🧠 Engenharia de Prompts — Conceitos Fundamentais

Repositório de estudos que reúne os principais conceitos e técnicas de Engenharia de Prompts (Prompt Engineering), organizados de forma simples e prática em notebooks Jupyter. Os exemplos usam a API da Groq para executar os modelos de linguagem.

Engenharia de Prompts é a prática de criar, ajustar e melhorar as instruções enviadas a modelos de IA para obter respostas mais úteis e precisas.

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📓 Notebooks

Notebook	Tema
1.ipynb	Papéis (roles): system, user e assistant — como estruturar a conversa e definir o comportamento do modelo.
2.ipynb	Parâmetros de geração: temperature, top_p e max_completion_tokens — como controlar aleatoriedade e diversidade das respostas.
3.ipynb	Técnicas de prompt aplicadas (boas práticas, saída estruturada, few-shot, chain-of-thought).

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⚙️ Como usar

Pré-requisito: Python 3.10+ e uma chave de API da Groq (gratuita em console.groq.com).

git clone https://github.com/Ka1ux/Engenharia_de_Prompts.git
cd Engenharia_de_Prompts

pip install groq python-dotenv jupyter

Crie um arquivo .env (não versione!) com sua chave:

GROQ_API_KEY=sua_chave_aqui

Abra os notebooks no Jupyter ou no VS Code e execute as células:

jupyter notebook

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🎯 Conceitos abordados

• Papéis da conversa (system / user / assistant)
• Temperatura e top_p (controle de criatividade)
• Few-shot (exemplos no prompt) e Chain of Thought (raciocínio passo a passo)
• Saída estruturada e boas práticas de escrita de prompts

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👤 Autor

Kauã Barroso · @Ka1ux