Sobre este cursoIntermediário · 8 módulos · 10h
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
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "Few-Shot Prompting: Técnicas Avançadas para LLMs"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entenda os fundamentos do few-shot prompting...