Agenda da Aula 2

• Anatomia do Prompt Investigativo: Personas e exemplos práticos.
• Terminologia: Termos técnicos essenciais.
• Panorama de Ferramentas: Claude, Copilot e Gemini.
• Uso Responsável: Sigilo, o que não inserir e boas práticas.
• Técnicas Aplicadas: Prompts Zero-shot e Few-shot.
• Exercício Prático.

Anatomia do Prompt Investigativo

Personas Investigativas

• Delegado de Polícia: Viés estratégico; foco em Direito Penal/Processual e fundamentação jurídica.
• Investigador: Viés probatório; foco em coleta de provas, diligências e quebra de contradições.
• Agente de Inteligência: Viés analítico; foco em interpretação de dados obscuros e redes criminais.

Exemplo Prático de Prompt: Agente de Inteligência

"Aja como um analista de inteligência especializado em crimes financeiros [PAPEL]. Estou analisando extratos bancários de uma investigação de corrupção envolvendo múltiplos laranjas [CONTEXTO]. Identifique movimentações atípicas, agrupe por beneficiário e sinalize padrões suspeitos [INSTRUÇÃO]. Responda em uma tabela com as colunas: Data, Valor, Beneficiário, Motivo de suspeita [FORMATO]. Use apenas os dados fornecidos no texto anexo. Não faça suposições além do texto [RESTRIÇÕES]."

Terminologias Técnicas Essenciais

• Token: Fragmento de texto; modelos processam tudo em tokens. O limite define quanto a IA lê por vez.
• Janela de Contexto: Capacidade de leitura simultânea (ex: 4k a 200k tokens).
• Temperature: Controla a criatividade. Baixa (0.0-0.3) para precisão; alta (0.7-1.0) para variedade.
• Hallucination (Alucinação): Invenção de fatos que não existem nos dados fornecidos.

Panorama das Ferramentas (Verificado em 18/04/2026)

O que NÃO inserir nos Prompts

• Nomes reais de investigados, vítimas ou testemunhas.
• Números de inquéritos ou documentos sigilosos.
• Dados de interceptações telefônicas ou telemáticas.
• Informações de informantes ou colaboradores.
• Dados pessoais sensíveis (CPF, endereço, financeiro real).

Boas Práticas de Uso e Sigilo

• Anonimize os Dados: Use pseudônimos como "Pessoa A" ou "Empresa X".
• Versões Genéricas: Descreva padrões de comportamento em vez de fatos identificáveis.
• LGPD (Art. 7°): Garanta base legal para o tratamento de dados pessoais.
• Protocolo Institucional: A IA nunca substitui as regras de sigilo da corporação.

Privacidade e Segurança de Dados

Plataformas abertas podem armazenar dados inseridos.

Zero-shot vs. Few-shot Prompting

Modelos de aprendizado por instrução (Zero-shot) ou por exemplos (Few-shot) para refinar a saída.

Zero-shot Prompting

• Definição: Instrução direta sem exemplos. O modelo tenta realizar a tarefa de primeira.
• Quando Usar: Tarefas simples (extrair das), domínios bem conhecidos ou como primeira tentativa de refinação.

Demonstração: Zero-shot em Ação

Few-shot Prompting

• Definição: Fornecer 1 a 3 exemplos de entrada/saída corretos para o modelo aprender o padrão.
• Quando Usar: Quando o formato (ex: seções fixas) importa, quando a IA erra sistematicamente ou quando o padrão é difícil de explicar apenas com palavras.

Demonstração: Few-shot em Ação

Exercício Prático: Conflito de Depoimentos

Cenário: 3 depoimentos (Pessoas A, B e C) com contradições.