Técnicas de Prompt Engineering para Chatbots de Ecommerce

O que é Prompt Engineering?

Definição e Visão Geral

Prompt engineering envolve criar instruções precisas que orientam modelos de linguagem de IA na geração dos resultados desejados. É uma prática fundamental que ajuda o chatbot a compreender e responder adequadamente a várias solicitações. Um prompt engineering eficaz pode transformar um chatbot em um assistente confiável e fácil de usar.

Benefícios do Prompt Engineering Eficaz

• Maior Precisão: Prompts bem elaborados levam a respostas mais precisas, pois a IA compreende melhor a solicitação.
• Consistência: Prompts estruturados garantem que o chatbot atue de forma consistente em diferentes interações.
• Satisfação do Usuário: Respostas claras e relevantes melhoram a experiência do usuário.
• Eficiência: Prompts eficazes reduzem a necessidade de perguntas adicionais, economizando tempo para usuários e para o sistema.

Por que o Prompt Engineering é Importante?

Maior Precisão

Prompts bem elaborados ajudam a IA a compreender melhor as solicitações dos usuários, resultando em respostas mais precisas e relevantes. Isso é essencial para manter interações de alta qualidade e atender às expectativas dos clientes.

Consistência

Prompts estruturados garantem que o chatbot ofereça desempenho consistente, independentemente do contexto ou da natureza da interação. Essa consistência é fundamental para construir confiança e confiabilidade.

Satisfação do Usuário

Ao fornecer respostas claras e relevantes, o prompt engineering eficaz aumenta a satisfação do usuário. Um chatbot que entende e atende rapidamente às necessidades do usuário aprimora a experiência geral do cliente.

Eficiência

Prompts eficazes reduzem a necessidade de perguntas adicionais, agilizando as interações e economizando tempo tanto para os usuários quanto para o chatbot. Essa eficiência contribui para uma experiência mais fluida e satisfatória.

Principais Táticas para um Prompt Engineering Eficaz

Use Delimitadores para Indicar Partes Distintas do Input

Delimitadores, como “””, < > ou <tag> </tag>, ajudam a separar cada parte do input, permitindo que o chatbot compreenda e processe diferentes partes da solicitação de forma eficiente. Por exemplo:

Você é um especialista em atendimento ao cliente. Sua tarefa é responder às solicitações de {input} usando recursos.

---SOLICITAÇÃO DO CLIENTE---
{input}
RESPOSTA:

Esse formato garante que o chatbot saiba onde a solicitação começa e termina, fornecendo uma estrutura clara para a resposta.

Peça uma Saída Estruturada

Saídas estruturadas orientam o chatbot em um processo passo a passo, melhorando a qualidade de suas respostas. Por exemplo:

1. Visão Geral: Uma breve descrição do produto ou informação utilizando os metadados fornecidos.
2. Principais Características: Destaque as principais características do produto ou informação.
3. Relevância: Identifique e liste outros produtos ou informações relevantes com base nos metadados fornecidos.

Esse método ajuda o chatbot a “pensar” e fornecer respostas abrangentes.

Desafio: Às vezes, a IA gerava respostas sem sentido para um simples cumprimento porque não foi instruída a gerar uma resposta amigável como faria um humano, e sim encontrava produtos aleatórios para mencionar.

Solução: Adicione uma linha simples como esta antes da saída:

Se não houver contexto relevante disponível, tente buscar as informações nas URLs. Se não houver informações relevantes, então evite gerar mais respostas e reconheça a dúvida do cliente ou cumprimente-o educadamente.

Dessa forma, o chatbot gera respostas adequadas para cumprimentos.

Estruture o Prompt para Passos Iniciais

Estruturar o prompt incluindo passos iniciais ajuda o chatbot a saber como começar sua tarefa. Veja uma versão aprimorada:

Sua tarefa é analisar e fornecer feedback sobre detalhes de produtos utilizando o contexto. Avalie as informações do produto fornecidas, dê feedback estruturado e detalhado aos clientes e identifique produtos relevantes com base no contexto fornecido.
INÍCIO DO CONTEXTO
{context}
FIM DO CONTEXTO
INÍCIO DO INPUT
{input}
FIM DO INPUT

tarefa caso o usuário peça produtos específicos ou comparação de produtos:

1. **Visão Geral:** Uma breve descrição do produto ou informação utilizando os metadados fornecidos.
2. **Principais Características:** Destaque as principais características do produto ou informação.
3. **Relevância:** Identifique e liste outros produtos ou informações relevantes com base nos metadados fornecidos.

