Source: http://localhost:1313/pt-br/learn/guides/glossary-and-cheat-sheet.html

Você não precisa memorizar todos os termos técnicos antes de construir um assistente útil. Você precisa de um vocabulário compartilhado ao discutir o que ele pode saber, o que pode fazer e quem verifica seu trabalho. Use esta página como um cartão de referência de oficina: encontre a palavra desconhecida e então siga seu link quando a distinção afetar seu design.

Os termos abaixo descrevem conceitos gerais, não garantias sobre um produto específico. “Estruturado” não significa “verdadeiro”, “autenticado” não significa “autorizado a fazer tudo”, e “automatizado” não significa “sem responsabilidade”. Essas distinções importam mais do que lembrar as siglas.

## Glossary

**A–C**

**A/B test** — Uma comparação que atribui usuários ou casos comparáveis a versões diferentes para que seus resultados possam ser avaliados de forma justa; veja [A/B testing](http://localhost:1313/pt-br/learn/quality/ab-testing.md).

**Agent** — Software que combina um modelo com instruções, contexto e ferramentas permitidas para executar uma tarefa limitada; veja [Introduction to AI agents](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/introduction-to-ai-agents.md).

**API** — Uma interface de programação de aplicações é uma forma definida para um programa solicitar informações ou ações de outro; veja [Connecting to existing systems](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/connecting-to-existing-systems.md).

**Authentication** — Um processo que verifica quem é um usuário ou sistema, em vez de decidir cada ação que ele pode realizar; veja [Authentication and permissions](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/authentication-and-permissions.md).

**Authorisation** — A decisão sobre quais informações ou ações um usuário identificado pode acessar em uma situação particular; veja [Authentication and permissions](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/authentication-and-permissions.md).

**Bias** — Uma tendência sistemática que pode produzir resultados injustos ou não representativos em vez de erros aleatórios; veja [Bias, fairness, and responsible AI](http://localhost:1313/pt-br/learn/safety/bias-fairness-responsible-ai.md).

**Cache** — Informação armazenada ou um resultado anterior reutilizado para evitar trabalho repetido, sujeito a restrições de frescor e acesso; veja [Cost optimisation and caching](http://localhost:1313/pt-br/learn/production/cost-optimization-and-caching.md).

**Channel** — O local onde as pessoas interagem com um assistente, como um chat em site ou serviço de mensagens; veja [Integrating channels](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/integrating-channels.md).

**Chunk** — Uma passagem menor feita a partir de um documento maior para que informações relevantes possam ser recuperadas sem enviar tudo; veja [Preparing documents for knowledge](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/preparing-documents-for-knowledge.md).

**Citation** — Uma referência que permite ao leitor inspecionar a fonte que sustenta uma afirmação específica da resposta; veja [Writing good documents](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/writing-good-documents.md).

**Context** — As instruções, mensagens, fatos e resultados de ferramentas fornecidos ao modelo para sua resposta atual; veja [Adding context](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/adding-context.md).

**Context window** — A capacidade do modelo para os tokens considerados dentro de uma requisição, com detalhes de contagem dependendo do modelo; veja [Context window, tokens, and cost](http://localhost:1313/pt-br/learn/prompt-engineering/context-window-tokens-and-cost.md).

**D–H**

**Deflection** — Um problema elegível resolvido sem intervenção humana, que não deve ser confundido com uma conversa abandonada ou bloqueada; veja [Metrics](http://localhost:1313/pt-br/learn/quality/metrics.md).

**Deployment** — Tornar uma versão testada disponível para seus usuários pretendidos com monitoramento, propriedade e plano de recuperação; veja [Deployment checklist](http://localhost:1313/pt-br/learn/production/deployment-checklist.md).

**Embedding** — Uma representação numérica usada para comparar o significado ou características de texto e outros conteúdos; veja [Embeddings and semantic search](http://localhost:1313/pt-br/learn/models/embeddings-and-semantic-search.md).

**Escalation** — Transferir um problema para uma pessoa ou processo com a autoridade necessária para tratá‑lo; veja [Transparency and human escalation](http://localhost:1313/pt-br/learn/safety/transparency-and-human-escalation.md).

**Evaluation** — Uma avaliação planejada contra exemplos e critérios definidos, em vez de julgar um agente por uma única resposta impressionante; veja [Testing and evaluating agents](http://localhost:1313/pt-br/learn/quality/testing-and-evaluating-agents.md).

**Fallback** — Uma alternativa definida usada quando a operação preferida não pode ser concluída, sem enfraquecer silenciosamente a segurança ou permissões; veja [Errors, retries, and fallbacks](http://localhost:1313/pt-br/learn/advanced-agents/errors-retries-and-fallbacks.md).

