Questão FC369874
Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente e
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente esses modelos, extraindo respostas mais úteis, seguras e alinhadas ao objetivo do usuário.
Em relação às boas práticas de engenharia de prompt aplicadas a grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.
- A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL.
- Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais.
- Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo.
- LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas.
- A engenharia de prompt não tem impacto sobre a segurança das respostas geradas, já que os LLMs seguem regras internas fixas de filtragem de conteúdo.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A afirmativa destaca que instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de obter respostas úteis de um LLM.
Instruções explícitas reduzem a ambiguidade: ao especificar objetivo, formato e extensão (por ex.: “resuma em 3 frases” ou “retorne em JSON”), o modelo tem critérios claros para gerar a saída desejada.
Fornecer exemplos demonstra o estilo e o nível de detalhe esperados. Um par de entradas e saídas serve como referência concreta, orientando o LLM sobre como mapear entrada para resposta.
A delimitação clara da tarefa (escopo, público, restrições) evita respostas genéricas ou fora do contexto e diminui a chance de informações incorretas ou irrelevantes.
Em resumo, combinar clareza, exemplos e limites transforma instruções vagas em solicitações reproduzíveis e alinhadas ao objetivo do usuário.
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