Técnicas de prompting: papéis, exemplos e iteração
Técnicas que dão melhores respostas — dar exemplos, pedir ao modelo que raciocine passo a passo e precisar o prompt em várias tentativas.
A base lhe dá uma resposta. As técnicas lhe dão uma boa resposta. As três abaixo são as que mais rendem, e cada uma é uma questão de inglês, não de tecnologia: mostrar ao modelo o que você quer dizer, em vez de apenas dizê-lo.
Dê um exemplo
O movimento mais forte no prompting é mostrar ao modelo o padrão que você quer. Em inglês há uma palavra para isso, emprestada do ensino: few-shot — um prompt que inclui um ou dois exemplos.
Sem exemplo, você descreve:
Rewrite this sentence in a formal style.
Com exemplo, você mostra:
Rewrite this sentence in a formal style, like this:
Informal: "We need to fix this fast." → Formal: "This requires prompt attention."
Now rewrite: "Can you send me the file?"
O exemplo elimina toda ambiguidade sobre o que formal significa para você. O modelo repete o padrão, em vez de interpretar uma palavra abstrata.
Um exemplo é uma restrição escrita de forma concreta. Dizer formal deixa o registro em aberto; mostrar «This requires prompt attention» o fixa. Sempre que uma palavra como professional, concise ou engaging lhe parecer vaga demais, pare de descrever e dê um exemplo.
Peça que raciocine passo a passo
Para uma tarefa com várias etapas — uma solução, um diagnóstico, uma comparação —, acrescente uma frase que obrigue o modelo a mostrar seu raciocínio:
- Think step by step.
- Explain your reasoning before the answer.
- List the steps, then give the conclusion.
Isso muda o que o modelo produz: em vez de um resultado nu, uma cadeia que pode ser verificada. A técnica tem nome, chain-of-thought, mas não é preciso saber o nome para usá-la.
- Fraco: Which supplier should we choose?
- Forte: Compare the two suppliers on price, reliability and lead time, think through the trade-offs, then recommend one with your reasoning.
A versão forte faz duas coisas ao mesmo tempo: obriga a raciocinar e fixa a forma da resposta, para que o modelo não pule nenhum critério.
Itere
Um prompt raramente está pronto na primeira tentativa. A habilidade real é um ciclo: executar, ler o resultado com olhar crítico e reescrever o prompt para fechar a lacuna. Cada volta acrescenta o que faltava na resposta anterior.
Rodada 1: Write an email asking for a deadline extension. Resposta: um e-mail correto, mas sem graça. Rodada 2: Write an email asking for a deadline extension. It is going to a strict manager, so be respectful, give a concrete reason, and propose a new date.
A iteração é onde as habilidades anteriores convergem: as quatro partes de um prompt são acrescentadas uma a uma, à medida que a resposta mostra qual faltava. E ler a resposta com olhar crítico é a mesma precisão que você aplicaria a descrever um problema técnico.
Peça ao modelo que se critique
Um movimento final útil: peça ao modelo que examine sua própria resposta em busca de fraquezas.
- What is the weakest point in this argument?
- What could be wrong with this answer?
- Rewrite this, then list the assumptions you made.
É um seguro contra o hábito do modelo de soar seguro de si — incluindo o das alucinações. Você não está pedindo que ele tenha razão; está pedindo que mostre onde poderia não ter, e isso é informação utilizável.
As técnicas juntas
Um único prompt pode combiná-las:
Act as a careful editor. Rewrite this paragraph to be clearer. Here is an example of the clarity I want: "The meeting was delayed" → "We moved the meeting to Thursday." Think about what makes the example clearer, then apply that to the paragraph. List the changes you made.
Papel, exemplo, raciocínio e o pedido para mostrar o trabalho — tudo isso em quatro frases.
Coloque à prova o que acabou de ler
O teste abaixo revisa as técnicas e as formulações que as fazem funcionar.