Prompts do Sistema

Prompts do sistema são instruções enviadas ao modelo de IA no início de toda conversa. Eles definem o comportamento, personalidade, expertise e restrições do bot. Um prompt do sistema bem escrito é o fator mais importante para obter respostas úteis e consistentes do seu bot.

O Que É um Prompt do Sistema?

Quando você envia uma mensagem para um modelo de IA, a conversa inclui três tipos de mensagens:

Mensagem de sistema -- seu prompt do sistema, enviado primeiro (invisível na UI de chat mas lido pelo modelo)
Mensagens de usuário -- suas entradas
Mensagens do assistente -- as respostas do modelo

O prompt do sistema define o contexto para toda a conversa. O modelo o trata como instruções autoritativas que moldam todas as respostas subsequentes.

┌─────────────────────────────────────────┐
│ Sistema: Você é um especialista em      │  ← Prompt do sistema (invisível)
│ Python. Sempre inclua type hints        │
│ e docstrings em exemplos de código.     │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Usuário: Como leio um arquivo CSV?      │  ← Sua mensagem
├─────────────────────────────────────────┤
│ Assistente: Veja como ler um CSV...     │  ← Resposta do modelo (moldada pelo prompt)
│ def read_csv(path: str) -> list[dict]:  │
│     """Read CSV file into list..."""    │
└─────────────────────────────────────────┘

Modelos Integrados

O AISCouncil inclui 5 modelos integrados acessíveis no menu suspenso acima do campo de prompt do sistema. Selecione um modelo para popular o campo, depois personalize às suas necessidades.

Modelo	Descrição	Melhor Para
Assistente Geral	Assistente de propósito geral útil e equilibrado	Perguntas do dia a dia, brainstorming, tarefas gerais
Especialista em Código	Focado em engenharia de software, fornece exemplos de código com melhores práticas	Programação, depuração, revisão de código
Escritor Criativo	Ficção, poesia e geração de conteúdo criativo	Histórias, roteiros, cópia de marketing, projetos criativos
Analista de Pesquisa	Focado em fatos, fornece citações e análise estruturada	Pesquisa acadêmica, análise de dados, verificação de fatos
Tradutor	Tradução precisa com consciência de contexto cultural	Tradução de idiomas, localização

dica

Modelos são pontos de partida, não prompts finais. Os prompts de sistema mais eficazes são personalizados para seu caso de uso específico. Comece com um modelo, depois adicione suas próprias instruções, restrições e preferências.

Escrevendo Prompts de Sistema Eficazes

Seja Específico Sobre o Papel

Diga ao modelo exatamente quem ele é e o que faz. Prompts vagos produzem respostas vagas.

❌ Ruim:  "Você é útil."

✅ Bom: "Você é um desenvolvedor Python sênior com 10 anos de experiência
          em Django e FastAPI. Você escreve código limpo e bem testado
          seguindo convenções PEP 8."

Defina Limites

Especifique o que o bot deve e não deve fazer:

Você é um assistente de informações médicas.

FAÇA:
- Explique conceitos médicos em linguagem simples
- Cite fontes confiáveis (OMS, NIH, Mayo Clinic)
- Sugira quando procurar aconselhamento médico profissional

NÃO FAÇA:
- Diagnostique condições
- Recomende medicamentos ou dosagens específicas
- Substitua aconselhamento médico profissional

Especifique Formato de Saída

Diga ao modelo como você quer respostas estruturadas:

Sempre formate suas respostas da seguinte forma:
- Comece com um breve resumo (1-2 frases)
- Use cabeçalhos markdown para seções
- Inclua exemplos de código em blocos cercados com tags de linguagem
- Termine com uma lista de bullet "Pontos-Chave"

Mantenha Focado

Um prompt de sistema de 2-4 parágrafos é geralmente suficiente. Prompts extremamente longos (mais de 1000 palavras) podem diluir a atenção do modelo. Priorize as instruções mais importantes.

informação

Prompts do sistema consomem tokens da janela de contexto do modelo. Um prompt de sistema de 500 tokens significa 500 tokens a menos disponíveis para histórico de conversa. Para modelos com janelas de contexto menores, mantenha prompts concisos.

Use Exemplos

Exemplos few-shot no prompt do sistema são poderosos para ensinar ao modelo um formato ou estilo específico:

Ao analisar código, use este formato:

**Problema**: [descrição do problema]
**Severidade**: [Crítico / Aviso / Info]
**Correção**: [mudança de código sugerida]

Exemplo:
**Problema**: Referência nula não tratada na linha 15
**Severidade**: Crítico
**Correção**: Adicione verificação nula antes de acessar propriedade `.name`

Prompt do Sistema + Memória

O módulo Memória adiciona contexto persistente ao seu prompt do sistema automaticamente. Quando Memória está habilitada para um bot, fatos lembrados são injetados na mensagem de sistema junto com seu prompt do sistema:

┌─────────────────────────────────────────┐
│ [Seu prompt do sistema]                 │
│                                         │
│ [Contexto de memória - auto-injetado]:  │
│ - Nome do usuário é Alex                │
│ - Prefere TypeScript a JavaScript       │
│ - Trabalhando em um app e-commerce React│
└─────────────────────────────────────────┘

Entradas de memória são anexadas após seu prompt do sistema para não interferir com suas instruções principais. O modelo vê ambos e pode usar o contexto lembrado para personalizar respostas.

observação

Injeção de memória acontece transparentemente. Você não precisa modificar seu prompt do sistema para acomodar memória -- a plataforma lida com a fusão automaticamente.

Considerações de Comprimento Máximo

Prompts do sistema são limitados pela janela de contexto do modelo:

Contexto do Modelo	Limite Prático de Prompt do Sistema	Razão
4K tokens	~500 tokens (~375 palavras)	Deixe espaço para conversa
32K tokens	~4.000 tokens (~3.000 palavras)	Generoso mas seja consciente
Tokens 128K+	~16.000 tokens (~12.000 palavras)	Muito espaço

Como regra geral, mantenha seu prompt do sistema sob 10% da janela de contexto do modelo para deixar amplo espaço para histórico de conversa.