplos do mundo real ou gerar diversos casos de teste usando o próprio Claude. A interface permite a comparação lado a lado de diferentes prompts, permitindo que os desenvolvedores avaliem seu desempenho relativo e identifiquem áreas para melhoria. A capacidade de classificar respostas de amostra em uma escala de cinco pontos adiciona uma camada de feedback quantitativo, facilitando a tomada de decisão baseada em dados na otimização de prompts.

A guia Evaluate se destaca em sua capacidade de revelar insights que, de outra forma, passariam despercebidos. Por exemplo, um desenvolvedor pode descobrir que seu prompt gera consistentemente respostas muito breves. Ao ajustar o prompt para incentivar respostas mais longas e aplicar a alteração em todos os casos de teste, o desenvolvedor pode iterar e melhorar rapidamente a saída do modelo. Esse fluxo de trabalho simplificado capacita os desenvolvedores a enfrentar os desafios de engenharia de prompts com maior eficiência e confiança.

Técnicas-chave em engenharia rápida

A engenharia de prompts é a arte de projetar, testar e refinar prompts para obter desempenho ideal de modelos de IA como Claude.ai. Isso envolve a criação de prompts que orientam o modelo para gerar saídas precisas, relevantes e coerentes. As principais técnicas incluem fornecer instruções claras, usar exemplos, incorporar formatos estruturados como tags XML e dividir tarefas complexas em uma série de prompts interconectados. A engenharia de prompt eficaz requer uma combinação de habilidade técnica, criatividade e experimentação iterativa. Ao dominar essas técnicas, os desenvolvedores podem criar experiências de playground de IA personalizadas e de alta qualidade que atendem às necessidades específicas de seus aplicativos.

Antes da Engenharia Prompt: Definindo Critérios de Sucesso

Embora o fascínio de mergulhar de cabeça na engenharia de prompts seja compreensível, dar um passo para trás para definir critérios claros de sucesso é crucial. Antes de elaborar um único prompt, os desenvolvedores devem articular o que pretendem alcançar com seu aplicativo de playground de IA. Essa introspecção ajuda a estabelecer benchmarks mensuráveis ​​contra os quais avaliar a eficácia dos prompts.

Definir critérios de sucesso envolve considerar fatores como a precisão desejada das respostas, a relevância do conteúdo gerado para as consultas do usuário, a coerência e fluência da linguagem do modelo e o alinhamento do comportamento do modelo com o propósito pretendido do aplicativo. Ao definir essas metas antecipadamente, os desenvolvedores criam um roteiro para esforços rápidos de engenharia, garantindo que cada iteração os aproxime da experiência de IA prevista.

Solicitação de função: dando a Claude uma função específica

Uma das técnicas mais transformadoras na engenharia de prompts é o prompt de função — atribuir a Claude uma persona ou função específica para orientar seu comportamento e saídas. Ao alavancar o parâmetro do sistema na API de mensagens, os desenvolvedores podem imbuir Claude com o conhecimento, as habilidades e a disposição de um especialista no assunto. Essa abordagem desbloqueia um novo nível de precisão, nuance e consciência contextual nas respostas do modelo.

Considere um aplicativo de análise de contrato legal. Ao escalar Claude para o papel de um Conselheiro Geral experiente, os desenvolvedores podem explorar a compreensão latente do modelo sobre princípios legais, estruturas de contrato e riscos potenciais. Claude, como Conselheiro Geral, examina os acordos de licenciamento de software com a perspicácia de um profissional jurídico, identificando questões críticas e oferecendo recomendações estratégicas. Essa expertise direcionada eleva a proposta de valor do aplicativo, fornecendo aos usuários insights que podem escapar de um assistente de IA genérico.

Da mesma forma, no reino da análise financeira, atribuir a Claude o papel de Chief Financial Officer (CFO) desbloqueia uma riqueza de conhecimento específico do domínio. Claude, como CFO, navega habilmente por balanços, declarações de renda e projeções de fluxo de caixa, oferecendo comentários incisivos sobre a saúde financeira de uma empresa. Ao adotar a perspectiva de um líder financeiro estratégico, Claude gera análises que não são apenas matematicamente sólidas, mas também sintonizadas com o contexto empresarial mais amplo.

O prompting de função é uma técnica versátil que pode ser aplicada em uma ampla gama de domínios. Experimentar diferentes funções, de representante de atendimento ao cliente a escritor criativo e assistente de pesquisa, permite que os desenvolvedores explorem todo o espectro de capacidades de Claude. Ao elaborar cuidadosamente funções e fornecer contexto relevante, os engenheiros de prompt podem criar experiências de IA que não são apenas informativas, mas também envolventes e relacionáveis ​​aos usuários.

