São Paulo — InkDesign News — A gestão de prompts em sistemas de machine learning e deep learning é crucial para garantir a eficiência no desenvolvimento de produtos. Erros comuns durante a codificação e implantação podem limitar a inovação e a rapidez da equipe.
Arquitetura de modelo
Durante o desenvolvimento de um produto de IA generativa, a abordagem inicial muitas vezes envolve a codificação rígida dos prompts. Essa técnica, embora funcione, acarreta dificuldades em ajustes futuros. Cada alteração exige processos complexos de versionamento e implantação, bloqueando a iteração rápida.
“Isso torna a iteração rápida praticamente impossível e impede que os responsáveis pelo produto participem do processo.”
(“This made fast iteration nearly impossible and left product folks completely out of the loop.”)— Autor, Empresa
Treinamento e otimização
Quando os prompts estão integrados diretamente ao código, cada pequena modificação gera a necessidade de mudanças no sistema de controle de versão. Isso não apenas aumenta a fricção durante o desenvolvimento, mas também oculta a visibilidade das alterações realizadas. A falta de um sistema de rastreamento eficaz pode transformar pequenas mudanças em uma tarefa complexa.
“A falta de acompanhamento e experimentação resulta em suposições.”
(“Without tracking and experimentation, you’re guessing.”)— Autor, Empresa
Resultados e métricas
Systems like Langfuse mostram que a gestão de prompts pode ser feita de maneira eficiente fora do código-fonte. Isso permite que as equipes façam atualizações em tempo real sem a complicação de reimplantações. A capacidade de versionar e acompanhar as mudanças proporciona uma visão mais clara de como os ajustes afetam o desempenho e a satisfação do usuário.
“Isso facilita a contribuição de não engenheiros.”
(“It also makes it easier for non-engineers to contribute.”)— Autor, Empresa
A gestão de prompts não é um mero acessório, mas uma necessidade para equipes que buscam eficiência e inovação em seus processos de desenvolvimento. Como próximas etapas, a adoção de ferramentas dedicadas pode permitir um avanço significativo na qualidade e na agilidade dos sistemas de machine learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
