Zero Shot, One Shot e Few Shot Prompting: O Guia Completo

Chave para resultados precisos em IA: exemplos importam

Se você já ficou frustrado ao receber respostas confusas da Inteligência Artificial, saiba que não basta perguntar — é preciso direcionar. Pouca gente percebe: quanto mais exemplos claros, mais consistente a resposta. As técnicas Zero Shot, One Shot e Few Shot são essenciais para ter domínio total sobre o formato, contexto e estilo da saída do modelo.

O que é Zero Shot Prompting?

Zero Shot Prompting é o jeito mais simples — e limitado — de usar um modelo: você simplesmente escreve um comando, sem nenhum exemplo concreto, esperando que a IA adivinhe o que você espera.

Exemplo prático:

Prompt: Escreva uma função em JavaScript que some dois números.

One Shot Prompting: Um exemplo faz toda diferença

Com One Shot Prompting, você mostra para a IA um exemplo “de como fazer”, antes de solicitar algo semelhante. Isso ajuda a IA a alinhar o tom, formato e estrutura da resposta ao que você realmente deseja.

Exemplo estruturado:

Prompt: Você é um assistente que transforma descrições simples em funções JavaScript.
Entrada: Uma função que multiplica dois números.
Saída: // código da função aqui
Agora é sua vez.
Entrada: Uma função que conta quantas vogais existem em uma string.

Pouco exemplo ou excesso de contexto: como afeta as respostas?

Mandar apenas um comando (“Zero Shot”) raramente gera exatamente o que você espera. Modelos generativos contêm toneladas de informação e padrões por trás dos bastidores. Sem um direcionamento claro, eles podem “inventar” formatos ou respostas diferentes a cada uso.

O que é Few Shot Prompting?

Few Shot Prompting leva a precisão a outro nível: em vez de um único exemplo, você oferece vários exemplos de entrada e saída. A IA entende um padrão muito mais robusto do que você deseja — e segue fielmente.

Exemplo poderoso:

Prompt: Você é um assistente que converte descrições em funções JavaScript.
Entrada: Uma função que retorna o maior número entre dois valores.
Saída: // função correspondente
Entrada: Uma função que verifica se um número é primo.
Saída: // função correspondente
Entrada: Uma função que calcula a média de uma lista.
Saída: // função correspondente
Agora é sua vez: Entrada: Uma função que retorna apenas os números pares de um array.

Mais exemplos, maior precisão: a matemática do prompting

Confiar apenas em um exemplo (“One Shot”) pode ser ignorado pelo modelo, já que ele foi exposto a bilhões de textos no treinamento. Quando você adiciona vários exemplos (“Few Shot”), sua intenção se destaca, e a resposta é focada no seu padrão, não no padrão genérico do mundo.

Por que poucos usam Few Shot Prompting?

A maioria das pessoas ainda usa prompts simples, porque não conhece o impacto profundo de exemplos bem escolhidos. Investir tempo em bons exemplos significa economizar tempo com ajustes na resposta depois.

Casos em que Zero Shot faz sentido

Use Zero Shot apenas para tarefas bem objetivas ou quando não faz diferença receber respostas mais genéricas, como traduzir uma palavra ou fazer contas rápidas. Fora isso, aposte em exemplos.

Quando One Shot salva sua produtividade

Se quiser resultados rápidos, mas já espera um padrão “próximo”, um único exemplo já filtra muita incerteza do modelo. É o melhor caminho para prototipagem ou tarefas repetitivas onde o padrão desejado é claro.

Few Shot: máxima personalização e controle

Se você precisa que a IA sempre siga regras, estilo, formatação ou linguagem específica, nada substitui múltiplos exemplos. Desenvolvedores experientes usam Few Shot para garantir consistência em projetos, APIs e chatbots.

Como escolher seu método: decida pelo objetivo final

Pense no contexto: para que ou quem é a resposta? Quanto mais detalhes, mais exemplos você deve fornecer. Prompts complexos pedem Few Shot; tarefas simples toleram Zero ou One Shot.

Exemplos do que NÃO fazer em prompting

Evite prompts vagos ou que misturem pedidos incompatíveis (“explique e gere código ao mesmo tempo”). Não espere resposta perfeita sem indicar exatamente o que espera como exemplo.

Onde aplicar as técnicas: programação, conteúdo, automação

Use estas técnicas para gerar funções sob medida, resumir textos, criar respostas em chatbots, preencher relatórios, converter formatos… o limite é sua criatividade. Sempre que você quiser consistência, use exemplos.

Dica prática: exemplos de código que você quer e NÃO quer

Você pode, e deve, adicionar exemplos do padrão que deseja evitar. Isso força a IA a seguir apenas o modelo correto, pulando o que está fora do padrão.

Seu próximo passo: treine com exemplos reais

Da próxima vez que for pedir algo para a IA, experimente enviar exemplos de entrada e saída do jeito que você quer — e de como não quer. Assim, você terá controle total do resultado. Seguindo estes passos, seu domínio sobre prompts e IA só vai crescer.