Renée Rodrigues

Sumário

Diferença entre prompt engineering, fine-tuning e embeddings

Entenda as principais abordagens para personalizar e melhorar os resultados de um LLM como o ChatGPT para empresas e negócios.

Introdução

Ao criar soluções baseadas em inteligência artificial para empresas, você vai encontrar três estratégias principais para “moldar” o comportamento de um LLM (Large Language Model):

• Prompt Engineering
• Fine-tuning
• Embeddings

Cada uma tem um propósito, um nível de complexidade e um custo operacional diferentes. Escolher a abordagem certa depende do problema que você quer resolver, do orçamento disponível e da experiência técnica da equipe.

O que é Prompt Engineering?

Definição:

Prompt Engineering é a arte de escrever instruções claras, detalhadas e estratégicas para obter do modelo a resposta desejada, sem precisar alterar o modelo em si.

Exemplo:

Prompt: “Você é um assistente de atendimento de uma empresa de tecnologia. Responda de forma cordial e objetiva, usando listas numeradas quando possível.”

Quando Usar:

• Casos rápidos e simples
• Customizações que não exigem treinamento adicional
• Quando você quer controle total sobre a saída apenas ajustando o input

Vantagens:

• Rápido
• Sem custo extra de infraestrutura
• Fácil de testar e iterar

Limitações:

• Não adapta o conhecimento do modelo (ele só “segue” o que o prompt diz)
• Em tarefas muito complexas, o prompt pode ficar longo e difícil de manter

🔧 O que é Fine-Tuning?

Definição:

Fine-tuning é o processo de re-treinar o modelo com um conjunto específico de dados, ajustando os pesos da rede neural para especializar o LLM em uma tarefa, estilo ou domínio.

Exemplo:

Treinar um GPT para escrever textos no tom jurídico usando milhares de documentos legais como base.

Quando Usar:

• Quando você precisa que o modelo aprenda um estilo de escrita, um vocabulário específico ou responda perguntas técnicas com alto grau de precisão
• Projetos de médio a grande porte, onde há disponibilidade de dados e orçamento para o treinamento

Vantagens:

• Respostas mais naturais dentro do contexto do domínio
• Menor necessidade de prompts complexos após o ajuste
• O modelo “aprende de verdade” os dados fornecidos

Limitações:

• Custo elevado de treinamento
• Requer equipe técnica com experiência em IA
• Pode demorar horas ou dias para treinar
• Dificuldade de atualização constante

O que são Embeddings?

Definição:

Embeddings são representações numéricas vetoriais de textos (palavras, frases ou documentos) que permitem medir similaridade semântica entre conteúdos.

O modelo não é re-treinado, mas você consegue fornecer contextos personalizados para as respostas a partir de uma base de dados que você mesmo cria.

Exemplo de Uso:

• Você tem uma base de conhecimento com 500 FAQs.
• Usa embeddings para comparar o que o usuário perguntou com as perguntas da base.
• O sistema seleciona a resposta mais parecida e envia ao ChatGPT junto com o prompt.

Quando Usar:

• Quando precisa adicionar conhecimento específico da empresa (manuais, FAQ, documentos internos)
• Soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation) – geração com recuperação de contexto
• Quando o conteúdo muda com frequência, mas você não quer fazer fine-tuning toda vez

Vantagens:

• Flexível e rápido
• Não precisa re-treinar o modelo
• Escalável para diferentes bases de conhecimento
• Barato em comparação com fine-tuning

Limitações:

• A qualidade depende da estruturação da base de dados
• Não altera o “comportamento” do modelo, apenas adiciona contexto antes da geração da resposta

Comparação Direta entre as Abordagens

Fator	Prompt Engineering	Fine-tuning	Embeddings (RAG)
Custo	Muito baixo	Alto	Médio
Tempo para implementar	Minutos	Dias ou semanas	Horas ou dias
Flexibilidade	Alta	Média	Alta
Personalização de Estilo	Baixa	Alta	Média
Uso de dados externos	Via prompt manual	Incorporado no modelo	Via recuperação dinâmica (RAG)
Exige conhecimento técnico	Básico	Avançado	Intermediário

Qual escolher para seu projeto empresarial?

Situação	Solução sugerida
Precisa de resultado rápido e barato	Prompt Engineering
Tem um grande volume de dados específicos e orçamento	Fine-tuning
Quer contextualizar o modelo com documentos internos de forma rápida	Embeddings

Conclusão

Prompt Engineering, Fine-tuning e Embeddings são três ferramentas poderosas, cada uma com seu papel. Como engenheiro de prompt focado em soluções para empresas, o seu diferencial será saber quando aplicar cada uma, sempre alinhado aos objetivos de negócio, orçamento e infraestrutura disponível.

^{_{Renée Maksoud - junho de 2025}}