Ação do prompt de IA
A ação AI Prompt permite que você utilize modelos de linguagem ampla (LLMs) diretamente em suas automações Tulip. Essa ação oferece uma maneira flexível de processar texto, analisar dados e gerar respostas inteligentes com base em prompts personalizados definidos por você.
Como funciona
A ação AI Prompt é simples: ela pega sua mensagem de entrada e a envia diretamente para um modelo de linguagem grande e, em seguida, retorna a resposta gerada pela IA. Você pode usar essa ação para executar várias tarefas de processamento de texto, desde a categorização simples até a análise e o resumo complexos.
Configuração
Mensagem de entrada
A mensagem de entrada é o prompt que será enviado diretamente para o modelo de linguagem grande. Ela deve conter:- Instruções claras sobre o que você deseja que a IA faça- Quaisquer dados ou contexto que a IA precise processar- Requisitos específicos de formatação para a saída
Trabalho com objetos
Ao enviar objetos ou listas de objetos para a AI Prompt Action, você deve envolvê-los no TOTEXT() expression para que a IA possa ler o conteúdo corretamente.
Exemplo:"Analise estes dados de defeitos:" + TOTEXT(@variable.my_object)
Como escrever prompts eficazes
Seja claro e específico
Escreva prompts que expliquem claramente o que você deseja que a IA faça. Evite linguagem ambígua e forneça instruções específicas.
Bom: "Categorize esse defeito como 'Crítico', 'Maior' ou 'Menor' com base na descrição da gravidade."Ruim: "Que tipo de defeito é esse?"
Fornecer contexto
Inclua informações relevantes sobre o histórico e explique o objetivo da tarefa.
Exemplo:````"Você está analisando defeitos de fabricação para controle de qualidade. Com base na descrição do defeito a seguir, classifique-o como Crítico, Principal ou Menor:- Crítico: problemas de segurança ou falha total do produto- Principal: Problemas funcionais que afetam o desempenho: Problemas cosméticos ou funcionais menores
Responda apenas com o nome da categoria.
Descrição do defeito:" + TOTEXT(@variable.defect_data)```
Use exemplos
Quando possível, inclua exemplos do formato de entrada e saída desejado para orientar as respostas da IA.
Exemplo:````"Resuma os seguintes dados de produção em 2 a 3 frases, concentrando-se nas principais métricas e tendências.
Exemplo de formato: "A produção completou X unidades com Y% de eficiência. O principal gargalo foi Z, resultando em A minutos de tempo de inatividade."
Dados de produção:" + TOTEXT(@variable.production_summary)```
Casos de uso comuns
Categorização de defeitos
Categorize automaticamente os defeitos com base em descrições, imagens ou dados de sensores.
Detalhes do defeito:" + TOTEXT(@variable.defect\_record) +
"Responda no formato: Category: [category], Priority: [priority]"```
### Sumarização de dados
Gere resumos concisos de relatórios de produção, métricas de qualidade ou dados operacionais.
````"Crie um breve resumo executivo das métricas de produção de hoje: "
* TOTEXT(@variable.daily\_production\_data)+
"Concentre-se em: volumes de produção, taxas de eficiência, pontuações de qualidade e quaisquer problemas notáveis. "```
### Análise e extração de texto
Extraia informações específicas de textos não estruturados, como registros de manutenção ou anotações do operador.
````"Extraia a causa raiz e as ações recomendadas deste registro de manutenção:
Entrada de registro:" + TOTEXT(@variable.maintenance\_log) +
"Formate a resposta como:Root Cause: [cause]Ações recomendadas: [actions]"```
### Geração de conteúdo
Gerar relatórios, notificações ou documentação padronizados com base em entradas de dados.
```"Gere um relatório de transferência de turno com base nos seguintes dados de produção:"
+TOTEXT(@variable.shift\_data) +
"Inclua: tarefas concluídas, problemas em andamento, prioridades do próximo turno. Use um tom profissional adequado para a revisão da gerência."```
## Teste e validação
### Registrar dados de entrada
Sempre teste sua AI Prompt Action registrando primeiro a mensagem de entrada em uma tabela. Isso o ajuda a verificar se:- O prompt está formatado corretamente;- As variáveis estão sendo resolvidas corretamente;- Os objetos estão sendo convertidos em texto adequadamente;- A IA está recebendo informações completas.
**Abordagem de teste:**1. crie uma tabela de teste com colunas para "Mensagem de entrada" e "Resposta da IA "2. Registre a entrada exata que está sendo enviada para o AI Prompt Action3. Revise vários exemplos para garantir a consistência4. Ajuste o prompt com base nos resultados registrados
### Validar a qualidade da saída
Monitore as respostas da IA para garantir que elas atendam aos seus padrões de qualidade:- Verifique se as respostas seguem o formato especificado- Verifique a precisão em relação a exemplos conhecidos- Teste casos extremos e entradas incomuns- Monitore o desempenho consistente ao longo do tempo
### Lidar com a variabilidade
As respostas da IA podem variar entre as execuções. Considere:- Usar prompts mais específicos para reduzir a variabilidade- Implementar lógica de validação para saídas críticas- Ter procedimentos de fallback para respostas inesperadas- Revisão regular do desempenho da IA na produção
## Práticas recomendadas
### Engenharia de prompts
* Comece de forma simples e faça iterações com base nos resultados
* Teste com amostras de dados representativas
* Use terminologia e formatação consistentes
* Divida tarefas complexas em prompts menores e focados
### Preparação de dados
* Limpe e formate os dados de entrada antes de enviá-los à IA
* Use `TOTEXT()` para todas as entradas de objetos e listas
* Remova informações desnecessárias que possam confundir a IA
* Garantir que os requisitos de privacidade e segurança dos dados sejam atendidos
### Tratamento de erros
* Planeje os casos em que a IA não responde como esperado
* Implemente verificações de validação nos resultados da IA
* Tenha procedimentos de backup para processos críticos
* Monitore e registre o desempenho da ação da IA
### Otimização do desempenho
* Mantenha os prompts concisos, sem perder a clareza
* Evite enviar grandes quantidades de dados desnecessários
* Considere a possibilidade de agrupar solicitações semelhantes quando possível
* Monitore os tempos de resposta e ajuste conforme necessário
## Solução de problemas
### Problemas comuns
* **Respostas vazias ou incompletas:** Verifique se a solicitação está clara e se todos os dados necessários foram incluídos
* **Formato inesperado:** Seja mais específico sobre o formato de saída desejado em seu prompt
* **Resultados inconsistentes:** Adicione mais restrições e exemplos ao seu prompt
* **Dados do objeto não visíveis:** Certifique-se de que esteja usando `TOTEXT()` para converter objetos em texto legível
### Etapas de depuração
1. Registre a mensagem de entrada exata que está sendo enviada à IA
2. Teste o prompt manualmente com dados de amostra
3. Simplifique gradualmente o prompt para isolar os problemas
4. Verifique se todas as variáveis estão sendo resolvidas corretamente
5. Verifique se os dados do objeto estão sendo convertidos corretamente com `TOTEXT()`
A ação AI Prompt abre possibilidades poderosas para automação inteligente em seus aplicativos Tulip. Comece com casos de uso simples e, gradualmente, crie prompts mais sofisticados à medida que você se familiarizar com os recursos e as práticas recomendadas.