Generated Knowledge Prompting: Deixe a IA Construir Conhecimento Passo a Passo

Quer respostas mais profundas e bem fundamentadas? A técnica Generated Knowledge Prompting, ou Prompt de Conhecimento Gerado (em português), instrui a IA a criar ou reunir conhecimento relevante sobre um tema antes de responder a uma pergunta ou realizar uma tarefa. Isso enriquece as respostas, especialmente em temas complexos ou pouco familiares.

Se você é um usuário final que utiliza IA para pesquisa, aprendizado, criação de conteúdo ou solução de problemas, entender essa abordagem vai elevar seu controle sobre a qualidade e profundidade das respostas.

Este artigo foi criado para ajudar usuários finais a compreender a essência, tornar acessíveis os ensinamentos técnicos, adaptar e aplicar a técnica Generated Knowledge Prompting de forma intencional e explícita em seu uso diário de IA, sem depender automaticamente da capacidade do modelo. Para aprofundamento técnico, consulte Para Saber Mais.

O Que é a Técnica Generated Knowledge Prompting?

Generated Knowledge Prompting é uma técnica de engenharia de prompt que pede à IA para gerar ou organizar conhecimento relevante sobre um tema antes de responder a uma pergunta ou realizar uma tarefa. Em vez de responder diretamente, a IA primeiro “pensa” sobre o tema, reunindo fatos, conceitos ou ideias internas, e usa esse conhecimento para construir uma resposta mais completa. Por exemplo, para explicar “como funciona a energia nuclear”, a IA pode ser instruída a listar fatos-chave sobre o processo antes de elaborar a explicação.

Embora o Generated Knowledge Prompting seja otimizado quando os modelos de IA geram conhecimento internamente com base em seus dados treinados, usuários finais podem simular essa técnica de forma prática, pedindo à IA para construir e organizar informações relevantes antes de responder, como exploramos neste artigo.

Os benefícios incluem respostas mais detalhadas, maior precisão em temas complexos e a capacidade de explorar áreas menos conhecidas. É uma técnica acessível que capacita usuários de todos os níveis a obter respostas robustas, especialmente em contextos educacionais ou analíticos.

Origem do Generated Knowledge Prompting

A Generated Knowledge Prompting surgiu com estudos recentes sobre o aprimoramento de respostas de modelos de linguagem, ganhando destaque em 2022 com pesquisas que exploraram como a geração de conhecimento interno melhora a qualidade das respostas.

Como Funciona?

Veja como aplicar o Generated Knowledge Prompting na prática:

1. Solicite que a IA gere informações relevantes sobre o tema.
2. Depois, com base nesse conhecimento, faça a pergunta ou tarefa principal.

Quando Usar?

A Generated Knowledge Prompting é ideal para situações que exigem respostas detalhadas, clareza em temas complexos ou exploração de áreas pouco conhecidas. Use-a quando quiser:

• Aprofundar conhecimento: Perfeita para aprender conceitos técnicos, científicos ou abstratos.
• Melhorar precisão: Ótima para respostas em temas complexos ou ambíguos.
• Explorar novos temas: Ideal para obter insights em áreas fora do seu domínio de conhecimento.

Exemplos Práticos de Generated Knowledge Prompting em Ação

Veja como simular a Generated Knowledge Prompting em cenários reais, com prompts práticos que você pode adaptar. Embora a técnica seja mais poderosa quando implementada internamente pelos modelos, esses exemplos mostram como usuários finais podem obter respostas ricas e fundamentadas ao construir conhecimento passo a passo.

Exemplo 1: Entendendo o Funcionamento da Fusão Nuclear (Interativo)

Contexto: Você é um estudante de física precisando entender a fusão nuclear para um projeto de pesquisa.

Prompt inicial:

Liste três fatos básicos sobre a fusão nuclear em bullet points, usando linguagem simples para estudantes universitários.

Exemplo de resposta inicial esperada:

• A fusão nuclear é o processo em que dois núcleos atômicos leves, como hidrogênio, se combinam para formar um núcleo mais pesado, liberando energia.
• É a fonte de energia das estrelas, como o Sol, onde hidrogênio se funde em hélio.
• A fusão produz menos resíduos radioativos em comparação com a fissão nuclear, usada em usinas nucleares atuais.

Prompt de refinamento:

Com base nos fatos fornecidos, adicione dois fatos adicionais sobre os desafios técnicos da fusão nuclear. Formate em bullet points, mantendo a linguagem simples.

Exemplo de resposta de refinamento esperada:

• A fusão requer temperaturas extremamente altas, acima de 100 milhões de graus Celsius, o que é difícil de alcançar e manter.
• Confinar o plasma quente necessário para a fusão exige tecnologias avançadas, como campos magnéticos ou lasers, que são caras e complexas.

Prompt final:

Usando os cinco fatos gerados, explique como a fusão nuclear funciona e por que é considerada uma fonte de energia promissora. Formate a resposta em duas seções: 'Como Funciona' e 'Por que é Promissora', em parágrafos com linguagem clara para estudantes universitários.

