Prompt Engineering para IA Jurídica

Nota: Este artigo é apenas uma das 60+ seções do nosso relatório completo intitulado: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Faça o download do relatório completo para verificar as citações.

Engenharia de Prompts

"Existem obstáculos potencialmente grandes para a automação do trabalho jurídico. O uso de um guia de prática jurídica para RAG produz resultados inconsistentes, e não há estratégias de decomposição de prompts consensuais que alcancem um desempenho 'ideal' de forma consistente"

Colin Doyle, Professor Associado de Direito, Loyola Law School, Los Angeles, EUA

Um prompt é o texto em linguagem natural fornecido a um LLM com o objetivo de obter o resultado desejado.

A qualidade do prompt pode afetar drasticamente a qualidade e a precisão das respostas de um LLM. Isso levou ao surgimento de uma área chamada engenharia de prompts.

A engenharia de prompts refere-se ao design sistemático e à otimização dos prompts de entrada para orientar as respostas dos LLMs, garantindo precisão, relevância e coerência no resultado gerado.

Esse processo é fundamental para aproveitar todo o potencial dos modelos (B. Chen et al. 2024). Existem muitas técnicas de engenharia de prompts:

• Priming baseado em papel: É como instruir a IA a agir como um tipo específico de advogado ou juiz. Isso ajuda a IA a entender que tipo de resposta você precisa.

• Priming orientado a objetivos: É quando você diz à IA exatamente o que deseja alcançar, como redigir um contrato ou analisar um caso.

• Prompting em cadeia de pensamento: É como pedir à IA que mostre seu raciocínio, passo a passo, o que é ótimo para raciocínio jurídico complexo.

• Prompting com poucos exemplos: É quando você fornece à IA alguns exemplos do que deseja, ajudando-a a compreender melhor conceitos jurídicos mais complexos.

• Especificidade e precisão: O uso de instruções claras e detalhadas, além de termos jurídicos, ajuda a IA a fornecer respostas mais precisas.

• Fornecimento de contexto: Oferecer informações de contexto ajuda a IA a compreender melhor a situação jurídica.

• Método RICE: A sigla representa Papel (Role), Instruções, Contexto e Expectativas, ajudando a estruturar suas perguntas para a IA.

Um relatório inteiro poderia ser dedicado apenas à exploração da eficácia de cada uma dessas técnicas. Em vez disso, incentivamos você a dedicar algum tempo para pesquisar exemplos de cada uma no domínio jurídico e encontrar o que funciona melhor para você e seu caso de uso.