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Criar um prompt classificador few-shot com etiquetas e plano de avaliação

Desenhe um prompt que classifique textos (tickets, avaliações, emails) nas suas etiquetas, com definições claras, exemplos equilibrados, saída estruturada e um plano para medir a precisão. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Inclui 4 variáveis personalizáveis e pode copiá-lo gratuitamente com um clique.

Intermédio · Texto · Pendente de revisão editorial

Pensado para:

Prompt

Atua como especialista em processamento de linguagem natural que desenha prompts de classificação para produção.

Contexto:
- Textos a classificar: {{tipo_texto}}
- Etiquetas que quero usar: {{etiquetas}}
- Exemplos já etiquetados: {{exemplos}}
- Formato de saída: {{formato}}

Entregáveis:
1. Definição de cada etiqueta: o que inclui, o que exclui e um sinal típico. Assinala as etiquetas que se sobrepõem e propõe como separá-las ou fundi-las.
2. Regras de desempate para textos ambíguos ou com vários temas, e uma etiqueta «outro / duvidoso» com critério claro.
3. Seleção de exemplos few-shot: 2 por etiqueta, equilibrados, incluindo pelo menos um «falso amigo» (texto que parece de uma etiqueta mas pertence a outra). Se os meus exemplos não chegarem, propõe novos marcados como [SINTÉTICO: rever].
4. Prompt classificador final num bloco de código: instruções, definições, exemplos delimitados e saída em {{formato}} com etiqueta, confiança (baixa/média/alta) e motivo numa frase.
5. Plano de avaliação: como montar um conjunto de teste com pelo menos 50 textos reais que não estejam entre os exemplos, que métricas ver (precisão e recall por etiqueta, matriz de confusão) e como iterar a partir dos erros.

Restrições:
- Não inventes o significado de uma etiqueta: se alguma for ambígua, pergunta-me primeiro.
- O prompt final deve devolver exatamente uma etiqueta da lista, nunca uma nova.
- Se for usado por API, recomenda temperatura baixa e validação da saída em código.

Formato: secções numeradas, tabela de definições e prompt final pronto a copiar.

Como utilizar

Cole entre 10 e 30 exemplos reais já etiquetados, mesmo que sejam poucos por etiqueta. Teste o prompt final com textos novos e reveja à mão os que tiverem confiança baixa antes de automatizar.

Exemplo de utilização

Textos: tickets de apoio de uma loja online · Etiquetas: envio, devolução, pagamento, produto com defeito, outro · Formato: JSON.

Exemplo de resultado

1. Definições

EtiquetaIncluiExcluiSinal típico
comidasabor, temperatura, dosespreço dos pratos«a carne estava fria»
serviçosimpatia, atenção, erros do empregadodemora«muito simpático»
preçocusto, relação qualidade-preço—«caro para o que é»
limpezamesas, casas de banho, talheres—«casa de banho suja»
tempo de esperaatrasos na mesa, cozinha ou contaatitude do pessoal«40 minutos»

Sobreposição: serviço e tempo de espera. Regra: se a queixa é o atraso, ganha tempo de espera.

2. Desempate

Se uma avaliação aborda vários temas, escolhe o da frase mais negativa. Usa outro / pouco claro se não referir nenhum dos cinco.

3. Negativo difícil

«O empregado demorou imenso a trazer a ementa» → tempo de espera, não serviço. [SINTÉTICO: rever]

4. Prompt final (excerto)

Classifica a avaliação entre <avaliacao></avaliacao> com UMA etiqueta:
comida | serviço | preço | limpeza | tempo de espera | outro
Devolve apenas JSON:
{"etiqueta": "...", "confianca": "baixa|media|alta", "motivo": "..."}

Recomendação: temperatura 0 e validar no código que a etiqueta está na lista…

Dados-chave

Categoria
Programação e desenvolvimento · Agentes de IA
Tipo de resultado
Texto
Nível
Intermédio
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot
Verificado em
Pendente de verificação editorial
Variáveis
Textos a classificar, Etiquetas, Exemplos etiquetados e Formato de saída
Idioma
Português
Preço
Gratuito, sem registo
Atualizado
07/11/2026

Perguntas frequentes

Quantos exemplos precisa um classificador few-shot?

Normalmente bastam 1 a 3 exemplos por etiqueta se as definições forem claras. Mais exemplos tornam o prompt mais longo sem ajudar sempre; os casos difíceis ensinam mais do que os óbvios.

Porque não avaliar com os próprios exemplos?

O modelo já os viu no prompt e acerta-os quase sempre. Para saber o desempenho real é preciso medir com textos que não estejam entre os exemplos.

Para que serve este prompt?

Desenhe um prompt que classifique textos (tickets, avaliações, emails) nas suas etiquetas, com definições claras, exemplos equilibrados, saída estruturada e um plano para medir a precisão.

Com que ferramentas de IA funciona?

Foi pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Ainda não o verificámos nestas ferramentas, pelo que os resultados podem variar entre elas.

Como personalizo o prompt?

Clique em “Personalizar” e preencha as variáveis (Textos a classificar, Etiquetas, Exemplos etiquetados e Formato de saída). O texto atualiza-se instantaneamente e pode depois copiá-lo com um clique. Os valores ficam guardados apenas no seu navegador.

Preciso de experiência para o utilizar?

É de nível intermédio: convém conhecer o tema para fornecer bom contexto e rever o resultado com sentido crítico.

Este prompt é gratuito?

Sim. Todos os prompts do HomeCasa Prompts são gratuitos, sem registo nem subscrição. Pode também utilizá-los em projetos profissionais.

Posso confiar no resultado da IA?

Trate-o como um rascunho de qualidade: verifique sempre os dados, os números e as afirmações importantes antes de publicar ou tomar decisões.

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