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Mão na massa: aplicando técnicas de Prompt no cotidiano

Referente ao curso Engenharia de Prompt: criando prompts eficazes para IA Generativa, no capítulo Mais técnicas de Prompt e atividade Mão na massa: aplicando técnicas de Prompt no cotidiano

por Luziane Da Silva Costa Vitorino
| 5.1k xp | 16 posts

Texto 1:
Toda semana a Alura disponibiliza conteúdos para estudo, organizados em 7 aulas. Os conteúdos desta semana são: Aula 1: Least-to-Most Prompting; Aula 2: Chain-of-Verification; Aula 3: Self-Consistency; Aula 4: Organizando Processos; Aula 5: Mão na Massa; Aula 6: Aplicando Técnicas de Prompt no Cotidiano; e Aula 7: Conclusão. Poderia criar uma lista de atividades distribuídas ao longo da semana, de segunda-feira a domingo, para que eu consiga estudar e praticar cada um desses conteúdos de forma organizada?
Texto 2:
Toda semana a Alura libera conteúdos para estudo divididos em 7 aulas. Nesta semana, os temas são: Aula 1: Least-to-Most Prompting; Aula 2: Chain-of-Verification; Aula 3: Self-Consistency; Aula 4: Organizando Processos; Aula 5: Mão na Massa; Aula 6: Aplicando Técnicas de Prompt no Cotidiano; e Aula 7: Conclusão. Poderia elaborar uma programação de atividades de segunda a domingo para me ajudar a estudar, revisar e praticar cada uma dessas aulas?
Texto 3:
Semanalmente a Alura disponibiliza uma sequência de conteúdos para estudo, organizada em 7 aulas. Os conteúdos desta semana são: Least-to-Most Prompting, Chain-of-Verification, Self-Consistency, Organizando Processos, Mão na Massa, Aplicando Técnicas de Prompt no Cotidiano e Conclusão. Você poderia montar um cronograma de atividades para cada dia da semana, de segunda-feira a domingo, incluindo momentos de estudo, revisão e prática dos conteúdos apresentados?
De acordo com esses textos, crie uma lista de programação de estudos.

Resposta 1, 2 e 2 - Todos iguais:
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2 respostas
por Luziane Da Silva Costa Vitorino
| 5.1k xp | 16 posts

Com o uso das Inteligências Artificiais, ficou muito mais fácil organizar os estudos e o controle financeiro. As IAs podem criar planilhas, cronogramas e listas de tarefas personalizadas, de acordo com as necessidades de cada usuário, tornando o planejamento mais eficiente, prático e organizado.

por Evandro Santana Amadio
| 1474.2k xp | 3337 posts
Process Improvement Analyst

Olá, Luziane. Como vai?

Parabéns pelo excelente experimento! O seu exercício ilustra de forma brilhante uma técnica muito poderosa na Engenharia de Prompt conhecida como Self-Consistency (Autoconsistência).

Ao enviar três variações de textos com comandos parecidos (Textos 1, 2 e 3) buscando a criação do mesmo cronograma de estudos, você testou a estabilidade e a consistência da inteligência artificial. Como você bem notou, o modelo gerou respostas equivalentes para todas as variações, o que prova que a essência da sua instrução foi blindada e compreendida com precisão pela IA, independentemente de pequenas mudanças na escolha das palavras.

Para agregar ainda mais valor ao seu projeto e detalhar a engenharia por trás dessas técnicas que você listou no seu resumo da semana, vale a pena compreender como elas funcionam no coração dos modelos de linguagem:

1. A lógica do Self-Consistency (Autoconsistência)
No mercado, essa técnica é muito usada para tarefas complexas de lógica, matemática ou programação. Em vez de enviar três prompts manuais como você fez, o sistema faz várias consultas internas em paralelo para a mesma pergunta. A IA analisa todas as rotas de saídas geradas e escolhe a resposta mais frequente (uma votação por maioria). Isso garante que o resultado final seja extremamente confiável.

2. Least-to-Most Prompting
Essa técnica, que iniciou a sua semana de estudos, funciona de forma inversa à Cadeia de Pensamentos. O modelo primeiro pega o seu grande problema (ex: criar um plano de estudos completo), quebra-o em subproblemas menores listados por ordem de dificuldade, e vai resolvendo um a um, usando a resposta do subproblema anterior para solucionar o próximo.

3. Chain-of-Verification (Cadeia de Verificação)
Essa é uma das melhores estratégias para combater as famosas alucinações da IA. Quando o modelo gera um plano ou um fato, ele é instruído a criar perguntas de checagem contra si mesmo para validar se o que ele acabou de escrever está correto e, só depois de verificar os próprios erros, ele entrega a resposta final refinada para você.

Dica de Prática para o seu Cronograma:
Como você bem concluiu no seu post, usar a IA para organizar o cotidiano e os estudos economiza muito tempo. Para deixar o cronograma gerado ainda mais eficiente, você pode emendar o seguinte comando no mesmo chat:

Agora, com base no cronograma de segunda a domingo criado, gere o código de uma tabela em formato Markdown contendo três colunas: "Dia da Semana", "Conteúdo da Aula" e "Sugestão de Atividade Prática de 30 minutos".

Isso transformará o texto corrido gerado pela IA em uma tabela altamente scannável e visual para você colar no seu bloco de notas ou painel de estudos.

Seu domínio sobre as técnicas de contextualização e estruturação de prompts está excelente. Continue explorando essas ferramentas para otimizar a sua rotina!

Espero que possa ter lhe ajudado!

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