INÍCIO DA SAÍDA
FIM DA SAÍDA
Se não houver contexto relevante disponível, tente buscar as informações nas URLs. Se não houver informações relevantes, então evite gerar mais respostas e reconheça a dúvida do cliente ou cumprimente-o educadamente.

RESPOSTA:

Essa estrutura garante que o chatbot possa lidar com diferentes tipos de solicitações e fornecer respostas relevantes.

Lidando com Problemas de Tradução do Chatbot

Atualmente, o LLM apresenta problemas de tradução e responde exclusivamente em inglês. Para resolver isso, adicione no início do prompt:

(É importante traduzir para o idioma relevante)

Essa adição ajuda a combater problemas de tradução nas respostas do chatbot.

Estrutura Final do Prompt

Combinando todas as táticas, a estrutura final do prompt fica assim:

Sua tarefa é analisar e fornecer feedback sobre detalhes de produtos utilizando o contexto, mas é importante traduzir para o idioma relevante. Avalie as informações do produto fornecidas, dê feedback estruturado e detalhado aos clientes e identifique produtos relevantes com base no contexto fornecido.INÍCIO DO CONTEXTO
{context}
FIM DO CONTEXTOINÍCIO DO INPUT
{input}
FIM DO INPUT

tarefa caso o usuário peça produtos específicos ou comparação de produtos:

1. **Visão Geral:** Uma breve descrição do produto ou informação utilizando os metadados fornecidos.
2. **Principais Características:** Destaque as principais características do produto ou informação.
3. **Relevância:** Identifique e liste outros produtos ou informações relevantes com base nos metadados fornecidos.INÍCIO DA SAÍDA
FIM DA SAÍDA
Se não houver contexto relevante disponível, tente buscar as informações nas URLs. Se não houver informações relevantes, então evite gerar mais respostas e reconheça a dúvida do cliente ou cumprimente-o educadamente.
Se o usuário não estiver satisfeito, use {chat_history}

RESPOSTA:

Insights Adicionais sobre Prompt Engineering

Clareza e Especificidade

Garantir que os prompts sejam claros e específicos é fundamental. Ambiguidades podem levar a mal-entendidos e respostas incorretas. Por exemplo, um prompt como:

“Forneça as principais características e benefícios deste produto”

gera respostas mais detalhadas e úteis do que uma solicitação vaga como:

“Fale sobre este produto.”

Consciência Contextual

Inclua contexto relevante nos prompts para ajudar o chatbot a entender o pano de fundo da solicitação. Por exemplo:

INÍCIO DO CONTEXTO
Produto: XYZ Phone
Características: 64GB de armazenamento, Câmera de 12MP, Bateria de 3000mAh
Preço: R$299
FIM DO CONTEXTO

Essas informações de contexto orientam o chatbot para gerar respostas mais relevantes e precisas.

Refinamento Iterativo

Testar e refinar continuamente os prompts é essencial. Atualizar e otimizar regularmente os prompts com base no feedback dos usuários garante que o chatbot permaneça eficaz e relevante.

Intenção do Usuário

Compreender a intenção do usuário é crucial. Projetar prompts que capturem e respondam às necessidades subjacentes do usuário pode aumentar significativamente a utilidade do chatbot.

Técnicas Avançadas em Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning envolve fornecer ao modelo de IA alguns exemplos do resultado desejado juntamente com o prompt. Por exemplo:

Exemplo 1:
Usuário: Quanto tempo leva o envio?
Bot: O envio geralmente leva de 5 a 7 dias úteis.

Exemplo 2:
Usuário: Qual é a política de devolução?
Bot: Você pode devolver produtos em até 30 dias após a compra para reembolso total.

Sua vez:
Usuário: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning envolve estruturar prompts de forma que o modelo possa gerar respostas precisas sem exemplos prévios. Isso exige prompts altamente específicos e detalhados. Por exemplo:

Você é um especialista em atendimento ao cliente. Forneça informações detalhadas sobre a política de garantia da empresa quando solicitado por um cliente.