Construir e avaliar

O que é: O estado enviado ao modelo deve conter a informação necessária para a pergunta. Mais conteúdo não significa automaticamente mais qualidade. Documentos irrelevantes podem dificultar a decisão e aumentar o custo. Comece identificando quais campos sustentam o julgamento.

Por que aprender: Construir uma requisição e lidar com erros mantendo credenciais no servidor.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 9.1.

O que é: A API recebe model, state e questions. Cada pergunta possui uma chave escolhida pela aplicação, um tipo e instruções. Choice acrescenta um mapa de alternativas; Score, uma lista de níveis ordenados; Noul pode incluir critérios para verdadeiro e falso. O laboratório exporta um JSON de exemplo sem credenciais.

Por que aprender: Construir uma requisição e lidar com erros mantendo credenciais no servidor.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 9.2.

O que é: Uma integração deve prever falha antes de receber a primeira resposta. Credencial inválida, contrato rejeitado, limite de requisições e indisponibilidade não são a mesma situação. Repetir um erro de autenticação várias vezes normalmente só desperdiça tempo; sobrecarga temporária pode permitir nova tentativa controlada.

Por que aprender: Construir uma requisição e lidar com erros mantendo credenciais no servidor.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 9.3.

O que é: Uma avaliação começa com a definição do que é correto. Se os rótulos mudam de pessoa para pessoa, a métrica pode estar medindo desacordo de processo. Crie um guia de rotulagem, revise exemplos e documente os casos que não se encaixam bem.

Por que aprender: Comparar métodos sem confundir exemplos ajustados com evidência independente.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 10.1.

O que é: Use a mesma tarefa e os mesmos dados para comparar regras, Jev, um modelo generativo com saída estruturada e um fluxo híbrido. Registre configurações e versões. Diferenças de entrada ou de critérios tornam a comparação difícil de interpretar.

Por que aprender: Comparar métodos sem confundir exemplos ajustados com evidência independente.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 10.2.

O que é: Ao aumentar um limiar, normalmente menos respostas passam para a sugestão automática. Isso pode reduzir alguns erros, mas aumenta a revisão e pode deixar passar os erros mais confiantes. Precisamos medir duas coisas juntas: qualidade dos casos aceitos e cobertura, a fração de casos que a política aceita.

Por que aprender: Comparar métodos sem confundir exemplos ajustados com evidência independente.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 10.3.

O que é: Modo de observação significa que a nova etapa calcula uma sugestão, mas o fluxo anterior continua responsável pela decisão. Assim podemos comparar o comportamento com a operação real sem aplicar automaticamente os erros do piloto.

Por que aprender: Preparar logs, acompanhamento e retorno sem perder controle da operação.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 11.1.

O que é: Um log útil liga o evento à versão da pergunta, à política e ao modelo usado. Também registra tempo, tokens, resultado e eventual correção. Sem essas informações, é difícil saber se uma mudança de comportamento veio do modelo, do contexto ou de uma alteração no código.

Por que aprender: Preparar logs, acompanhamento e retorno sem perder controle da operação.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 11.2.

O que é: Um alias de modelo pode apontar para uma nova versão sem mudar a sua requisição. Isso facilita atualizações, mas dificulta atribuir variação quando limiares foram ajustados para uma versão anterior. Registre o identificador resolvido e fixe versões nos experimentos que precisam ser reproduzidos.

Por que aprender: Preparar logs, acompanhamento e retorno sem perder controle da operação.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 11.3.

O que é: Seu projeto final é uma triagem de atendimento em português. Comece descrevendo quem recebe os tickets, quais filas existem e qual problema deseja reduzir. Evite prometer automação total. A primeira entrega é uma especificação que outra pessoa consegue revisar.

Por que aprender: Entregar uma decisão de adoção fundamentada, inclusive quando a resposta for não automatizar.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 12.1.

O que é: Apresente sua avaliação de modo que outra pessoa possa repeti-la. Identifique o dataset, sua origem, as partições e as configurações. Mostre a quantidade de casos por classe, os erros importantes e as limitações. Um gráfico de acurácia sem contexto não é suficiente.

Por que aprender: Entregar uma decisão de adoção fundamentada, inclusive quando a resposta for não automatizar.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 12.2.

O que é: A última etapa é uma decisão de projeto. Há três saídas legítimas: continuar com uma implantação limitada, coletar mais dados ou não adotar. A escolha depende de qualidade, custo, cobertura, esforço de revisão e capacidade operacional, não da popularidade do modelo.

Por que aprender: Entregar uma decisão de adoção fundamentada, inclusive quando a resposta for não automatizar.

Conceitos-chave: contexto, critérios e evidência aplicados à aula 12.3.