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resposta

Prompt único ou fracionado?

Referente ao curso Engenharia de Prompt: criando prompts eficazes para IA Generativa, no capítulo Chain-of-Thought Prompt e atividade Outro exemplo

por Williams
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a) Ao praticar a construção do prompt para o exemplo da aula me surgiu a seguinte dúvida: A elaboração do prompt deve acontecer numa única construção? Ou eu posso dividir essa construção em dois ou mais prompts no mesmo chat?

b) Uma outra consideração é que a resposta final do Chat GPT-4 (minha prática) entendo ter sido mais objetiva, mais enxuta comparada a resposta final da aula, conforme pode ser observado abaixo:

Resposta final da aula:
Nessa lista, existem 10 valores. Há 5 valores acima de R$40.000,00, que são R$52.000,00, R$103.000,00, R$42.000,00, R$156.000,00 e R$82.000,00. A soma desses valores é R$435.000,00. Ο resultado final é 30% desse valor, portanto, 30% de R$435.000,00, que resulta em R$130.500,00.

Minha resposta final:
Existem 5 valores acima de R$40.000,00 (R$52.000,00, R$103.000,00, R$42.000,00, R$156.000,00 e R$82.000,00).
A soma deles é R$435.000,00, e 30% desse total é R$130.500,00.

Antecipadamente, muito obrigado.

1 resposta
por Lorena Garcia
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Alura Scuba Team

Oii, Williams.

Excelente pergunta, e muito pertinente para quem está aprendendo engenharia de prompt.
Vamos dividir a resposta em duas partes:

a) Prompt único ou fracionado?

Você pode usar qualquer uma das duas abordagens, dependendo do objetivo da sua interação com a IA:

  1. Prompt único (monolítico)
    É quando você escreve tudo o que quer em uma única instrução.

    • Vantagens: o modelo tem acesso a todo o contexto de uma vez; isso reduz o risco de perda de informação entre etapas.
    • Indicado para: tarefas curtas, diretas ou que não exigem raciocínio em várias fases (por exemplo, gerar um resumo ou calcular algo simples).

  2. Prompt fracionado (em etapas ou "encadeado")
    É quando você constrói o raciocínio de forma progressiva, dividindo a solicitação em partes (também conhecido como chain-of-thought prompting).

    • Vantagens: facilita o controle sobre o processo e permite revisar ou ajustar o raciocínio entre uma etapa e outra.
    • Indicado para: problemas complexos, análise de dados, planejamento, ou quando você quer que a IA “pense em voz alta” antes de concluir.

Em resumo:

  • Se você quer precisão e controle, use prompts fracionados.
  • Se você quer agilidade e simplicidade, um prompt único pode bastar.

b) Diferença entre sua resposta e a da aula

Sua resposta está correta e bem formulada.
A diferença entre a sua e a da aula é apenas de estilo e nível de detalhamento, não de conteúdo.

A resposta da aula é mais explicativa, ideal para fins didáticos, mostrando o raciocínio passo a passo.
Já a sua é mais objetiva e sintética, adequada para quem já entende o processo e quer apenas o resultado.

Em engenharia de prompt, isso é uma decisão de design: você escolhe o tom e o nível de detalhe conforme o público e o objetivo.
Por exemplo:

  • Didático: pede que o modelo “explique cada etapa do raciocínio”.
  • Executivo: pede que o modelo “forneça apenas o resultado final de forma direta”.

Então:

  • Não existe uma forma “correta” única, a escolha depende da finalidade.
  • Em muitos casos, a melhor prática é começar com prompts fracionados para garantir clareza e depois condensar tudo em um prompt único mais eficiente.
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