Outras técnicas

Embora o prompt de função seja uma ferramenta poderosa, é apenas uma das muitas técnicas no kit de ferramentas do engenheiro de prompt. Outras estratégias para otimizar prompts incluem:

• Fornecendo instruções claras:Declarar explicitamente o formato de saída, o comprimento e o estilo desejados ajuda Claude a gerar respostas alinhadas às expectativas do usuário.
• Usando exemplos: Incorporar exemplos bem elaborados em prompts dá a Claude um modelo a seguir, melhorando a consistência e a qualidade de seus resultados.
• Incorporando tags XML: Prompts estruturados usando tags XML podem ajudar a orientar a geração de respostas de Claude, garantindo que informações importantes sejam incluídas e formatadas corretamente.
• Encadeamento de Prompts: Dividir tarefas complexas em uma série de prompts interconectados permite um controle mais granular sobre os resultados de Claude e possibilita a criação de fluxos de trabalho de várias etapas.
• Chamada de função: Alavancando A habilidade de Claude entender e executar funções expande as possibilidades de criação de aplicativos de IA dinâmicos e interativos.

Melhores práticas e dicas para engenharia de prompt eficaz

A engenharia de prompt eficaz é crucial para maximizar o potencial do Claude AI. Ela combina habilidade técnica, criatividade e experimentação iterativa. Aqui estão algumas práticas e dicas importantes para orientá-lo.

Use o parâmetro do sistema para configuração de função

Uma técnica fundamental é usar o parâmetro do sistema para definir a função de Claude, enquanto instruções específicas da tarefa são fornecidas na vez do usuário. Essa abordagem mantém uma estrutura clara e simplifica modificações rápidas. Por exemplo, você pode definir o parâmetro do sistema como "Você é um Conselheiro Geral experiente" e então especificar na vez do usuário, "Revise este contrato de licenciamento de software para possíveis problemas legais". Essa separação garante clareza e eficiência.

Experimente com diferentes funções

Atribuir diferentes funções a Claude ajuda a descobrir insights e pontos fortes exclusivos, revelando novas oportunidades de melhoria. Experimente funções como "Diretor Financeiro", "Representante de Atendimento ao Cliente" e "Escritor Criativo" para ver como Claude se sai em vários contextos. Essa exploração pode levar a melhorias significativas em como Claude responde a diferentes tarefas.

Utilize as melhores práticas da Anthropic

A ia antrópica fornece várias técnicas para aprimorar a engenharia de prompts, incluindo definição de funções, raciocínio de cadeia de pensamento e uso de tags XML para prompts estruturados. Por exemplo, você pode definir a função como "Você é um analista financeiro experiente", incentivar o raciocínio de cadeia de pensamento pedindo a Claude para "Explique a saúde financeira desta empresa passo a passo" e usar tags XML como " Forneça uma análise financeira detalhada da empresa. "Essas práticas melhoram a qualidade e a confiabilidade dos resultados de Claude.

Aproveite os modelos de prompt para avaliação

Usar modelos de prompt é uma maneira eficaz de avaliar o quão bem seu aplicativo lida com vários cenários. Este método ajuda a identificar casos extremos e melhorar a robustez. Crie prompts padronizados para diferentes tipos de consultas de usuários e observe como Claude responde. A avaliação sistemática garante desempenho consistente em diferentes contextos.

Estude e faça engenharia reversa do gerador de prompts

O gerador de prompts de IA fornecido pela Anthropic AI é construído com base nas melhores práticas. Ao estudar e fazer engenharia reversa desses prompts, os desenvolvedores podem obter insights profundos sobre engenharia de prompts eficaz. Examine a estrutura e os componentes dos prompts gerados e aplique estratégias semelhantes aos seus prompts personalizados. Essa análise aprimora sua capacidade de criar prompts de alta qualidade adaptados a necessidades específicas.

Dicas adicionais

• Experimentação Iterativa: Teste e refine continuamente os prompts com base em feedback e dados de desempenho. Veja a engenharia de prompts como um processo contínuo de melhoria.
• Forneça instruções claras: Indique claramente o formato de saída, o comprimento e o estilo desejados. Isso ajuda a orientar Claude a gerar respostas que atendam às expectativas do usuário.
• Exemplos de uso: Inclua exemplos bem elaborados nos prompts para dar a Claude um modelo a seguir, melhorando a consistência e a qualidade.
• Avisos em cadeia: Divida tarefas complexas em uma série de prompts interconectados para melhor controle e respostas coerentes.
• Chamada de função: Utilize a capacidade de Claude de entender e executar funções para criar aplicativos de IA dinâmicos e interativos.

