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O método STAR (Situação, Tarefa, Ação, Resultado) é originalmente usado na área de recursos humanos e oferece uma estrutura lógica para respostas em entrevistas comportamentais. Este estudo propõe o STAR-Prompting, uma técnica de engenharia de prompt baseada na lógica do método STAR, para interações com modelos de linguagem de grande escala (LLM), visando respostas mais confiáveis, especialmente em contextos de Defesa e Segurança. Os resultados comparam prompts em linguagem livre e prompts estruturados com o sistema proposto em quatro LLMs: Gemini Flash 2.0, Llama 3.3 70B, GPT-4o-mini e Claude 3.5 Sonnet. A análise mostra que o uso do STAR-Prompting melhora a qualidade das respostas e destaca seu potencial promissor para aprimorar a comunicação entre humanos e sistemas de IA, reduzindo a ocorrência de ambiguidades e elevando a qualidade das respostas geradas.
Engenharia de Prompt, Defesa e Segurança, Comunicação Humano-IA, Método STAR, Inteligência Artificial Conversacional
Engenharia de Prompt, Defesa e Segurança, Comunicação Humano-IA, Método STAR, Inteligência Artificial Conversacional
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