Engenharia de prompts

Dicas de prompting com contexto longo

Aprenda a aproveitar a janela de contexto estendida do Claude para tarefas complexas e ricas em dados.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

A janela de contexto estendida do Claude (200K tokens para modelos Claude 3) permite lidar com tarefas complexas e ricas em dados. Este guia ajudará você a aproveitar esse poder de forma eficaz.

Dicas essenciais para prompts com contexto longo

Coloque dados longos no topo: Coloque seus documentos longos e entradas (~20K+ tokens) perto do topo do seu prompt, acima de sua consulta, instruções e exemplos. Isso pode melhorar significativamente o desempenho do Claude em todos os modelos.

Consultas no final podem melhorar a qualidade da resposta em até 30% em testes, especialmente com entradas complexas e multi-documentos.
Estruture o conteúdo do documento e metadados com tags XML: Ao usar vários documentos, envolva cada documento em tags <document> com subtags <document_content> e <source> (e outros metadados) para maior clareza.
Fundamente respostas em citações: Para tarefas com documentos longos, peça ao Claude para citar partes relevantes dos documentos primeiro antes de realizar sua tarefa. Isso ajuda Claude a cortar o "ruído" do resto do conteúdo do documento.

Biblioteca de prompts

Inspire-se com uma seleção curada de prompts para várias tarefas e casos de uso.

Tutorial de prompting do GitHub

Um tutorial repleto de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.

Tutorial de prompting do Google Sheets

Uma versão mais leve do nosso tutorial de engenharia de prompts por meio de uma planilha interativa.

Engenharia de prompts

Dicas de prompting com contexto longo

Aprenda a aproveitar a janela de contexto estendida do Claude para tarefas complexas e ricas em dados.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

A janela de contexto estendida do Claude (200K tokens para modelos Claude 3) permite lidar com tarefas complexas e ricas em dados. Este guia ajudará você a aproveitar esse poder de forma eficaz.

Dicas essenciais para prompts com contexto longo

Coloque dados longos no topo: Coloque seus documentos longos e entradas (~20K+ tokens) perto do topo do seu prompt, acima de sua consulta, instruções e exemplos. Isso pode melhorar significativamente o desempenho do Claude em todos os modelos.

Consultas no final podem melhorar a qualidade da resposta em até 30% em testes, especialmente com entradas complexas e multi-documentos.
Estruture o conteúdo do documento e metadados com tags XML: Ao usar vários documentos, envolva cada documento em tags <document> com subtags <document_content> e <source> (e outros metadados) para maior clareza.
Fundamente respostas em citações: Para tarefas com documentos longos, peça ao Claude para citar partes relevantes dos documentos primeiro antes de realizar sua tarefa. Isso ajuda Claude a cortar o "ruído" do resto do conteúdo do documento.

Biblioteca de prompts

Inspire-se com uma seleção curada de prompts para várias tarefas e casos de uso.

Tutorial de prompting do GitHub

Um tutorial repleto de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.

Tutorial de prompting do Google Sheets

Uma versão mais leve do nosso tutorial de engenharia de prompts por meio de uma planilha interativa.

Dicas essenciais para prompts com contexto longo

Exemplo de estrutura multi-documento

Exemplo de extração de citações

Dicas essenciais para prompts com contexto longo

Exemplo de estrutura multi-documento

Exemplo de extração de citações