Ao seguir essas práticas e dicas, você pode aprimorar seus esforços de engenharia rápida, criando aplicativos de IA com Claude que são precisos, relevantes e envolventes. Combinar conhecimento técnico com criatividade e experimentação iterativa é a chave para dominar a arte e a ciência da engenharia rápida.

Como integrar a versão mais recente do Claude AI sem uma API usando Latenode

Integração perfeita do Latenode do Claude da Anthropic fornece aos usuários uma ferramenta robusta para alavancar o potencial da IA ​​conversacional sem a complexidade de implantar o modelo em sua própria infraestrutura. O editor visual intuitivo da plataforma simplifica o processo de integração do Claude com outros sistemas por meio de APIs, permitindo que as empresas incorporem sem esforço os sofisticados recursos de compreensão e geração de linguagem da IA ​​em seus processos de automação. Ao usar o Latenode, os usuários podem acessar convenientemente os recursos do Claude, incluindo seus poderosos recursos de visão de IA, automação de tarefas, assistência de pesquisa, análise de dados e muito mais. A integração também permite que os usuários alternem perfeitamente entre as diferentes versões do Claude, dependendo de suas necessidades e orçamento específicos. Por exemplo, criar um script simples para um chatbot do Telegram que gere respostas para perguntas é direto. 

Veja como é o script:

‍E aqui está o resultado deste cenário, onde um chatbot já criado usando Latenode nos responde a uma determinada pergunta:

Você pode aprender mais sobre esse script e a integração com o Latenode neste artigo. A integração com o Latenode oferece alguns benefícios importantes:

• Facilidade de uso: A integração da Latenode com a AI Anthropic simplifica o processo de uso da IA, facilitando o acesso e a compreensão dos recursos de IA de que os usuários não técnicos precisam. Isso pode ajudar as empresas a adotar soluções de IA de forma rápida e fácil, sem exigir ampla experiência técnica.
• Preços flexíveis: A integração do Latenode permite que os usuários escolham entre diferentes versões do Anthropic Claude, com custos e recursos variados, tornando-o uma opção mais acessível e econômica para empresas e indivíduos.
• Soluções abrangentes de IA: Integração do AI Anthropic pela Latenode Claude fornece aos usuários acesso a uma ampla gama de recursos de IA, desde tarefas complexas até consultas simples, tornando-se uma plataforma de IA versátil e poderosa.
• Personalização: Com a integração do Latenode, os usuários podem personalizar o Claude para atender às suas necessidades específicas, permitindo que eles criem soluções de IA personalizadas e alinhadas com suas metas e objetivos de negócios.

E aqui está o resultado deste cenário, onde um chatbot já criado usando Latenode nos responde a uma determinada pergunta:

Se precisar de ajuda ou conselhos sobre como criar seu próprio script ou se quiser replicar este, entre em contato nossa comunidade no Discord, onde estão localizados os especialistas em automação de baixo código.

Você pode usar Claude em Latenode em todos os casos em que você usou ChatGPT antes, por exemplo ou crie o seu próprio:

- Suporte de IA por e-mail 

- Assistente de IA para seu site

- Extrair texto de PDF 

- Analisar sentimentos

Introdução à Engenharia de Prompts de Claude

Para aqueles ansiosos para embarcar em sua jornada de engenharia rápida, a Anthropic ai oferece um workshop on-line abrangente projetado para transmitir o conhecimento e as habilidades necessárias para criar prompts altamente eficazes. Os participantes podem esperar experiência prática, exercícios práticos e acesso a um rico repositório de recursos selecionados por especialistas na área.

O currículo do workshop abrange uma ampla gama de tópicos, desde os fundamentos da engenharia de prompts até técnicas avançadas para otimizar o desempenho. Os participantes aprenderão como definir critérios claros de sucesso, desenvolver conjuntos de testes robustos e iterar em prompts com base em feedback empírico. Ao final do workshop, os participantes estarão bem equipados para enfrentar os desafios da engenharia de prompts do mundo real e impulsionar a inovação em suas organizações.

Além do workshop, a comunidade de engenharia rápida é um espaço vibrante e colaborativo onde os profissionais compartilham insights, trocam ideias e expandem os limites do que é possível com modelos de linguagem como Claude. O envolvimento com essa comunidade por meio de fóruns, conferências e projetos de código aberto pode acelerar o crescimento de um engenheiro de ponta e fornecer inspiração contínua para a criação de aplicativos de IA inovadores.

