Olá Cátia! tudo bem?
Você quer criar um sistema de classificação em chave utilizando o ChatGPT, onde cada característica leva a uma hipótese e subsequentes classificações em subchaves, certo? Isso é semelhante a criar uma árvore de decisão, onde cada nó representa uma característica que leva a uma decisão ou subdecisão.
Você pode implementar isso seguindo este modelo de prompt:
1. A definição da árvore (o mapa)
Apresente a hierarquia de forma clara usando recuos (identação). Isso ajuda o modelo a entender as ramificações:
"Aja como um motor de classificação lógica. Siga estritamente este mapa:
- Nível 1 (Característica Primária): Se [X], então Hipótese = [A]. Se [Y], então Hipótese = [B].
- Nível 2 (Subchave): Dentro da Hipótese [A], se a característica for [Z], a subchave é [A1].
- Nível 3 (Final): Com base nas demais características, defina o resultado final."
2. Instrução de "Cadeia de Pensamento" (Chain of Thought)
Para garantir que ele não perca as características, você deve exigir que a saída siga um formato fixo. Isso obriga o ChatGPT a "escrever" o caminho percorrido:
"Para cada objeto fornecido, sua resposta deve seguir obrigatoriamente este formato:
- Entrada: (Características lidas)
- Raciocínio Nível 1: (Por que escolheu a Hipótese X)
- Raciocínio Nível 2: (Por que escolheu a Subchave Y)
- Classificação Final: (Resultado)"
3. Exemplo de Poucos Cliques (Few-Shot)
Antes de pedir para ele classificar os seus objetos reais, dê um exemplo completo no prompt de como você quer que ele classifique um objeto fictício. Isso reduz drasticamente a chance de erros.
Dica: Se você tem muitos objetos, pode enviar uma lista (em CSV ou formato de lista simples) e dizer:
"Agora, aplique a lógica acima para cada item da lista abaixo, mantendo o formato de saída para todos."
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