IA APLICADA À PROMOTORIA DE JUSTIÇA

Prática e engenharia de prompt para o Ministério Público

José Eduardo de Souza Pimentel

GE "Campos Salles" | Campinas, 26/06/2025

Objetivos

• Visão geral sobre o tema
• Noções de "Engenharia de Prompt"
• Aplicações práticas: Agentes, GEMs e GPTs
• Dicas para a implementação

Fora do escopo (mas possível com LLMs)

• Obtenção de hashes e manipulação de arquivos
• Obtenção de frames e tratamento de imagens
• Análise de dados
• Brainstorm
• Encadeamento de prompts
• Etc... (é um "canivete suíço")

Disponível em: ESMP e Apostila

Slides

https://jespimentel.github.io/ge_campinas_2025/

Repositório dos prompts deste GE:

https://github.com/jespimentel/ge_campinas_2025/tree/main/prompts

O que são modelos de linguagem

Visão geral

• Modelos aprendem como as informações se organizam e estão estatisticamente distribuídas no corpus de treinamento
• LLMs: geram textos coerentes e relevantes em resposta aos comandos (prompts)
• Não possuem conhecimentos factuais

Privacidade

• Conhecer termos de uso e opções opt-in ou opt-out dos provedores

Alucinação

• Modelos não possuem compreensão real dos assuntos
• Respostas plausíveis (baseadas em padrões probabilísticos)
• Em regra, não verificam a veracidade ou a completude das informações

Sugestões:

• Conferir as informações geradas
• Não utilizar como única fonte de pesquisa
• Estar cientes das limitações da tecnologia

Regulamentação

• PCA nº 0000416-89.2023.2.00.0000 (j. 21/06/2024)
• Resolução nº 615/2025 - CNJ
  • assinatura ou cadastro privado (se não tiver solução corporativa)
  • neste caso, proibido em dados sigilosos ou protegidos por segredo de justiça
• Críticas:
  • solução de produtividade pessoal
  • assimetria com Defensores/Advogados

Modelos. Qual escolher?

• Copilot
• Gemini (*)
• ChatGPT
• NotebookLM
• Perplexity
• Outros

Engenharia de prompt

• Contexto: fornece informações situacionais que ajudam o modelo a compreender melhor o cenário sobre o qual ele aplicará as instruções.
• Dados de entrada: informação ou arquivo fornecido à IA para processamento.
• Persona: define o papel do modelo (exemplo: "Você é um promotor de justiça.")
• Tarefas: define as tarefas que o modelo deve executar (exemplos: "analise", "compare", "liste", "reescreva", “resuma de forma estruturada”).
• Formato de saída: orienta o modelo sobre a forma de apresentar a resposta (exemplos: "em formato de tabela", "como uma lista de pontos (bullet points)", "em linguagem formal", "com no máximo 2 parágrafos", "na forma do(s) exemplo(s) fornecido(s)").

Dicas para a elaboração de bons prompts:

• Comece simples
• Divida tarefas complexas
• Dê um papel ao modelo
• Adicione contexto relevante
• Use instruções claras, específicas e diretas
• Forneça exemplos
• Diga o que não fazer
• Utilize tags (<tag></tag>) e/ou Markdown (#, ** e -)
• Converse com o modelo (forneça feedbacks)

"Vazamento" do System Prompt da Anthropic

• System Prompt do Claude 4 - 22/05/2025

Lições aprendidas:

• O prompt pode ser grande (15k+)
• Seções estruturadas por XML: <externa><interna></interna></externa>
• Emprego de "intenções declarativas" (capacidades e limitações)
• Uso de lógica condicional (muitos "if")
• Repetição das instruções importantes
• Ênfases com maiúsculas e um pouco de Markdown (#, ** e -)
• Restrições: "DO NOT", "Do not" e "don't"
• Exemplos: bons e maus

Construção de Agentes (Copilot), GEMs e GPTs

• Especificidades
• Capacidades
• Pros e Cons

Estratégias

• Corretor de peças (prompt básico)
• Audiência de custódia (resultado formatado)
• MPU (placeholder + separação fato/fundamento)
• Resumidor de IP (uso de exemplos no prompt)
• Peças processuais (roteiro a ser seguido)
• Denunciador "preguiçoso" (uso de base de conhecimento)

Análise de um processo com o NotebookLM

• Visão geral
• Tipos de fontes
• Documento de resumo
• Mapa mental
• Linha do tempo
• Conversa aprofundada (personalização)

Visual Law

• Infográficos
• Linha do tempo
• Esquemas (com Mermaid)

Dicas de implementação

• Casos simples
• Criação de agentes "especializados"
• Nova configuração de peças:
  • fatos
  • fundamentos jurídicos
  • identificação dos casos reaproveitáveis (recuperação)
• GoogleKeep (ou equivalente)
  • BD de prompts e aprendizado compartilhado
  • BD de teses e julgados

Para saber mais:

A IA GENERATIVA NA PROMOTORIA (Pimentel)

Prompting Guide 101 (Google)

What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (Stephen Wolfram)

Perguntas? Obrigado!

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