📝 Cap 03: Engenharia de Prompts Sistemática: Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought (CoT), ReAct e Structured Outputs
Guia de Inteligência Artificial & LLMs
🗺️ Mapa Conceitual
flowchart TD
PROMPT["Engenharia de Prompts Profissional"]
PROMPT --> ROLE["1. Persona & Contexto de Negócio"]
PROMPT --> COT["2. Chain-of-Thought: 'Pense passo a passo...'"]
PROMPT --> SCHEMA["3. Schema Constraint: Saída JSON estrita com Pydantic"]
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style COT fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:1px
🎯 Slide 1: Visão Geral e Fundamentos
- Objetivo Central: Dominar os fundamentos de engenharia de prompts sistemática: few-shot prompting, chain-of-thought (cot), react e structured outputs.
- Era dos LLMs: Da teoria de redes neurais à IA Generativa aplicada.
- Padrão de Engenharia: Aplicação prática em fluxos de software reais.
💡 Slide 2: Práticas e Arquitetura
- Self-Attention e vetorização com embeddings.
- RAG para recuperação precisa de contexto empresarial.
- Function Calling e agentes autônomos orientados a ferramentas.
🚀 Slide 3: Prática e Produção
- Otimização com LoRA e quantização de modelos.
- Bancos vetoriais com índices HNSW.
- Projeto prático com assistente de pesquisa com RAG.
📋 Resumo da Aula & Próximos Passos
- Revise o código de exemplo deste capítulo.
- Complete os exercícios práticos nos 4 níveis de complexidade.
- Realize o quiz formativo interativo para validar sua compreensão.
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