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engenharia de prompt - Least-to-Most Prompting (Do Menor para o Maior).

Modelo chat gpt 5

Least-to-Most Prompting (Do Menor para o Maior).

exemplo da aula - zero shot

Amy leva 4 minutos para subir ao topo e 1 minuto para escorregar até o solo. 4 mais 1 é igual a 5. O toboagua fecha em 15 minutos. Quantas vezes ela ainda consegue descer?

resposta:

Vamos resolver passo a passo

Tempo total por descida = subir (4 min) + escorregar (1 min) = 5 minutos
O toboágua fecha em 15 minutos
Número de descidas possíveis = 15 ÷ 5 = 3 descidas
Resposta: Amy ainda consegue descer 3 vezes.

Perfeito — essa é exatamente a lógica da engenharia de prompt estruturada, onde você decompõe o problema em etapas menores (subproblemas), resolve cada uma e vai construindo o prompt final de raciocínio passo a passo.

Vamos ilustrar o processo com o exemplo do toboágua da Amy:


Etapa 1 — Entender o problema

Prompt parcial:

Amy leva 4 minutos para subir ao topo e 1 minuto para escorregar até o solo. O toboágua fecha em 15 minutos. Quero saber quantas vezes ela consegue descer antes de fechar.


Etapa 2 — Identificar as variáveis

Prompt ampliado:

O tempo para uma descida completa é a soma do tempo de subida (4 min) e do tempo de descida (1 min).
Calcule o tempo total por descida.
Resposta esperada: 4 + 1 = 5 minutos por descida.


Etapa 3 — Calcular quantas descidas cabem no tempo total

Prompt ampliado:

Se o toboágua fecha em 15 minutos e cada descida completa leva 5 minutos, calcule quantas descidas cabem nesse tempo.

Resposta esperada: 15 ÷ 5 = 3 descidas.


Etapa 4 — Gerar o prompt final composto

Prompt completo:

Amy leva 4 minutos para subir ao topo e 1 minuto para escorregar até o solo.
1️ Calcule o tempo total por descida.
2️ O toboágua fecha em 15 minutos.
3️ Determine quantas descidas completas cabem nesse tempo.
Forneça o raciocínio passo a passo e o resultado final.


Quer que eu monte agora um modelo de prompt genérico para usar esse tipo de decomposição (em qualquer problema lógico, matemático ou de raciocínio)? Assim você pode aplicar o mesmo formato a outros exercícios.

sim:

Dica de comando genérico para ChatGPT

Você pode copiar e adaptar este prompt para qualquer situação:

“Resolva o seguinte problema aplicando raciocínio em etapas.
1️ Entenda o problema.
2️ Liste os dados fornecidos.
3️ Decomponha em subproblemas.
4️ Resolva passo a passo.
5️ Apresente a resposta final e verifique sua coerência.”

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2 respostas
solução!

Oi, Alessandra! Como vai?

Agradeço por compartilhar seus aprendizados com a comunidade Alura.

Gostei da sua aplicação Least-to-Most Prompting; a decomposição em etapas e os prompts parciais, o raciocínio passo a passo ficou claro e aplicável ao exemplo do toboágua.

Continue praticando essa estrutura, ela facilita checar cada subproblema e aumenta a consistência das respostas.

Dica: você pode montar um prompt genérico reutilizável com campos para preencher (ex.: "1) Entenda o problema: [descrição]. 2) Liste os dados: [valores]. 3) Decomponha em subproblemas: [itens]. 4) Resolva passo a passo. 5) Verifique coerência.") — assim você aplica a técnica rapidamente a outros exercícios.

Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Obrigada pelo feedback e pela dica!!!