REFLEXION - Faça o ChatGPT PENSAR e REFLETIR. Técnica Avançada

Como Melhorar a Saída do Chat GPT com Autorreflexão?

Introdução à Técnica de Autorreflexão

• O professor Sandeco Macedo apresenta uma técnica de autorreflexão para melhorar as saídas do Chat GPT, baseada em um artigo que afirma que essa abordagem pode aumentar a qualidade das respostas em até 97%.

• Ele menciona uma série de vídeos gratuitos no YouTube sobre o uso do Chat GPT, incentivando os espectadores a acessarem a playlist.

Estrutura da Interação entre Idealista e Crítico

• A técnica envolve dois perfis: um Idealista que cria ideias e um Crítico que analisa essas ideias com ceticismo, buscando problemas e oferecendo feedback.

• O Idealista utiliza as críticas recebidas para aprimorar suas ideias, resultando em um ciclo de melhoria contínua.

• Com o tempo, o feedback positivo aumenta à medida que as ideias se tornam mais refinadas, culminando em aceitação pelo Crítico.

Implementação da Autorreflexão no Chat GPT

• A técnica permite ao usuário não apenas aceitar a saída inicial do Chat GPT, mas também solicitar melhorias através de reflexões sobre essa saída.

• O processo é interativo; o usuário pode enviar solicitações repetidamente para refinar as respostas geradas pelo agente (Chat GPT).

Estrutura Básica da Técnica

• A estrutura básica consiste em dois perfis: um Agente (que produz soluções) e um Reflection (que critica e sugere melhorias).

• As sugestões geradas pelo Reflection são enviadas de volta ao Agente para promover iterações na produção.

Exemplos Práticos da Aplicação

• Um exemplo prático é criar perfis como Escritor e Editor. O Escritor gera conteúdo (como capítulos de livros), enquanto o Editor revisa e sugere alterações.

Engenharia de Prompt: Refinamento de Ideias

Processo de Melhoria Contínua

• O avaliador corrige a explicação inicial, apontando detalhes que podem estar faltando, promovendo um ciclo de autorreflexão que melhora continuamente a qualidade da explicação.

• Um exemplo prático é dado sobre o idealizador criando um produto para jovens entre 18 e 28 anos com custo máximo de R$ 1, onde o crítico analisa a ideia gerada.

• Após várias iterações desse processo, as ideias se refinam e melhoram significativamente.

Técnica de Combinação de Agentes

• A técnica discutida combina agentes para aprimorar a saída do modelo, reduzindo drasticamente as "alucinações" (respostas incoerentes ou irreais).

• Essa abordagem é eficaz em tarefas realizadas por modelos linguísticos (LLMs), resultando em respostas mais precisas e relevantes.

Perfis no Prompt

• O perfil "idealizador" é descrito como alguém criativo e motivado a resolver problemas. Ele armazena suas ideias em um placeholder específico.

• O perfil "analisador" possui habilidades críticas para avaliar as ideias do idealizador, armazenando suas análises em outro placeholder.

Execução do Prompt

• O prompt final carrega os perfis delimitados pelos placeholders, permitindo uma interação estruturada entre idealizador e analisador.

• Um exemplo prático mostra que o prompt é pequeno mas poderoso; ele configura os perfis e executa uma ação específica solicitada ao idealizador.

Análise Crítica da Ideia

• O idealizador cria um produto chamado "Smart Plant", destinado ao público jovem. Este dispositivo inteligente visa cuidados com plantas e tem características específicas valorizadas pelo público-alvo.

• A análise crítica revela desafios na viabilidade do custo e complexidade tecnológica necessária para desenvolver o produto, além da importância do feedback dos usuários.

Recomendações Finais

• A crítica sugere que a ideia tem potencial, mas requer consideração cuidadosa sobre custos e estratégias de marketing para engajamento efetivo com o público-alvo.

Análise e Aprimoramento de Ideias

Processo de Análise da Ideia

• O idealizador apresenta uma ideia que é analisada pelo analisador, que fornece críticas e sugestões para melhorias do produto.

• O analisador destaca avanços significativos na ideia, mas também aponta áreas que precisam de atenção especial, oferecendo uma série de sugestões adicionais.

Looping no Processo de Melhoria

• O processo de análise pode ser repetido várias vezes; o idealizador aplica as sugestões do analisador em um ciclo contínuo.

• É demonstrado como criar um looping para executar a análise múltiplas vezes, permitindo refinamentos constantes na ideia.

Resultado Final do Looping

• Após 20 iterações, o sistema apresenta a versão final da ideia aprimorada: um dispositivo chamado Smart Plant Bud.