**Function calling** — Uma requisição estruturada do modelo para que o software execute uma operação nomeada com entradas especificadas; veja [Function calling](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/function-calling.md).

**Grounding** — Conectar uma resposta a evidências fornecidas em vez de depender apenas de padrões aprendidos durante o treinamento; veja [What is a RAG](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/what-is-a-rag.md).

**Guardrail** — Uma fronteira comportamental ou de software destinada a manter um agente dentro de seu escopo e ações permitidas; veja [Adding guardrails](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/adding-guardrails.md).

**Hallucination** — Uma afirmação gerada pelo modelo sem suporte ou incorreta que pode soar fluente e confiante apesar da falta de evidência; veja [Measuring adherence and hallucination](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/measuring-adherence-and-hallucination.md).

**Human in the loop** — Uma pessoa deliberadamente envolvida em um ponto de decisão ou aprovação definido, em vez de apenas observar depois; veja [Human in the loop](http://localhost:1313/pt-br/learn/advanced-agents/human-in-the-loop.md).

**I–P**

**Idempotency** — Uma propriedade que permite que requisições repetidas para a mesma operação evitem criar efeitos indesejados adicionais; veja [Errors, retries, and fallbacks](http://localhost:1313/pt-br/learn/advanced-agents/errors-retries-and-fallbacks.md).

**Inference** — Executar um modelo treinado em nova entrada para obter uma saída, em vez de mudar o modelo através de treinamento; veja [What is an LLM](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/what-is-an-llm.md).

**Instruction** — Uma declaração que diz ao assistente como se comportar, que ainda precisa de aplicação de software para permissões consequentes; veja [Writing good prompts and instructions](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/writing-good-prompts-and-instructions.md).

**Latency** — O tempo entre uma requisição e uma resposta útil, incluindo busca, ferramentas e processamento do modelo; veja [Performance and latency](http://localhost:1313/pt-br/learn/production/performance-and-latency.md).

**LLM** — Um grande modelo de linguagem é um sistema treinado que gera linguagem prevendo trechos sucessivos de texto; veja [What is an LLM](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/what-is-an-llm.md).

**Log** — Um evento registrado que ajuda operadores a entender o que aconteceu sem precisar reproduzir cada interação do usuário; veja [Logs, traces, and monitoring](http://localhost:1313/pt-br/learn/quality/logs-traces-and-monitoring.md).

**MCP** — Model Context Protocol é um protocolo compartilhado para expor ferramentas e recursos a aplicações compatíveis; veja [Model Context Protocol](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/model-context-protocol.md).

**Memory** — Informação intencionalmente retida e posteriormente fornecida a um assistente, não lembrança automática similar à humana pelo modelo; veja [Memory](http://localhost:1313/pt-br/learn/prompt-engineering/memory.md).

**Metadata** — Informação descritiva sobre um documento, como seu proprietário, público ou data efetiva; veja [Finding and preparing knowledge](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/finding-and-preparing-knowledge.md).

**Multimodality** — A capacidade de lidar com mais de um tipo de informação, como texto, imagens ou áudio; veja [Multimodality](http://localhost:1313/pt-br/learn/models/multimodality.md).

**Prompt** — A entrada que pede ao modelo que faça algo e fornece orientações ou material relevante; veja [Anatomy of a prompt](http://localhost:1313/pt-br/learn/prompt-engineering/anatomy-of-a-prompt.md).

**Prompt injection** — Uma tentativa de fazer um assistente tratar conteúdo não confiável como instruções que sobrescrevem sua tarefa ou limites pretendidos; veja [Prompt injection and jailbreaks](http://localhost:1313/pt-br/learn/safety/prompt-injection-and-jailbreaks.md).

**R–W**

**RAG** — Retrieval-augmented generation recupera evidências relevantes e as inclui ao solicitar ao modelo que produza uma resposta; veja [What is a RAG](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/what-is-a-rag.md).

**Rate limit** — Uma restrição sobre a frequência com que requisições podem ser feitas, que as aplicações devem respeitar em vez de contornar; veja [Errors, retries, and fallbacks](http://localhost:1313/pt-br/learn/advanced-agents/errors-retries-and-fallbacks.md).

**Reranking** — Reordenar candidatos recuperados usando outra avaliação de relevância antes de escolher quais passagens usar; veja [Retrieval strategies](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/retrieval-strategies.md).

**Retrieval** — Encontrar informações candidatas relevantes a uma pergunta dentro das fontes que o usuário atual pode acessar; veja [Retrieval strategies](http://localhost:1313/pt-br/learn/teaching-agents/retrieval-strategies.md).

**Retry** — Outra tentativa após uma operação falhada ou incerta, sujeita a limites e verificações de ação duplicada; veja [Errors, retries, and fallbacks](http://localhost:1313/pt-br/learn/advanced-agents/errors-retries-and-fallbacks.md).

