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Como revisar o contexto antes de cada chamada de IA
Inventarie pergunta, histórico, documentos e ferramentas. Cada etapa deve enviar apenas a informação necessária.
1. Liste as entradas do prompt final. Inclua pergunta, histórico, memória, documentos recuperados e retornos de ferramentas. Identifique a origem e quem tem acesso a cada parte. O texto na caixa de conversa costuma ser só uma fração do contexto enviado.
2. Remova o que não sustenta a tarefa. Reduza históricos antigos, campos redundantes e passagens sem relação com a pergunta. Preserve instruções da aplicação separadas dos documentos. Defina limites de contexto e um comportamento claro quando faltar informação.
3. Aplique a política a cada chamada. Uma etapa seguinte pode acrescentar um contato que não existia na primeira. Trate retornos de ferramentas e trechos recuperados. Se houver transferência de vetores ou caches por outro caminho, avalie esse caminho por conta própria.
4. Compare utilidade e exposição. Use dados fictícios para verificar resposta, categorias detectadas e isolamento. Confira se reduzir contexto melhora foco sem perder evidência. Guarde os critérios da avaliação, evitando conservar o prompt bruto só para demonstrar que o teste ocorreu.
Fonte original: Dual-Cache permite comunicação entre LLMs com mistura entre camadas