Learn PromptingEstruturando Dados
Um caso de uso simples e empolgante para os LLMs é a organização de dados em tabelas. Talvez você tenha um monte de artigos de notícias ou relatórios de negócios, e gostaria que todos os pontos importantes fossem resumidos em uma tabela que você possa então colocar em uma planilha ou banco de dados. Chat bots como ChatGPT podem ajudá-lo a fazer isso.
Podemos extrair informações do seguinte relatório ao adicionar Gerar uma tabela contendo essas informações:.
Em uma apresentação de relatório de negócios recente, a CEO da Conga Conga destacou seu notável crescimento no último ano fiscal. Ela compartilhou que a empresa teve um aumento de 15% na receita, atingindo R$ 50 milhões, com uma margem de lucro de 12% (R$ 6 milhões em lucro líquido). O relatório também mostrou um crescimento de 20% em sua base de clientes, totalizando agora 100.000 clientes. Além disso, as despesas operacionais da empresa aumentaram 10%, totalizando R$ 10 milhões, enquanto o número de funcionários aumentou 25%, resultando em uma força de trabalho atual de 500 funcionários.
Gerar uma tabela contendo essas informações:
A resposta será algo semelhante:
| Informação | Valor |
|---|---|
| Receita | R$ 50 milhões |
| Margem de Lucro | 12% |
| Lucro Líquido | R$ 6 milhões |
| Base de clientes | 100,000 |
| Despesas operacionais | R$ 10 milhões |
| Número de funcionários | 500 |
| Aumento da receita | 15% |
| Aumento da base de clientes | 20% |
| Aumento das despesas operacionais | 10% |
| Aumento do número de funcionários | 25% |
Você pode então copiar e colar em uma planilha como Excel/Sheets ou até mesmo em documentos e apresentações.
Sander Schulhoff
Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.