Uma IA útil começa com contexto e limites claros.
Escolher o modelo é uma parte do trabalho. Definir dados, permissões e avaliação é outra igualmente importante.
Por eyelid · Leitura prática
Uma empresa quer que funcionários consultem políticas internas em linguagem natural. Uma pergunta típica é “posso pedir reembolso por este deslocamento?”. A resposta depende da política vigente, da unidade e, em alguns casos, de uma aprovação. O primeiro projeto pode delimitar a tarefa a localizar e explicar o trecho aplicável com a fonte, deixando a autorização para o fluxo responsável.
Defina quais respostas seriam aceitáveis
Monte exemplos com quem conhece as políticas. Inclua uma resposta direta, um caso em que é preciso perguntar a unidade, um documento revogado e uma pergunta que a base não cobre. Para cada exemplo, descreva a resposta esperada e a fonte válida. Esse conjunto serve para comparar abordagens e reavaliar mudanças.
Dê atenção à diferença entre citar um documento e sustentar a resposta com ele. Uma referência correta no rodapé ainda pode acompanhar uma interpretação errada. Revise se o trecho citado de fato justifica a orientação.
Aplique permissões na consulta
A aplicação deve filtrar fontes de acordo com o acesso da pessoa antes de entregar os trechos ao modelo. Teste a mesma pergunta com perfis diferentes. Inclua documentos com instruções indevidas no conteúdo para verificar se eles são tratados como material de consulta. Limite também o que aparece em registros de auditoria e quem pode acessá-los.
Libere por tarefa e defina quando escalar
Comece com um grupo e uma tarefa específica. Avalie respostas sustentadas pela fonte, casos de dúvida bem encaminhados e tempo para corrigir uma orientação errada. Se a política estiver ausente ou houver conflito entre versões, o assistente pode pedir mais contexto ou direcionar a pessoa ao responsável.
Se futuramente o assistente puder abrir solicitações ou alterar dados, trate a execução como uma nova entrega. Defina permissões próprias para a ação, confirmação quando houver impacto e um registro que permita verificar o resultado.
Se a tarefa seguir regras fixas e os dados já estiverem estruturados, compare com uma automação de processo na etapa de diagnóstico.