# Workflow de Pesquisa Aprofundada com IA ## Introdução Entendo **prompts** em si apenas como artefatos intermediários. O que considero mais importante é o **processo de trabalho**. A seguir, apresento minha sugestão de workflow bem simplificado para você adaptar ao seu caso e preferências. --- ## Método: Pesquisa Aprofundada em 4 Etapas ### **Etapa 1: Delimitar o Escopo com Diálogo Iterativo** 1. **Descreva a tarefa**: Nas suas próprias palavras, de forma simplificada, descreva a tarefa que você deseja realizar. 2. **Peça perguntas à IA**: Solicite que a IA gere perguntas para ajudá-la a entender melhor o escopo e delimitar o contexto necessário. 3. **Responda com especificidade**: A IA fará um conjunto de perguntas que você precisa responder com o **máximo de especificidade**, para que ela tenha o contexto bem preciso daquilo que você deseja realizar. > ⚠️ **Nota**: Esta etapa pode ser repetida algumas vezes até obter clareza total. --- ### **Etapa 2: Elaborar Prompt de Pesquisa Aprofundada** Tendo clareza em relação ao contexto da tarefa: 1. **Peça ao LLM que elabore um prompt de pesquisa aprofundada** para identificar fontes e informações específicas. 2. **Use um LLM de pesquisa especializado** (Deep Research). **Resultado**: A IA criará um prompt de pesquisa hiper-detalhado e específico, apoiando-se nas boas práticas, tudo personalizado para sua tarefa. #### 🎯 Modelos Recomendados - **Gemini-3-pro** ou **GPT-5.2-high** (alto nível e capacidade de reflexão) - **Claude 4.5 Opus Thinking 32K** (excelente, mas com restrição de acesso) #### Revisão do Plano Agora **revise o plano de pesquisa**, ajustando: - Focos - Elementos priorizados - Escopo (reduzindo ou ampliando) **Customize o prompt** para que a pesquisa reflita realmente aquilo que você considera mais relevante. --- ### **Etapa 3: Executar Pesquisa em Múltiplos LLMs** Submeta o prompt ajustado para **LLMs de pesquisa**. #### 🔍 Ferramentas Recomendadas - **Perplexity** - **Gemini** - Outras ferramentas com tier gratuito que oferecem "Deep Research" ou "Pesquisa Aprofundada" > ⚠️ **LMArena**: O LMArena (https://lmarena.ai/c/new?mode=side-by-side&chat-modality=search) permite utilizar gratuitamente vários dos melhores modelos disponíveis. Usem com moderação e forneçam feedback na avaliação dos modelos. #### Ação Execute o prompt de pesquisa aprofundada em **pelo menos 2 ou 4 LLMs especializadas** em pesquisa, gerando **dois (ou 4) relatórios de pesquisa aprofundada** com várias fontes citadas. --- ### **Etapa 4: Consolidar Relatórios com LLM de Reflexão** Consolide os diversos relatórios de pesquisa intermediários usando um **LLM especializado em reflexão** com grande janela de contexto. #### 🎯 Modelos Recomendados - **Claude 4.5 Opus Thinking 32K** (ideal) - **GPT-5.2** - **Gemini 3 Pro** #### Prompt Sugerido > "Seguem três relatórios de pesquisa independentes sobre o mesmo tema. Consolide em um relatório único reforçando todas as conclusões e citações coincidentes, e destacando aquelas divergentes." #### Tratamento de Divergências Você precisará fazer um julgamento: - **Divergências razoáveis**: Mantenha na análise final - **Divergências que sugerem alucinação ou pouca credibilidade**: Corte ou refaça uma pesquisa específica #### Resultado Final Um **relatório de pesquisa aprofundado** com: - Várias fontes (mais ou menos confiáveis) - Abordagem em profundidade do tema --- ## Aplicação Prática: Elaboração de Monografia ### Fase 1: Definir Questões de Pesquisa Utilize o relatório de pesquisa aprofundado como **fonte de conhecimento**: 1. **Anexe no Notebook LLM** ou coloque na janela de contexto de um modelo de reflexão 2. **Discuta possíveis questões de pesquisa**, pedindo ao LLM para: - Refletir criticamente com você - Avaliar prós e contras - Sugerir sua própria posição 3. **Refine progressivamente** suas questões de pesquisa, embasadas no relatório com as fontes mais relevantes da comunidade científica --- ### Fase 2: Desenvolver Cada Questão (Ciclo Completo) Para **cada questão de pesquisa**, repita o ciclo das **Etapas 1 a 4**: #### 📋 Passo a Passo por Questão 1. **Delimitar escopo** - Peça ao LLM perguntas sobre o tema - Traga sua posição, orientação, metodologia - Exponha suas ideias, posicionamento e preferências 2. **Elaborar prompt de pesquisa aprofundada** sobre aquela questão específica 3. **Executar pesquisa** em múltiplos LLMs, gerando múltiplos relatórios 4. **Consolidar** relatório final com avaliação crítica das divergências 5. **Redigir capítulo** correspondente usando o relatório final 6. **Repetir** para a próxima questão **Resultado**: Aos poucos, você elabora o material da **monografia completa**. --- ## Reflexão: Automação vs. Processo Manual Cheguei a pensar em **automatizar todo esse processo** usando agentes de LLMs que: - Manteriam o fluxo de diálogo com o usuário - Realizariam conversas e pesquisas em background - Gerariam prompts intermediários automaticamente - Trariam apenas os pontos de decisão para o humano - Produziriam monografia customizada e personalizada **Porém**, ao conversar com colegas de TI, concluíram que **não tem tanto valor agregado** em relação ao simples uso de LLMs com intuição e experimentação humana. --- ## Resumo do Método Esta é minha **receita** para fazer pesquisa aprofundada, detalhada e mais confiável utilizando LLMs: ✅ **Múltiplas iterações** ✅ **Múltiplos LLMs** ✅ **Revisão humana a cada passo** > 💡 **Convite**: Se você encontrar ajustes interessantes nessa receita, por favor comunique de volta para eu testar e aperfeiçoar meus próprios processos de trabalho. **Boa sorte em suas pesquisas!** --- ## 🛠️ Ferramentas Recomendadas ### 1. Transcrição por Voz: Whisper Flow **Observação importante**: Boa parte do texto acima não foi digitado diretamente. Utilizo muito ferramentas de **transcrição**, em que vou pensando em voz alta com o microfone ligado. #### Por que usar? - Aumenta tremendamente a **produtividade** - Melhora o **flow de ideias** em diálogo com a IA - Permite refino progressivo de ideias - Surpreendentemente pouco utilizado pelas pessoas #### Ferramenta Específica **[Whisper Flow](https://wisprflow.ai/r?ERICK4)** - Link com **1 mês de teste gratuito** da versão Pro - Versão gratuita é perfeitamente utilizável para gerar comandos e prompts para LLMs --- ### 2. Método Solve It with Code **Professor Jeremy Howard** (famoso pelos cursos de ML/DL/NLP/LLMs na fast.ai) - Novo curso e plataforma para **uso dialogado de IA** - Aprofunda a abordagem de **refino progressivo de ideias em diálogo com LLMs** - Investimento: Meio caro, mas de grande utilidade **[Solve It](https://solve.it.com/?via_id=i6o9d6c2)** - Link com **15% de desconto** > 💡 **Dica**: Sempre procure por discriminações de preço/cupons antes de contratar serviços pela internet. --- ## Próximos Passos Mais para frente, podemos discutir **metodologia científica contemporânea** utilizando ferramentas de IA! Novamente, boa sorte! 🚀