📊 Tabela Comparativa Completa
| Tecnica | Uso Ideal | Complexidade | Tokens |
|---|---|---|---|
| Chain of Thought | Raciocinio sequencial, math | Baixa | Medio |
| Few-Shot CoT | Dominio especifico | Baixa | Alto |
| Scaffolding | Tarefas longas, estruturadas | Media | Variavel |
| Tree of Thought | Problemas criativos | Alta | Alto |
| Self-Reflection | Refinamento de output | Media | Medio |
| Self-Consistency | Validacao critica | Alta | Muito Alto (5x) |
🎯 Arvore de Decisao
Use este guia para escolher a tecnica certa para sua tarefa.
Problema matematico ou logico sequencial? → Chain of Thought
Precisa de formato muito especifico? → Few-Shot CoT
Conteudo longo ou estruturado? → Scaffolding
Multiplas solucoes validas/criativo? → Tree of Thought
Precisa refinar/melhorar output? → Self-Reflection
Resposta critica, erro e custoso? → Self-Consistency
🤖 Com Reasoning Models
O1, O3, DeepSeek e Gemini 2.5 ja fazem algumas dessas tecnicas internamente.
O que Reasoning Models ja fazem
- • CoT: Automatico durante reasoning
- • Self-Reflection: Integrado no processo
- • Self-Consistency: Parcialmente (interno)
💡 Foco com Reasoning Models
Concentre-se em Scaffolding para estruturar tarefas complexas e Tree of Thought para problemas criativos. CoT e Self-Reflection manual sao menos necessarios.
🔧 Combinando Tecnicas
Tecnicas podem ser combinadas para resultados ainda melhores.
Scaffolding + Self-Reflection
Cada etapa do scaffolding passa por reflexao antes de prosseguir.
ToT + Scaffolding
Explore multiplas estrategias, depois scaffolding na escolhida.
Few-Shot + Scaffolding
Exemplos garantem formato consistente entre etapas.
CoT + Self-Consistency
Multiplas execucoes CoT, escolhe consenso.
📈 Checklist de Implementacao
- Identifique o tipo de problema - sequencial, criativo, longo, critico?
- Escolha a tecnica primaria - use a arvore de decisao
- Considere o modelo - reasoning model? Tecnica pode ser redundante
- Avalie custo/beneficio - tokens extras valem a precisao?
- Teste empiricamente - nao assuma, compare resultados
- Itere - ajuste baseado nos resultados
🎓 Resumo da Trilha 2
O que voce aprendeu
🎯 Proximos Passos
A Trilha 3 vai cobrir Meta Prompting avancado: reverse engineering de estilo, progressive prompt engineering, custom GPTs e mais.