**Schema** — Uma descrição da forma e tipos de dados exigidos, não prova de que os valores são factualmente corretos; veja [structured responses](http://localhost:1313/pt-br/docs/inference/structured-responses.md).

**Semantic search** — Encontrar conteúdo pelo significado em vez de depender apenas de correspondências exatas de palavras; veja [Embeddings and semantic search](http://localhost:1313/pt-br/learn/models/embeddings-and-semantic-search.md).

**Skill** — Um conjunto de instruções reutilizáveis para uma tarefa ou método, distinto de uma ferramenta executável; veja [Adding skills](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/adding-skills.md).

**Temperature** — Uma configuração que afeta como as saídas do modelo são amostradas, não um dial que garante precisão factual; veja [Parameters](http://localhost:1313/pt-br/learn/models/parameters.md).

**Token** — Uma pequena unidade de texto processada por um modelo, que pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou pontuação; veja [Context window, tokens, and cost](http://localhost:1313/pt-br/learn/prompt-engineering/context-window-tokens-and-cost.md).

**Tool** — Uma operação de software definida que um agente pode solicitar, como buscar em um banco de dados ou criar um ticket; veja [Adding tools](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/adding-tools.md).

**Trace** — Um registro conectado dos passos dentro de uma operação que ajuda a localizar falhas ou atrasos; veja [Logs, traces, and monitoring](http://localhost:1313/pt-br/learn/quality/logs-traces-and-monitoring.md).

**Webhook** — Uma notificação enviada a outro sistema quando um evento definido ocorre, frequentemente para iniciar trabalho de acompanhamento; veja [Webhooks, events, and automations](http://localhost:1313/pt-br/learn/tools-and-integrations/webhooks-events-and-automations.md).

**Workflow** — Uma sequência organizada de tarefas e decisões que define como o trabalho avança e onde ele para; veja [Workflows as skills](http://localhost:1313/pt-br/learn/agents/workflows-as-skills.md).

## The working cheat sheet

Essas regras cabem em uma agenda de revisão de projeto. São perguntas para verificar, não frases mágicas para colar em cada prompt. Aplique-as às fontes, sistemas e pessoas reais envolvidos.

- **Prompts: specify the job** — Declare o objetivo, contexto relevante, formato de saída e limites. Inclua um exemplo quando o formato for difícil de descrever. Remova regras contraditórias. Diga ao assistente o que fazer quando informações estiverem faltando.

- **Knowledge: maintain the evidence** — Use documentos aprovados e atuais com proprietários e escopo claro. Mantenha exceções próximas às suas regras. Teste se a passagem relevante está realmente sendo recuperada antes de mudar a redação da resposta do modelo.

- **Tools: keep permissions narrow** — Dê a cada operação um propósito claro e valide entradas fora do modelo. Distinga leitura de escrita. Confirme mudanças consequentes, evite ações duplicadas e verifique o resultado antes de declarar sucesso.

- **Safety: provide a real exit** — Colete apenas os dados necessários, imponha acesso antes da recuperação e trate conteúdo externo como não confiável. Explique que o assistente é automatizado. Torne o caminho para uma pessoa visível e operacional.

- **Cost: measure useful outcomes** — Acompanhe toda a tarefa, incluindo busca, ferramentas, tentativas, revisão e retrabalho. Reduza contexto desnecessário antes de sacrificar evidências. Compare o custo por problema resolvido com sucesso em vez de custo por mensagem isolada.

## Resolve common confusions

**Does adding knowledge train the model?**

Normalmente não. A recuperação coloca documentos selecionados na requisição atual, muito parecido com colocar páginas de referência sobre uma mesa. Treinar muda o próprio modelo. Atualizar um documento pesquisável e treinar um modelo são operações diferentes, com custos e controles distintos.

**Does a tool call mean the task succeeded?**

Não. O modelo pode solicitar uma operação, mas o software deve validar e executá‑la. A operação pode falhar ou ter um resultado incerto. O sucesso deve ser relatado somente depois que o sistema confirmar o resultado esperado.

**Does a citation make an answer correct?**

Não. A fonte pode estar desatualizada, fora do escopo do usuário ou não estar relacionada à afirmação. Verifique tanto a autoridade da fonte quanto se seu texto realmente sustenta a resposta. Um link que parece credível não é evidência por si só.

What’s next: choose a route through the material with [FAQ and learning paths by profile](http://localhost:1313/pt-br/learn/guides/faq-and-learning-paths.md).

**Verifique seu conhecimento.** Which term describes deciding whether an identified employee may access a restricted policy?

1. Authorisation
2. Temperature
3. Tokenisation

Answer: option 1. Authorisation determines what an identified user may access or do; authentication only establishes who they are.