À medida que o campo da IA ​​generativa continua a evoluir em um ritmo alucinante, a engenharia de prompts surgiu como um conjunto de habilidades críticas para desbloquear o potencial total de modelos de linguagem como o Claude da Anthropic. Ao dominar a arte e a ciência de criar prompts eficazes, desenvolvedores e empresas podem criar experiências de IA que não sejam apenas informativas, mas também envolventes, personalizadas e alinhadas às necessidades do usuário.

As ferramentas e técnicas fornecidas pela Anthropic, do ai Prompt Generator à Evaluate Tab, capacitam engenheiros de prompt a otimizar seus fluxos de trabalho, testar suas criações e iterar com confiança. À medida que mais organizações reconhecem o potencial transformador de prompts bem elaborados, a demanda por engenheiros de prompt qualificados só continuará a crescer.

Seja você um desenvolvedor experiente buscando expandir seu conjunto de habilidades ou um líder empresarial buscando aproveitar o poder da IA ​​generativa, investir em engenharia rápida é um imperativo estratégico. Ao combinar expertise técnica com criatividade e um profundo entendimento das necessidades do usuário, engenheiros rápidos estão prontos para moldar o futuro da inovação orientada por IA em todos os setores.

Então, se você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta, inovação e impacto, mergulhe no mundo da engenharia rápida com Claude, da Anthropic. As ferramentas estão na ponta dos seus dedos, a comunidade está ansiosa para colaborar e as possibilidades são limitadas apenas pela sua imaginação. Boas sugestões!

Perguntas frequentes

Qual é a importância da engenharia rápida no contexto da IA ​​generativa? 

A engenharia de prompt é crucial para desbloquear todo o potencial de modelos de IA generativos como o Claude da Anthropic. Ao projetar, testar e refinar cuidadosamente os prompts, os desenvolvedores podem orientar esses modelos para gerar saídas altamente precisas, relevantes e coerentes, adaptadas a casos de uso específicos. A engenharia de prompt eficaz permite a criação de experiências de IA envolventes e valiosas em uma ampla gama de aplicações.

Como o Anthropic Console ajuda na engenharia rápida? 

O Anthropic Console oferece um conjunto de ferramentas para agilizar e aprimorar o fluxo de trabalho de engenharia de prompts. O ai Prompt Generator cria automaticamente prompts abrangentes com base em descrições de tarefas concisas, economizando tempo e esforço para engenheiros de prompts novos e experientes. A guia Evaluate fornece um ambiente sandbox para testar e refinar prompts, permitindo que os desenvolvedores comparem o desempenho de diferentes prompts e iterem com base no feedback quantitativo.

O que é o estímulo de papéis e como ele afeta o desempenho de Claude? 

O prompt de função é uma técnica na qual os desenvolvedores atribuem uma persona ou função específica a Claude usando o parâmetro do sistema na API de mensagens. Ao escalar Claude para a função de um especialista no assunto, como um Conselheiro Geral para análise jurídica ou um Diretor Financeiro para planejamento financeiro, os desenvolvedores podem explorar o conhecimento e as habilidades latentes do modelo nesses domínios. O prompt de função aprimora a precisão, a nuance e a consciência contextual das respostas de Claude, permitindo a criação de aplicativos de IA mais sofisticados e direcionados.

Você pode fornecer alguns exemplos de aplicações reais de engenharia rápida com Claude? 

A engenharia rápida com Claude já mostrou resultados promissores em aplicações do mundo real. Por exemplo, a ZoomInfo alavancou as ferramentas e técnicas da Anthropic para acelerar o desenvolvimento de seu aplicativo Retrieval-Augmented Generation (RAG), reduzindo significativamente o tempo para MVP e melhorando a qualidade da saída. A engenharia rápida tem o potencial de impulsionar a inovação em vários setores, desde saúde e finanças até educação e entretenimento.

Como posso começar a usar engenharia rápida usando o Claude da Anthropic? 

Para começar sua jornada de engenharia de prompts com Claude, considere se inscrever no workshop on-line abrangente da Anthropic. O workshop oferece experiência prática, exercícios práticos e acesso a uma riqueza de recursos selecionados por especialistas. Você aprenderá a definir critérios de sucesso, desenvolver conjuntos de testes e iterar em prompts com base em feedback empírico. Além disso, o envolvimento com a vibrante comunidade de engenharia de prompts por meio de fóruns, conferências e projetos de código aberto pode fornecer oportunidades de aprendizado contínuo e inspiração para a criação de aplicativos de IA inovadores.