Simulado: Construindo um Chatbot

1 O frontend deve chamar diretamente api.openai.com para reduzir latência.

Verdadeiro Falso

2 Exibir resposta da IA com textContent (em vez de innerHTML) ajuda a evitar:

CORS XSS se o modelo retornar HTML/script malicioso Rate limit Timeout

3 POST /api/chat deve validar:

Apenas cor do tema do site Tipo, presença e tamanho máximo da mensagem Versão do Windows do usuário Nada — confiar no cliente

4 Cache de FAQ por hash da pergunta serve para:

Aumentar tokens Evitar chamar LLM para mesma pergunta repetida Substituir rate limit Armazenar API key

5 Rate limit por IP protege contra abuso e picos de custo inesperados.

Verdadeiro Falso

6 Em erro interno do LLM, a resposta ao usuário deve:

Incluir stack trace completo Ser genérica ('indisponível') com log interno detalhado Expor a API key para debug Retornar HTTP 200 com corpo vazio

7 Kill switch LLM_ENABLED=false permite:

Aumentar temperature Desligar LLM em incidente sem redeploy de código Fine-tuning automático Duplicar tokens

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