Dominando contexto rico e técnicas zero-shot vs few-shot
Se os 7 pilares são a arquitetura, contexto é o combustível que faz a IA funcionar em alto nível. Mas nem todo contexto é igual — existe uma arte em fornecer a quantidade certa, da forma certa, no momento certo.
Neste módulo, você aprenderá as técnicas modernas de contextualização: zero-shot (sem exemplos), few-shot (com exemplos) e como escolher entre elas.
Modelos modernos têm janelas de contexto gigantes (Claude 3.7: 200k tokens, GPT-4: 128k tokens). Isso significa que você pode fornecer documentação completa, exemplos detalhados e histórico extenso — mas precisa saber COMO fazer isso estrategicamente.
O jogo mudou de "economizar contexto" para "estruturar contexto". Não é sobre dar menos — é sobre dar MELHOR.
Você descreve o que quer SEM fornecer exemplos. A IA usa seu conhecimento geral para inferir o padrão.
Analise o sentimento destes reviews de clientes e classifique como: - Positivo - Neutro - Negativo Explique brevemente o motivo da classificação. Reviews: 1. "Produto chegou rápido mas veio com defeito" 2. "Excelente qualidade, recomendo!" 3. "Não atendeu expectativas"
Você fornece 2-5 exemplos do que quer, e a IA aprende o padrão específico que você busca.
Converta descrições de produtos em títulos otimizados para SEO seguindo este padrão: EXEMPLO 1: Descrição: "Tênis esportivo para corrida com amortecimento" Título: "Tênis Corrida Profissional | Amortecimento Premium | Frete Grátis" EXEMPLO 2: Descrição: "Fone bluetooth com cancelamento de ruído" Título: "Fone Bluetooth Premium | Cancelamento de Ruído | 30h Bateria" EXEMPLO 3: Descrição: "Cadeira ergonômica para escritório" Título: "Cadeira Ergonômica Office | Suporte Lombar | Até 150kg" Agora faça para: "Mouse sem fio recarregável com alta precisão"
| Critério | Zero-Shot | Few-Shot |
|---|---|---|
| Precisão | Boa para tarefas comuns | Excelente para padrões específicos |
| Velocidade | Rápido (menos contexto) | Mais lento (mais contexto) |
| Flexibilidade | Alta (IA decide) | Baixa (segue exemplos) |
| Esforço | Mínimo | Moderado (criar exemplos) |
A ordem do contexto importa. IAs dão mais peso para informações no início e no final (efeito primacy e recency). Use esta hierarquia:
SEMPRE no topo. A IA precisa saber O QUE você quer e POR QUÊ antes de qualquer outra coisa.
Cenário, audiência, restrições. O "ambiente" onde a tarefa se insere.
2-5 exemplos bem escolhidos que demonstram o padrão esperado.
O conteúdo bruto que a IA processará (texto, código, planilhas, etc).
No final, reforce COMO você quer a resposta. A IA revisitará isso antes de gerar.
Use seções com títulos para organizar contexto longo:
## OBJETIVO:
## CONTEXTO:
## MATERIAIS:
Isso facilita para você E para a IA.
Use delimitadores visuais para separar contexto de instrução:
===== CONTEXTO ===== Somos uma startup B2B SaaS... ===== TAREFA ===== Crie uma estratégia de marketing...
Forneça contexto em níveis de detalhe crescente:
Camada 1 (Essencial): Startup de fintech, 50 funcionários Camada 2 (Relevante): Produto B2B para PMEs, ARR $2M Camada 3 (Detalhe): Stack: React, Node, AWS, time distribuído
Às vezes é mais fácil dizer o que evitar:
Critérios: ✓ Linguagem simples ✓ Exemplos práticos ✗ NÃO use jargão técnico ✗ NÃO seja genérico ou vago
Em conversas longas, adicione contexto conforme necessário:
Mensagem 1: Objetivo geral Mensagem 2: Adiciona detalhes técnicos Mensagem 3: Refina com feedback Mensagem 4: Ajusta final com novo contexto
Para cada tarefa, decida se você usaria zero-shot ou few-shot, e por quê:
Este contexto está bagunçado. Reorganize seguindo a hierarquia correta:
Cenário: Você precisa que a IA converta descrições técnicas em linguagem acessível para clientes leigos.
Resultado: Insights genéricos tipo "as vendas variam ao longo do tempo" 🤦
Resultado: Análise cirúrgica com ações específicas implementáveis! ✅
Você dominou a arte do contexto estratégico. Agora sabe quando usar zero-shot, quando usar few-shot, e como estruturar contexto para máxima eficácia.