Glossário do prompt: as palavras que você precisa conhecer

Um colega diz: “O seu problema é a janela de contexto, precisava de um pouco de few-shot e de baixar a temperatura.” Você balança a cabeça, abre uma aba e cai em três definições que se contradizem. O vocabulário da IA é uma mistura de termos técnicos, anglicismos e palavras comuns que ganham um sentido particular, e desanima mais gente do que as próprias ferramentas.

Este glossário reúne trinta e cinco palavras que você realmente encontra, organizadas por tema em vez de ordem alfabética, porque elas se esclarecem umas às outras. Cada definição cabe em poucas linhas, com um exemplo quando ajuda, e remete ao artigo que aprofunda. Use a busca do seu navegador se procurar um termo específico.

Um prompt, palavra por palavra

Antes do vocabulário, aqui está um prompt em que cada parte tem um nome. Os termos em negrito são definidos mais adiante.

Você é um consultor de gestão para pequenas associações.             (papel)

O clube de bocha de [CIDADE] tem 60 sócios, anuidade de 40 euros.    (contexto)
Aqui está o balanço do ano: [COLE O BALANÇO].                        (documento fornecido)

Redija um resumo para a assembleia geral.                            (tarefa)

Responda em no máximo 10 linhas, com três seções:
receitas, despesas, perspectivas.                                    (formato de saída)

Exemplo de tom: “Terminamos o ano com 312 euros a mais do que no início.”  (exemplo)
Não cite nenhum número que não conste no balanço.                    (restrição)

Essa divisão corresponde ao que detalha a anatomia de um bom prompt.

O básico

Prompt. A mensagem que você envia à IA: uma pergunta, uma instrução, um texto a tratar, ou tudo isso junto. Para os geradores de imagem, é a descrição da imagem. Também se diz comando ou pedido. O guia para iniciantes faz o panorama.

Modelo de linguagem. O programa que produz as respostas. Foi treinado com quantidades enormes de texto e escreve a resposta pedaço por pedaço, calculando o que tem mais chance de vir em seguida. A sigla em inglês é LLM, de large language model. Como funciona, sem jargão.

IA generativa. Família de ferramentas que produzem conteúdo novo (texto, imagem, som, código) em vez de classificar ou buscar o que já existe. ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat e Midjourney fazem parte dela.

Assistente, chatbot. O aplicativo em que você conversa com um modelo. O mesmo modelo pode estar por trás de vários aplicativos, com ajustes e funções diferentes.

Conversa. A sequência de trocas dentro da qual o modelo vê tudo o que veio antes. Uma nova conversa recomeça do zero, a menos que a ferramenta ofereça uma memória, cujo funcionamento varia conforme a ferramenta.

Treinamento. A fase em que o modelo aprende a partir de textos antes de ser colocado à sua disposição. O que aconteceu depois do fim dela é desconhecido para ele, a menos que tenha acesso a uma busca.

Tokens. Os pedaços de palavras que o modelo lê e escreve: uma palavra curta vale um, uma palavra longa pode valer vários. Os limites e as tarifas das ferramentas costumam ser medidos nessa unidade. Veja tokens e janela de contexto.

Janela de contexto. A quantidade de texto, em tokens, que o modelo consegue manter à vista de uma só vez: seu pedido, a conversa, os documentos anexados e a própria resposta. Além disso, ele perde elementos. Para documentos grandes, leia trabalhar com documentos longos.

O que você escreve num prompt

Papel. A instrução que dá um ponto de vista à IA: “você é um consultor de gestão”. Útil para fixar um nível de linguagem e um ângulo, sem tornar o modelo mais competente do que ele é. Veja dar um papel à IA.

Contexto. As informações da sua situação que o modelo não tem como adivinhar: quem você é, para quem escreve, o que foi decidido. Dá para fazer a triagem com o teste do este artigo.

Instrução, comando. O que você pede para fazer. Quanto mais precisa e verificável, melhor é seguida.

Restrição. Um limite posto à resposta: tamanho, palavras proibidas, escopo (“somente a partir do texto fornecido”).

Variável. Um espaço entre colchetes, como CIDADE], que você substitui a cada uso. Uma variável transforma um prompt em modelo reutilizável; veja a [sua biblioteca de prompts.

Formato de saída. A forma desejada para a resposta: lista, tabela, três parágrafos. Impõe-se numa frase, como no artigo sobre o formato.

Saída estruturada, JSON. Uma resposta num formato legível por um programa, como o JSON, com campos fixos. Útil quando o resultado alimenta uma planilha ou um aplicativo. Veja a saída JSON.

