Engenharia de Prompt
Uma trilha de padrões para construir aplicações com LLMs, do primeiro template a pipelines completos.
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Parte 1
Prompt Template Pattern com LangChain
Como separar estrutura fixa do prompt e variáveis dinâmicas para criar prompts reutilizáveis, fáceis de manter e mais testáveis.
- Definição de template com placeholders
- Composição com LCEL (prompt | llm | parser)
- Boas práticas para organizar prompts
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Parte 2
Sequential Chain Pattern na prática
Construção de um pipeline em etapas, em que a saída de uma chain alimenta a próxima, ideal para fluxos com tradução, resumo e transformação.
- Encadeamento de operações em sequência
- Prompts especializados por etapa
- Inspeção e depuração de saídas intermediárias
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Parte 3
Structured Output Pattern com LangChain
Como fazer o modelo devolver um objeto Pydantic validado em vez de texto livre, pronto para regras de negócio e APIs.
- Schema com Pydantic, Literal e descrições por campo
- Tratamento de saída inválida com include_raw
- Endpoint FastAPI com response_model
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Parte 4
Router Chain Pattern com LangChain
Como classificar a entrada e mandar cada pedido para a chain especializada naquele assunto, com uma rota padrão e regras de negócio.
- Um prompt especializado por rota
- Roteamento com função e com RunnableBranch
- Rotas sem LLM para casos urgentes
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Parte 5
Parallel Chain Pattern com LangChain
Como executar ao mesmo tempo as etapas que não dependem umas das outras e reduzir o tempo de resposta do pipeline.
- RunnableParallel e dicionários na chain
- Combinando etapas sequenciais e paralelas
- max_concurrency, async e cuidados
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Parte 6
Few-Shot Prompting com LangChain
Como usar exemplos dentro do prompt para guiar tom, tamanho e estrutura das respostas, em vez de descrever o estilo em regras.
- FewShotChatMessagePromptTemplate
- Seleção dinâmica de exemplos com embeddings
- Quando usar exemplos fixos ou dinâmicos
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Parte 7
RAG com LangChain
Como buscar os trechos certos da sua documentação e usá-los como contexto, para o modelo responder com informação real e admitir quando não sabe.
- Carregar, dividir e indexar documentos
- Prompt com contexto, fontes e "não encontrei"
- Testando a busca antes do modelo
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Parte 8
Memória e histórico de conversa
Como fazer a aplicação lembrar a conversa com LangGraph e transformar o RAG num assistente que entende perguntas de acompanhamento.
- Checkpointer e thread_id
- Limitando o histórico com trim_messages
- RAG conversacional com reescrita da pergunta
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Complemento
Arquitetura de projeto para Chains
Uma estrutura de pastas simples para evoluir projetos de IA com organização: entry points, módulos de prompt e configuração de chains.
- Separação por domínio: prompt e chain
- Reuso de componentes por padrão
- Base para escalar novos fluxos de IA
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