Durante várias décadas, era necessário ter o domínio de linguagens de programação complexas para interagir com maquinas . Por muito tempo, esta realidade restringiu o acesso à tecnologia a pesquisadores e profissionais especializados no tema. O avanço do reconhecimento e processamento de linguagem natural mudou esse cenário significativamente. O uso da inteligência artificial foi democratizado permitindo […]
Durante várias décadas, era necessário ter o domínio de linguagens de programação complexas para interagir com maquinas . Por muito tempo, esta realidade restringiu o acesso à tecnologia a pesquisadores e profissionais especializados no tema.
O avanço do reconhecimento e processamento de linguagem natural mudou esse cenário significativamente. O uso da inteligência artificial foi democratizado permitindo que qualquer pessoa possa conversar com sistemas inteligentes usando a linguagem do dia a dia.
Quando se trata de aplicações mais “sérias”, extrair bons resultados de ferramentas de IA é fundamental. É para esta finalidade que existe a “Engenharia de Prompts”, que consiste no planejamento detalhado e refinamento de prompts em linguagem natural para conseguir melhores resultados.
Ainda assim, há profissionais da área de tecnologia que defendem que a linguagem natural não é suficiente para tirar o melhor das ferramentas de IA. Por isso, eles recomendam o chamado “JSON Prompting”. Para quem não está familiarizado com o termo, JSON é um formato de texto utilizado para armazenamento e transporte de dados estruturados.
Ele é o padrão universal utilizado na web para a comunicação entre servidores, sites e apps mobile. O formato é de fácil leitura por humanos e mais simples para máquinas processarem. Por isso, tem sido visto como um potencializador da precisão dos resultados em chatbots conversacionais.
Exemplo de JSON Prompting
Linguagem natural
“Escreva um e-mail para um cliente informando atraso na entrega do projeto, explicando os motivos e apresentando uma nova previsão de entrega de forma cordial”
JSON
{
“tarefa”: “criar_email”,
“destinatario”: “cliente”,
“assunto”: “Atraso na entrega do projeto”,
“objetivo”: “Comunicar atraso com transparência”,
“incluir”: [
“motivo_do_atraso”,
“nova_previsao”,
“pedido_de_compreensao”
],
“tom”: “cordial”,
“estilo”: “corporativo”
}
No exemplo acima, a IA recebe informações mais claras sobre estrutura, contexto e expectativa de saída. Na prática, isso melhora a consistência das respostas, reduz erros de interpretação e facilita integrações com softwares, APIs e automações corporativas.
O uso de JSON Prompting consiste em organizar instruções para a IA em uma estrutura padronizada de chave e valor. O objetivo é tornar os pedidos mais claros e previsíveis. Para criar um prompt em JSON, o ideal é separar as informações por categorias, como objetivo da tarefa, contexto, formato da resposta e tom de voz, por exemplo.
Ao invés de escrever um comando longo e sem objetividade, o usuário pode estruturar os dados de forma mais organizada, utilizando campos como “tarefa”, “objetivo”, “tom”, “formato” e “itens”. Quanto mais clara e limpa a estrutura do JSON, maior a precisão da resposta gerada pela inteligência artificial.
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Por: Vinicius Marques
