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Os chatbots GPT e os agentes LLM como ChatGPT são excelentes em algumas tarefas, mas... não em tudo.
Felizmente, existem estratégias de solicitação que pode utilizar para melhorar os seus fluxos de trabalho de IA generativa.
O encadeamento de prompts é uma técnica que pode ser utilizada para quaisquer tarefas que exijam vários passos em profundidade. Implica dividir a tarefa em passos mais pequenos e utilizar os resultados da IA para informar os passos seguintes.
Vamos lá ver o que se passa:
O que é o encadeamento de mensagens?
O encadeamento de prompts é uma técnica de processamento de linguagem natural (PNL) que utiliza uma série de prompts para abordar cada etapa de uma tarefa com várias etapas.
Cada prompt da cadeia trata de uma parte da tarefa e o resultado da IA é utilizado para informar as etapas seguintes.
Exemplos de encadeamento de prompts
Criação de conteúdos
Sugestão 1: Criar um esboço de um briefing para um funcionário sobre como a automatização da IA pode melhorar a produtividade.
Saída:
- Introdução: O que é a automatização da IA?
- Benefícios da automatização da IA no local de trabalho
- Como a IA pode simplificar tarefas repetitivas
- Ferramentas de IA que podem aumentar a produtividade
- Responder às preocupações e desafios com a automatização da IA
- Conclusão e próximas etapas
Sugestão 2: Quais são as preocupações e desafios comuns (ou seja, #5 do resultado acima) para os trabalhadores que adoptam a automatização da IA?
Saída:
- Segurança no emprego
- Lacunas de competências
- Confiança e transparência
- Segurança e privacidade dos dados
Sugestão 3: Quais são as preocupações comuns em matéria de segurança dos dados para os trabalhadores que adoptam a automatização da IA e como as podemos atenuar?
Utilizando esta técnica, pode solicitar a uma ferramenta de IA conversacional que gere todas as ideias e conteúdos que pretende incluir no seu briefing.
Se pedir este briefing a um chatbot de IA generativa, é provável que este não lhe dê a mesma duração ou o mesmo nível de qualidade do que se o dividir em passos individuais.
Planeamento estratégico
Digamos que quer pedir a um chatbot de IA que gere um esboço de um plano de marketing para o seu hotel.
Sugestão 1: Elaborar um esboço de um plano estratégico de marketing.
Saída:
- Resumo executivo
- Estudos e análises de mercado
- Metas e objectivos de marketing
- Público-alvo
- Estratégias de marketing
- Tácticas e implementação
- Orçamento e recursos
- Medição e análise
- Conclusão
Sugestão 2: Quais são os exemplos de metas e objectivos de marketing?
Saída:
- Aumentar o conhecimento da marca
- Gerar contactos
- Aumentar as vendas e as receitas
- Melhorar a retenção de clientes
- Expandir o alcance do marketing
Sugestão 3: Quais são as melhores formas de gerar contactos para um hotel?
Saída:
- Investir num chatbot com IA para reservar quartos e vender serviços de forma eficiente
- Estabelecer parcerias com empresas locais para serviços de referência
- Oferecer promoções e pacotes especiais
- Optimize o seu sítio Web para SEO
Pergunta 4: Pode explicar-me passo a passo como posso implementar um chatbot para hotéis?
Ao pedir informações sobre cada passo e subpasso do esquema gerado, pode facilmente construir um rascunho do seu plano de marketing estratégico.
Quando é que devo utilizar o encadeamento de mensagens?
O encadeamento de prompts é mais adequado para tarefas complexas e com várias etapas. Se for necessário refletir sobre cada passo de uma tarefa, será sempre vantajoso dividi-la em tarefas mais pequenas.
E se estiver a começar do zero, obter ideias e conteúdos através de cada passo da sua cadeia de solicitações é a forma mais fácil de criar um resultado coeso.
Alguns exemplos de tarefas que devem utilizar o encadeamento rápido incluem:
- Criar uma estratégia empresarial para uma nova empresa
- Desenvolver uma estratégia de vendas de IA ou um funil de vendas de IA
- Geração de conteúdos pormenorizados, como um relatório ou um briefing
- Conceber um programa de formação para novos funcionários
- Calcular o ROI do seu chatbot com IA
Estas tarefas requerem várias etapas que são melhor executadas uma de cada vez do que todas de uma só vez.
Prompting Encadeado vs Prompting em Cadeia de Pensamento
Apesar de semelhantes no nome, o encadeamento de mensagens e o encadeamento de ideias são estratégias diferentes para melhorar os resultados da IA generativa.
Promoção da cadeia de pensamento
Com a sugestão de cadeia de pensamento, um utilizador orienta a IA para explicar o raciocínio subjacente à sua resposta numa única resposta. Isto leva a IA a percorrer cada passo do processo de resolução de problemas, mas é conseguido através de um único pedido e resposta.
Por exemplo, um prompt de cadeia de pensamento pode ser realizado numa única mensagem:
"Uma equipa de RH precisa de rever 5 avaliações de desempenho dos trabalhadores. Cada uma demora 30 minutos e são necessários 15 minutos de preparação prévia. As avaliações dos seniores requerem mais 10 minutos cada. Quanto tempo demorará a concluir 5 avaliações de seniores e 25 avaliações de juniores? Explique o seu raciocínio passo a passo.
Encadeamento de pedidos
Com o encadeamento de avisos, a tarefa é dividida em passos separados com vários avisos, cada um baseado no resultado anterior. Isto ajuda a estruturar e a guiar a IA através de uma tarefa complexa que provavelmente envolve raciocínio.
O primeiro prompt pode ter o seguinte aspeto:
Sugestão: Identificar os principais desafios que uma empresa pode enfrentar aquando da transição para o trabalho remoto.
Saída:
- Lacunas de comunicação
- Manter a produtividade
- Infra-estruturas tecnológicas
- Envolvimento dos trabalhadores
As próximas perguntas podem aprofundar estes conceitos. Por exemplo:
Sugestão: Diga-me como é que uma empresa pode encontrar soluções para as falhas de comunicação aquando da transição para o trabalho à distância.
Após a próxima ronda de saída, o próximo elo da cadeia pode ser:
Sugestão: Quais são os desafios comuns que as empresas enfrentam quando adoptam estas soluções?
Assim, embora os dois sejam semelhantes, adoptam abordagens diferentes para extrair o conteúdo mais aprofundado e relevante das ferramentas de IA generativa.
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