Prompt de sistema, instruções de sistema. Um texto de instruções colocado antes da conversa, que regula o comportamento geral da IA (tom, regras, assuntos permitidos). Dependendo das ferramentas, às vezes assume a forma de ajustes personalizados. Veja as instruções de sistema.

Prompt negativo. Nos geradores de imagem que o permitem, a lista do que não se quer ver aparecer (desfoque, texto, mãos deformadas). Veja o prompt negativo.

As técnicas

Zero-shot, one-shot, few-shot. O número de exemplos fornecidos no prompt: nenhum, um só, alguns. Os exemplos fixam o formato e o tom melhor do que adjetivos. O few-shot prompting detalha como escolhê-los.

Raciocínio passo a passo. Pedir ao modelo que exponha o raciocínio antes de concluir, o que ajuda em problemas de várias etapas. Em inglês: chain of thought. Dependendo das ferramentas, alguns modelos fazem isso por conta própria. Veja raciocinar passo a passo.

Cadeia de prompts. Dividir uma tarefa em vários prompts sucessivos, com o resultado de um virando a entrada do seguinte. Mais confiável do que um único prompt grande. Veja encadear prompts.

Iteração. O ato de melhorar um resultado por pequenas correções sucessivas. O método está em melhorar um prompt por iterações.

Meta-prompting. Pedir à IA que escreva ou melhore um prompt no seu lugar. Prático para começar, deve ser relido antes do uso. Veja o meta-prompting.

Injeção de prompt. Instruções escondidas num texto que a IA lê (página web, e-mail, documento) e que ela pode tomar por ordens. Esse risco afeta sobretudo as ferramentas conectadas aos seus arquivos ou à internet.

Os ajustes

Temperatura. Ajuste que dosa o acaso na escolha das palavras. Baixa, as respostas são mais previsíveis; alta, mais variadas. Nem todas as ferramentas permitem alterá-la. Veja temperatura e parâmetros.

Top-p. Outro ajuste do acaso: o modelo escolhe apenas entre as palavras mais prováveis, até um limite acumulado. É ajustado sobretudo em ferramentas para desenvolvedores.

Comprimento máximo. Teto do número de tokens da resposta. Uma resposta cortada no meio às vezes vem daí.

O que dá errado

Alucinação. Uma resposta falsa, apresentada com segurança: fonte, número, função ou citação inventados. Decorre do funcionamento do modelo, mesmo com um prompt impecável. Veja reduzir as alucinações e verificar uma resposta.

Viés. Uma tendência sistemática nas respostas: estereótipos, ponto de vista majoritário, hábitos de um país. O teste da substituição permite identificá-los.

Complacência. Tendência a dar razão a você ou a achar seu texto bom, mesmo quando não é. Combata pedindo explicitamente uma crítica.

Deriva da conversa. Depois de muitas trocas, o modelo pode misturar instruções antigas com as novas. Nesse caso, recomece de uma conversa nova.

As ferramentas e suas palavras

Multimodal. Um modelo que trata vários tipos de conteúdo: texto, imagem, às vezes som ou vídeo. Você pode mostrar uma foto a ele e fazer uma pergunta sobre ela.

RAG. De retrieval-augmented generation: a ferramenta busca primeiro trechos numa base de documentos e depois os entrega ao modelo junto com a sua pergunta. É assim que certos assistentes respondem a partir dos seus arquivos ou da web.

Agente. Um programa que deixa um modelo encadear ações (pesquisar, abrir um arquivo, escrever) para atingir um objetivo, em vez de responder uma só vez. As instruções para agentes têm regras próprias.

Fine-tuning, ajuste fino. Retreinar um modelo existente com exemplos escolhidos para especializá-lo. Um trabalho de desenvolvedor, que nada tem a ver com escrever um prompt.

Memória. Função de certas ferramentas que guarda informações de uma conversa para outra. Sua existência, seus ajustes e sua duração variam; confira-os na ferramenta, sobretudo antes de confiar a ela dados pessoais. Veja a confidencialidade.

Como usar

Não tente decorar tudo. Fique com as oito palavras que aparecem nas suas conversas: prompt, contexto, formato, exemplo, iteração, alucinação, token, janela de contexto. No dia em que alguém soltar um termo que você não conhece, volte aqui ou, melhor, peça à IA que o explique com um exemplo do seu ofício. Se você prefere começar pela prática, o catálogo de prompts mostra um trecho e um resultado real antes de qualquer compra.