Lab: Documentando o produto financeiro com o Deepseek

São mencionados Deep, Claude, GPT e Psique. Todos oferecem qualidade semelhante para geração de texto, ainda que cada um possua particularidades em uso e popularidade.

O modo simples é indicado para tarefas rápidas como tradução, elaboração de um primeiro draft de texto e respostas a perguntas objetivas, por exemplo “Qual a capital da França?”. Nessas situações, não há necessidade de análise complexa, bastando a geração direta de tokens.

Em prompts curtos e diretos, a posição (antes ou depois) tende a não afetar a qualidade da resposta, pois o modelo lê todo o contexto apresentado na conversa.

Modelos de linguagem possuem um limite máximo de tokens por resposta. Para evitar ultrapassar esse limite, a IA pode retornar textos mais enxutos, muitas vezes em formato de bullet points. Quando é preciso maior detalhamento, é recomendado dividir o pedido em partes menores.

Peça para a IA desenvolver cada tópico separadamente. Por exemplo, solicite: “Desenvolva melhor o tópico 2” e depois repita a técnica para os demais itens. Assim, cada resposta utiliza o espaço disponível apenas com o conteúdo daquele tópico, permitindo profundidade maior.

Quanto mais contexto relevante for fornecido — como documentos anteriores, brainstormings ou requisitos específicos — melhor o modelo pode alinhar a resposta às necessidades do projeto, resultando em saídas mais direcionadas e úteis.

1) Acelera o início do trabalho, evitando partir totalmente do zero.
2) Oferece uma estrutura base alinhada a práticas de mercado, pois aproveita conhecimento presente nos dados de treinamento.
3) Permite rápida iteração, já que o texto pode ser refinado continuamente com novos prompts.

Conteúdos que exigem pesquisa aprofundada ou conformidade legal devem ser revisados por especialistas. A IA fornece um ponto de partida, mas pode não contemplar todas as nuances regulatórias necessárias.

Ditando comandos em vez de digitar, o usuário ganha velocidade, mantém as mãos livres para consultar outros materiais e pode fornecer instruções mais fluidas, tornando a conversa com a IA mais natural e produtiva.

O modelo consegue gerar descrições detalhadas de personas (profissão, renda, dores e aspirações) e sugerir segmentações primárias e secundárias. Também pode propor posicionamento de mercado e estratégias de aquisição alinhadas a esses perfis.