Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para LLMs

Aprenda a projetar prompts few-shot poderosos que melhoram a precisão e consistência de LLMs em tarefas complexas. Domine técnicas avançadas para reduzir alucinações e integrar few-shot prompting em sistemas de produção.

Nível: Intermediário

Para quem é: Engenheiros de prompt, desenvolvedores de IA, cientistas de dados e profissionais que trabalham com LLMs em ambientes corporativos

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, testar e otimizar prompts few-shot para LLMs, melhorando a precisão e consistência de respostas em cenários de produção

8 módulos · 10h · certificado ao final

• Entenda os fundamentos do few-shot prompting e suas vantagens sobre zero-shot
• Selecione exemplos eficazes: critérios de qualidade e diversidade para LLMs
• Estruture prompts few-shot: formatação, ordem e contexto para máxima performance
• Automatize a geração de exemplos com Python e APIs de LLMs
• Valide e refine prompts few-shot usando métricas de qualidade e benchmarks
• Integre few-shot prompting em pipelines de RAG e agentes autônomos
• Otimize prompts few-shot para latência e custo em ambientes de produção
• Projeto Final: Construa um sistema de few-shot prompting para um caso de uso real (ex: atendimento ao cliente, análise jurídica ou geração de código)

Projeto Final

Um notebook Python com prompts few-shot otimizados, métricas de avaliação e um relatório técnico detalhando o processo de refinamento e resultados