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Prompt chaining é uma técnica que conecta múltiplos prompts em sequência, onde a saída de um serve como entrada para o próximo. Essa abordagem permite resolver problemas complexos dividindo-os em etapas intermediárias mais gerenciáveis.
A alternativa C está correta porque prompt chaining funciona exatamente como um encadeamento de instruções. Você não resolve tudo de uma vez, mas cria um fluxo lógico onde cada prompt trabalha sobre o resultado anterior, permitindo lidar com desafios mais sofisticados de forma estruturada.
Treinar o modelo com dados adicionais é um conceito diferente, relacionado ao fine-tuning ou aprendizado contínuo. Prompt chaining não envolve retrainamento do modelo, apenas reorganização das instruções.
Usar uma instrução única e muito longa é o oposto de prompt chaining. Essa abordagem tende a gerar respostas confusas e menos precisas, enquanto chaining quebra o problema em partes.
Essa é a definição correta. Prompt chaining conecta prompts sequencialmente, permitindo que cada etapa construa sobre a anterior, tornando possível resolver problemas que seriam difíceis em uma única instrução.
Limitar caracteres é uma restrição técnica e não tem relação com prompt chaining. A técnica não é sobre comprimento das mensagens, mas sobre como estruturar múltiplas interações.