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O que é Chain of Thought (CoT)?

Chain of Thought (CoT) é uma técnica de prompt engineering que instrui a IA a decompor o raciocínio em etapas intermediárias antes de dar a resposta final. Ao pedir que o modelo 'pense passo a passo', ele comete menos erros em tarefas que exigem lógica, matemática ou raciocínio encadeado. A técnica foi formalizada em pesquisa do Google em 2022.

Como usar Chain of Thought na prática?

Existem duas formas de ativar o Chain of Thought. A primeira é o Zero-Shot CoT: basta adicionar ao final do prompt a frase 'Pense passo a passo' ou 'Resolva este problema mostrando cada etapa do raciocínio'. Sem nenhum exemplo, a IA já muda o modo de responder.

A segunda é o Few-Shot CoT: você inclui no prompt um ou dois exemplos de perguntas com a resposta escrita em etapas. Isso mostra ao modelo exatamente o formato esperado. Funciona melhor para tarefas com estrutura bem definida, como cálculos financeiros ou análise lógica.

Exemplo de Zero-Shot CoT em pt-BR: 'Um produto custa R$ 150 com 20% de desconto e depois 10% de desconto adicional. Qual é o preço final? Pense passo a passo.' A IA calcula cada desconto separadamente antes de dar o total, reduzindo a chance de erro.

Quando o Chain of Thought faz diferença?

CoT ajuda especialmente em: problemas matemáticos e lógicos, análise de contratos ou legislação com múltiplas condições, tomada de decisão com critérios ponderados e qualquer tarefa onde a ordem das etapas importa.

CoT não melhora perguntas simples de fato ('Qual é a capital do Brasil?') — nesses casos só acrescenta verbosidade. Use quando o problema tem múltiplas etapas ou quando a resposta errada pode vir de atalho no raciocínio.

Perguntas frequentes

Chain of Thought funciona em todos os modelos de IA?
Funciona melhor em modelos maiores (GPT-4, Claude 3 Sonnet e acima, Gemini Pro). Modelos menores podem não ter capacidade de manter o encadeamento de raciocínio de forma consistente. No GPT-4o e Claude Sonnet em uso cotidiano, a técnica entrega ganho de precisão perceptível.
Qual a diferença entre CoT e simplesmente pedir 'explique seu raciocínio'?
'Explique seu raciocínio' pede uma justificativa depois da resposta — o modelo pode racionalizar uma resposta errada. 'Pense passo a passo' instrui o modelo a construir o raciocínio antes de concluir, o que muda a qualidade do resultado. CoT é uma instrução de processo, não de transparência.
Posso usar CoT combinado com outras técnicas?
Sim. CoT combina bem com persona (defina um especialista que pensa metodicamente), com few-shot (dê exemplos de raciocínio passo a passo) e com a técnica Tree of Thought, que instrui a IA a explorar múltiplos caminhos de raciocínio antes de escolher o melhor.

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