O que são técnicas avançadas de prompting?

Question

Accepted Answer

Além do prompting básico, **técnicas avançadas** — few-shot, chain-of-thought, saída estruturada, prompts de sistema e outras — melhoram significativamente os resultados de LLMs para tarefas complexas. Entendê-las ajuda a obter o máximo dos LLMs.

## Técnicas avançadas principais

```text
✓ FEW-SHOT → provide EXAMPLES of input/output in the prompt → the model follows the pattern
  (great for specific formats/behaviors); ZERO-SHOT = no examples (just instructions)
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → ask the model to REASON step by step ('think step by step') →
  improves complex reasoning/math (shows its work → more accurate)
✓ STRUCTURED OUTPUT → ask for a specific format (JSON, etc.) → reliable parsing for app
  integration (often with schemas/tools)
✓ SYSTEM PROMPTS → set overall behavior/role/rules (the model's persistent instructions)
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' → frames responses
```

## Mais técnicas

```text
✓ DECOMPOSITION → break complex tasks into smaller prompts/steps (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → generate multiple answers, take the majority (for reliability)
✓ Provide CONTEXT/data in the prompt (grounding); reference material (RAG)
✓ CONSTRAINTS → specify what to do AND NOT do; format/length/tone requirements
✓ ITERATE and refine; test prompts systematically
```

## Por que isso importa

Compreender técnicas avançadas de prompting é um conhecimento valioso de nível sênior porque **melhoram significativamente os resultados de LLMs** para tarefas complexas, portanto são importantes para usar LLMs efetivamente (uma habilidade cada vez mais valiosa).

Além do prompting básico, técnicas avançadas melhoram substancialmente o que você pode obter de LLMs.

Compreender as **técnicas principais** — **prompting few-shot** (fornecer exemplos para que o modelo siga o padrão, ótimo para formatos e comportamentos específicos), **chain-of-thought** (pedir ao modelo para raciocinar passo a passo, melhorando significativamente o raciocínio complexo e matemática ao fazer com que ele mostre seu trabalho), **saída estruturada** (solicitar formatos específicos como JSON para análise confiável e integração com aplicações), **prompts de sistema** (definindo comportamento e regras gerais) e papéis/personas — fornece ferramentas poderosas para obter saídas de LLM melhores, mais confiáveis e mais úteis.

Chain-of-thought e few-shot em particular são técnicas altamente eficazes que melhoram significativamente os resultados para tarefas complexas e específicas.

Compreender **mais técnicas** — decomposição (quebrar tarefas complexas em prompts menores via prompt chaining), auto-consistência (gerar múltiplas respostas e tomar a maioria para confiabilidade), fornecer contexto e grounding (RAG), restrições (especificando o que fazer e não fazer), e iterar e testar prompts sistematicamente — estende o conjunto de ferramentas para prompting sofisticado.

Essas técnicas avançadas são o que separa o uso eficaz de LLM do prompting básico, permitindo o tratamento confiável de tarefas complexas, melhor raciocínio e integração limpa em aplicações (saída estruturada).

Com LLMs sendo usados para tarefas cada vez mais sofisticadas, dominar prompting avançado (chain-of-thought, few-shot, saída estruturada, decomposição) é uma habilidade cada vez mais valiosa para desenvolvedores e usuários avançados.

Já que técnicas avançadas de prompting (few-shot, chain-of-thought, saída estruturada, prompts de sistema, decomposição) melhoram significativamente os resultados de LLMs para tarefas complexas e são importantes para usar LLMs efetivamente, e já que essa é uma habilidade cada vez mais valiosa, compreender técnicas avançadas de prompting é um conhecimento de IA valioso e cada vez mais relevante de nível sênior — melhorando significativamente os resultados de LLMs para tarefas complexas (via raciocínio chain-of-thought, exemplos few-shot, saída estruturada e decomposição), importante para uso eficaz de LLM e uma habilidade cada vez mais valiosa conforme LLMs são aplicados a tarefas sofisticadas.