Visão geral das solicitações

Note

Este artigo descreve recursos usados em agentes ou fluxos de agente da plataforma do agente padrão.

Este artigo explica prompts e a engenharia de prompts como conceitos-chave para ajudar você a criar poderosas capacidades de IA generativa que você pode usar no Copilot Studio.

Importante

  • Os prompts usam modelos da plataforma Azure Foundry.
  • Esse recurso pode estar sujeito a limites de uso ou limitação de capacidade.

Prerequisites

O que é um prompt

Um prompt é composto principalmente por uma instrução em linguagem natural que instrui um modelo de IA generativa a realizar uma tarefa. O modelo segue a solicitação para determinar a estrutura e o conteúdo do texto que precisa gerar. A engenharia de prompts é o processo de criar e refinar o prompt usado pelo modelo.

Uma experiência de criação de prompts permite que os criadores criem, testem e salvem prompts reutilizáveis. Nessa experiência, você também pode usar variáveis de entrada e dados de conhecimento para fornecer dados de contexto dinâmicos em tempo de execução. Você pode compartilhar esses prompts com outras pessoas e usá-los em agentes, fluxos de trabalho ou aplicativos.

Você pode usar esses prompts para muitas tarefas ou cenários de negócios, como resumir conteúdo, categorizar dados, extrair entidades específicas, traduzir idiomas, avaliar sentimentos ou formular uma resposta a uma reclamação. Por exemplo, você pode criar um prompt para selecionar ações dos e-mails da empresa e usá-lo em um fluxo de trabalho do Power Automate para construir uma automação de processamento de e-mails.

Captura de tela do editor de prompts do criador de prompts

No Copilot Studio, você pode usar prompts como ferramentas para agentes para melhorar a experiência do chat ou habilitar automações avançadas de IA. Você também pode usar prompts como nós de fluxo de trabalho para incorporar ações de IA a automações determinísticas.

Supervisão humana

A supervisão humana é um passo importante ao trabalhar com conteúdo gerado a partir de um modelo de IA generativa. Esses modelos são treinados com enormes volumes de dados e podem conter erros e vieses. Um humano deve revisar o conteúdo antes de postá-lo online, enviá-lo a um cliente ou usá-lo para informar uma decisão de negócios. A supervisão humana ajuda você a identificar possíveis erros e vieses. Ele também garante que o conteúdo seja relevante para o caso de uso pretendido e esteja alinhado com os valores da empresa.

A revisão humana também pode ajudar a identificar quaisquer problemas no próprio modelo. Por exemplo, se o modelo estiver gerando conteúdo que não seja relevante para o caso de uso pretendido, talvez seja necessário ajustar a solicitação.

IA responsável

A Microsoft está comprometida em criar IA responsável por design. Nosso trabalho é guiado por um conjunto básico de princípios: justiça, confiabilidade e segurança, privacidade e segurança, inclusão, transparência e responsabilidade. Estamos colocando esses princípios em prática em toda a empresa para desenvolver e implantar IA que tenha um impacto positivo na sociedade. Adotamos uma abordagem abrangente, combinando pesquisa inovadora, engenharia excepcional e governança responsável. Com a pesquisa líder da OpenAI sobre alinhamento de IA, estamos avançando em uma estrutura para a implantação segura de nossas próprias tecnologias de IA que visam ajudar a orientar o setor em direção a resultados mais responsáveis.

Saiba mais sobre a transparência na Nota de Transparência para Azure OpenAI.

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