Guia Avançado de Engenharia de Prompt para Modelos de Linguagem de Grande Porte
Um guia avançado abrangente para dominar a inteligência artificial por meio de lógica estruturada e instruções precisas. O curso cobre estruturas de framework (CO-STAR), aprendizado com poucos exemplos (Few-Shot), raciocínio em cadeia (Chain of Thought), restrições de formato de saída (JSON/Marckdown) e gerenciamento de sistemas de prompts para resolver problemas como alucinações da IA e saídas lógicas pobres.
Visão Geral do Curso
📚 Resumo do Conteúdo
Um guia avançado e abrangente para dominar a IA por meio de lógica estruturada e instruções precisas. O curso aborda frameworks estruturais (CO-STAR), aprendizado Few-Shot, raciocínio em cadeia de pensamento, restrições de formato de saída (JSON/Marcdown) e gerenciamento de sistemas de prompts para resolver problemas como alucinações da IA e saídas lógicas deficientes.
Domine a transição da interação conversacional com a IA para engenharia rigorosa de prompts, implementando frameworks estruturais e cadeias de raciocínio lógico para garantir resultados previsíveis e de alta fidelidade.
🎯 Objetivos de Aprendizagem
- Arquitetar Frameworks Estruturais: Desmonte e aplique o método CO-STAR para criar instruções de alta precisão que eliminem desvios e alucinações da IA.
- Implementar Raciocínio Avançado: Utilize o Raciocínio em Cadeia de Pensamento (CoT) e decomposição de tarefas para orientar modelos em deduções lógicas complexas e multi-etapas.
- Impor Restrições Técnicas: Domine o controle preciso da saída usando esquemas JSON/Marcdown e prompt negativo para gerar respostas de IA passíveis de processamento programático.
- Automatizar Sistemas de Prompts: Desenvolva bibliotecas modulares de prompts e aproveite técnicas de Meta-Prompting para tratar a IA como um arquiteto de prompts auto-otimizável.
Aulas 共 5 课时 · 预计 15.0h
Aulas
Lesson
This lesson introduces the probabilistic nature of LLMs, explaining that models function as next-token predictors rather than reasoning engines. Students learn to move beyond conversational prompting by using structural constraints and delimiters to reduce entropy and improve output precision.
This lesson explores In-Context Learning (ICL) as a method to guide Large Language Models through input-output examples rather than weight-based fine-tuning. Students will learn to use zero, one, and few-shot prompting strategies to act as structural anchors that narrow the model's probability distribution and ensure high-precision output.
This lesson explores how Chain of Thought (CoT) reasoning transforms Large Language Models into sequential engines by using the context window as an externalized working memory. Students will learn to move beyond simple prompts by designing explicit logical blueprints that force models to follow verifiable, step-by-step reasoning paths to improve accuracy.
This lesson explores the shift from conversational prompting to structural enforcement, where LLMs are treated as deterministic functions that produce machine-readable outputs. Students learn to implement schema-first methodologies and negative constraints to ensure reliable, parseable data integration within software architectures.
This lesson explores the transition from monolithic, conversational prompting to a systemic architectural approach, where prompts are treated as modular, deterministic functions. By deconstructing instructions into reusable components and variable-based templates, developers can minimize output drift and ensure consistent, scalable performance across automated AI workflows.