Técnicas de Prompting

Existem diversas técnicas para aprimorar a interação com LLMs. O artigo "The Prompt Report" (2024) cataloga mais de 50 técnicas, mas focaremos nas três fundamentais para auditoria.

• Zero-Shot Prompting --- Solicitar uma tarefa sem fornecer exemplos prévios. Confia inteiramente no conhecimento pré-treinado do modelo.

  Ideal para: Tarefas simples, conhecimentos gerais.

• Few-Shot Prompting --- Fornecer exemplos (shots) de entrada e saída esperada para guiar o modelo.

  Ideal para: Formatações específicas, tarefas complexas, padrões não óbvios.

• Chain-of-Thought (CoT) --- Instruir o modelo a pensar "passo a passo". Quebra problemas complexos em etapas lógicas.

  Ideal para: Raciocínio lógico, cálculos, análise jurídica, auditoria.

Comparativo de Técnicas

Dica: Chain-of-Thought (Cadeia de Pensamento)

Ao pedir para a IA explicar seu raciocínio ("Vamos pensar passo a passo..."), você reduz alucinações em tarefas de lógica e matemática, pois o modelo gera os passos intermediários antes da resposta final.

=== "Exemplo Zero-Shot" Prompt: > "Classifique o sentimento desta frase: 'A auditoria encontrou diversas falhas graves no contrato.'."

**Resposta da IA:**
> "Negativo."

=== "Exemplo Few-Shot" Prompt: > "Classifique a gravidade dos achados: > > Achado: Um documento estava sem data. -> Gravidade: Baixa > Achado: Desvio de verba comprovado. -> Gravidade: Alta > > Achado: O contrato não possui fiscal designado. -> Gravidade:"

**Resposta da IA:**
> "Média/Alta" (O modelo tenta seguir o padrão dos exemplos).

=== "Exemplo CoT" Prompt: > "Se temos 5 processos de 100 páginas e lemos 20 páginas por hora, quantas horas levaremos? Explique o raciocínio passo a passo."

**Resposta da IA:**
> "1. Total de páginas = 5 processos * 100 páginas = 500 páginas.
> 2. Velocidade de leitura = 20 páginas/hora.
> 3. Tempo total = 500 / 20 = 25.
> 
> Resposta: 25 horas."