Dicas para prompts com contexto longo
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 vai ajudá-lo a aproveitar esse poder de forma eficaz.
Dicas essenciais para prompts com contexto longo
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Coloque dados longos no topo: Posicione seus documentos e entradas longas (~20K+ tokens) próximo ao 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% nos testes, especialmente com entradas complexas e com múltiplos documentos. -
Estruture o conteúdo do documento e metadados com tags XML: Ao usar múltiplos 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 executar sua tarefa. Isso ajuda o Claude a filtrar o "ruído" do restante 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 no GitHub
Um tutorial repleto de exemplos que cobre os conceitos de engenharia de prompts encontrados em nossa documentação.
Tutorial de prompting no Google Sheets
Uma versão mais leve do nosso tutorial de engenharia de prompts através de uma planilha interativa.