Fundamentos de engenharia de prompts para o Amazon Quick
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Este artigo delineia os princípios fundamentais da engenharia de prompts para o Amazon Quick, enfatizando que a comunicação clara impacta significativamente a qualidade da saída da IA. Destaca técnicas essenciais, como fornecer detalhes específicos, estabelecer o contexto empresarial e utilizar exemplos few-shot para orientar o comportamento do modelo. O texto apresenta o framework CRISPE como uma estrutura universal para prompts complexos, cobrindo elementos como papel, intenção, etapas e critérios de avaliação. Além disso, são apresentados frameworks especializados, incluindo RADAR para recuperação de conhecimento, ARCHITECT para agentes personalizados e QUEST para consultas complexas. Métodos avançados discutidos envolvem recuperação baseada em metadados, análise multi-perspectiva e planejamento de cenários para lidar com desafios de nível empresarial. Uma aplicação prática demonstra a automação do processamento de RFIs por meio de fluxos estruturados que transformam dados não estruturados em formatos consistentes. Por fim, o texto recomenda medir a eficácia dos prompts por meio de métricas de precisão e consistência, enquanto se constrói uma biblioteca reutilizável de padrões.
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