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Estamos vivendo uma evolução acelerada da Inteligência Artificial (IA) e a capacidade de adaptar-se e dominar novas tecnologias tornou-se mais relevante do que nunca. Com a IA moldando diversos aspectos da produção de conteúdo, desde a criação de código até a elaboração de documentos legais, a pessoa que se destaca é aquela que sabe utilizar estas ferramentas de forma eficaz. Esta habilidade a ser explorada para aprimorar a comunicação entre humano e máquina é a Engenharia de Prompt.

Neste livro, Ricardo Pupo Larguesa proporciona uma visão abrangente e prática sobre como dominar a Engenharia de Prompt, uma competência vital na era da IA. Ao mergulhar nas páginas deste guia, você aprenderá a integrar a Engenharia de Prompt à sua rotina de trabalho, a criar prompts eficientes e a adaptar modelos de linguagem como Gemini, ChatGPT e GitHub Copilot às suas necessidades para agilizar e otimizar o desenvolvimento de software. Com foco na resolução de problemas complexos e no aumento da produtividade, este livro é uma ferramenta indispensável para pessoas desenvolvedoras que buscam se posicionar na vanguarda da tecnologia, assegurando um lugar de destaque no futuro da programação.

Saiba o que você vai aprender

Sumário

• 1 Modelos de linguagem
• 1.1 Conceitos e história da Inteligência Artificial
• 1.2 O que são modelos de linguagem

• 2 Engenharia de prompt
• 2.1 Definição e conceito de engenharia de prompt
• 2.2 A importância da engenharia de prompt na IA e PLN
• 2.3 Aplicações da engenharia de prompt
• 2.4 Aplicações da engenharia de prompt na análise e no desenvolvimento de sistemas
• 2.5 A profissão de Engenharia de Prompt

• 3 Elaboração de prompts
• 3.1 A instrução (ou pergunta)
• 3.2 A resposta (ou ação esperada)
• 3.3 O contexto conversacional

• 4 Testes de prompts
• 4.1 Teste manual
• 4.2 Teste iterativo
• 4.3 Teste de múltiplas variações
• 4.4 Teste de casos extremos de prompts
• 4.5 Teste com diferentes modelos de linguagem

• 5 Organização de prompts
• 5.1 Identificando necessidades e objetivos
• 5.2 Organizando um banco de prompts
• 5.3 Organizando contextos e padronizando respostas
• 5.4 Garantindo continuidade das interações
• 5.5 Utilizando fontes externas
• 5.6 Abordagem multilíngue e cultural
• 5.7 Considerações éticas e de privacidade
• 5.8 Considerações legais sobre sigilo e confidencialidade

• 6 IA e o programador moderno
• 6.1 O que a IA pode fazer por você
• 6.2 O que a IA NÃO pode fazer por você
• 6.3 O perfil do novo analista de sistemas

• 7 Prompts de apoio à modelagem
• 7.1 Especificando requisitos funcionais
• 7.2 Estimando esforço e prazos
• 7.3 Especificando requisitos técnicos
• 7.4 Organizando as tarefas de um projeto
• 7.5 Gerando diagramas UML

• 8 Prompts de apoio à codificação
• 8.1 Gerando um pseudocódigo próprio
• 8.2 Gerando ícones e imagens
• 8.3 Simulando interação com sistemas ou serviços
• 8.4 Gerando modelos de dados
• 8.5 Obtendo instruções detalhadas
• 8.6 Desenvolvendo plugins para múltiplas plataformas
• 8.7 Gerando fragmentos de código para construir uma solução completa

• 9 Prompts de apoio a testes e revisão de código
• 9.1 Testando seu código-fonte
• 9.2 Analisando a segurança do seu código

• 10 Prompts de apoio à documentação
• 10.1 Documentando seu projeto
• 10.2 Automatizando publicações
• 10.3 Mantendo código-fonte

• 11 Modelos de Linguagem de Código (Code Language Models)
• 11.1 GitHub Copilot

• 12 Desafios e tendências futuras na Engenharia de Prompt
• 12.1 Lidando com vieses e controvérsias nos prompts
• 12.2 Avanços em modelos de linguagem e suas implicações na Engenharia de Prompt
• 12.3 O que será dos direitos autorais
• 12.4 O futuro da interação humano-IA por meio de prompts
• 12.5 Conclusão

• 13 Referências