Resposta final esperada:
Como Funciona:
A fusão nuclear ocorre quando dois núcleos atômicos leves, como isótopos de hidrogênio (deutério e trítio), se combinam para formar um núcleo mais pesado, como hélio, liberando uma enorme quantidade de energia. Esse processo acontece em condições extremas, como temperaturas de milhões de graus, semelhantes às do interior do Sol. Para alcançar essas temperaturas na Terra, usamos reatores que aquecem plasma (gás ionizado) e o confinam com campos magnéticos ou lasers. O desafio é manter o plasma estável e quente o suficiente para que a fusão ocorra continuamente, o que exige tecnologias avançadas.

Por que é Promissora:
A fusão nuclear é considerada uma fonte de energia promissora porque libera muita energia com pouco combustível, usando elementos abundantes como o hidrogênio, encontrado na água. Diferentemente da fissão nuclear, ela produz menos resíduos radioativos, tornando-a mais segura e ambientalmente amigável. Além disso, como alimenta estrelas, a fusão tem o potencial de fornecer energia quase ilimitada. Apesar dos desafios técnicos, como as altas temperaturas e os custos de desenvolvimento, avanços em reatores como o ITER sugerem que a fusão pode se tornar uma realidade prática no futuro.

Por que funciona:
O exemplo interativo mostra um diálogo com três etapas: o prompt inicial gera fatos básicos, o prompt de refinamento adiciona detalhes sobre desafios, e o prompt final usa o conhecimento acumulado para uma explicação completa. A divisão em seções (“Como Funciona” e “Por que é Promissora”) e a linguagem (“clara para estudantes”) tornam a resposta estruturada e acessível. A interação destaca como o usuário pode refinar o conhecimento gerado para obter respostas mais profundas.

Exemplo 2: Analisando o Impacto da Realidade Aumentada no Varejo

Contexto: Você é um gerente de varejo explorando como a realidade aumentada (AR) pode transformar o setor.

Prompt único:

Antes de responder, liste quatro conceitos-chave sobre o uso de realidade aumentada no varejo. Em seguida, use esses conceitos para analisar os benefícios e desafios da AR no varejo, em bullet points. Use linguagem objetiva para um relatório de negócios.

Exemplo de resultado esperado:
Conceitos-Chave:

• A realidade aumentada (AR) sobrepõe elementos digitais, como imagens ou informações, ao mundo real, via smartphones ou óculos AR.
• No varejo, a AR permite que clientes visualizem produtos, como móveis em suas casas, antes de comprar.
• A AR melhora a experiência do cliente com interações imersivas, como provadores virtuais para roupas.
• A implementação de AR exige investimento em tecnologia e treinamento, além de compatibilidade com dispositivos dos clientes.

Análise de Benefícios e Desafios:

• Benefícios:
  • Experiência imersiva: A AR permite que clientes testem produtos virtualmente, como ver um sofá em sua sala, aumentando a confiança na compra.
  • Engajamento: Interações como provadores virtuais tornam as compras mais interativas, atraindo clientes e aumentando vendas.
  • Redução de devoluções: Visualizações precisas de produtos diminuem a chance de compras erradas, economizando custos.
• Desafios:
  • Custo inicial: Desenvolver aplicativos de AR e treinar equipes exige investimentos significativos, especialmente para pequenas empresas.
  • Compatibilidade: Nem todos os clientes possuem dispositivos compatíveis com AR, limitando o alcance da tecnologia.
  • Complexidade técnica: Manter sistemas de AR atualizados e funcionais demanda suporte técnico contínuo, aumentando custos operacionais.

Por que funciona:
O prompt pede à IA para gerar conceitos-chave antes da análise, garantindo uma base informada. O formato (“bullet points”) e o tom (“objetivo para relatório”) organizam a resposta de forma clara e profissional.

Comece a Usar Generated Knowledge Prompting Agora

A Generated Knowledge Prompting é uma técnica poderosa para obter respostas mais ricas e fundamentadas, pedindo à IA para construir conhecimento interno antes de responder. Seja para aprender conceitos complexos ou analisar impactos, ela garante clareza e profundidade, ajudando você a criar prompts mais eficazes.

Benefícios da técnica:

• Respostas mais detalhadas com base em conhecimento gerado.
• Ideal para temas complexos ou pouco familiares.
• Acessível para iniciantes e robusta para avançados.

🎯 Em resumo

🧠 Técnica: Generated Knowledge Prompting (Prompt de Conhecimento Gerado).
💡 Ideal para: Aprofundar conhecimento, melhorar precisão, explorar novos temas.
✅ Ajuda você a: Aprofundar respostas com conhecimento interno.

Dica Extra

Combine Generated Knowledge Prompting com a técnica Tree-of-Thought Prompting para explorar múltiplas perspectivas com base no conhecimento gerado, como “Quais abordagens seriam viáveis com esses fatos?”.

Variações Avançadas

Técnicas como Self-Ask (perguntas internas) ou Context Priming (contexto detalhado) podem complementar a Generated Knowledge Prompting, mas esta é ideal para enriquecer respostas com conhecimento interno.

🔗 Quer explorar mais técnicas como essa?
Leia nosso Guia Prático de Técnicas, Frameworks e Fórmulas para Prompts de LLMs.

Para Saber Mais

Confira o estudo que consolidou a técnica e o estudo base para técnicas de prompt que estruturam raciocínio:

• Liu et al., 2022: Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning
• Brown et al., 2020: Language Models are Few-Shot Learners