Simulado: Memória e Contexto

1 Por padrão, cada chamada HTTP ao LLM é stateless — o modelo não lembra requisições anteriores.

Verdadeiro Falso

2 O histórico da conversa deve ser carregado:

Do banco/Redis pelo backend usando sessionId Enviado livremente pelo frontend sem validação Do cache do CDN Apenas no localStorage sem servidor

3 Sliding window mantém:

Todas as mensagens desde 2020 Apenas as últimas N mensagens no prompt Zero mensagens sempre Só system prompt

4 Resumir histórico antigo com segunda chamada LLM:

Nunca reduz tokens Comprime contexto — custo extra pontual, menor que reenviar tudo Substitui rate limit Elimina necessidade de system prompt

5 Histórico de chat pode ser dado pessoal sob LGPD se identificar o usuário.

Verdadeiro Falso

6 Requisição 2: 'Qual meu nome?' falha após Requisição 1: 'Meu nome é Ana' quando:

Não há histórico reenviado na segunda chamada Temperature está em 0 max_tokens é alto Usa HTTPS

7 No prompt de resumo, deve-se pedir para:

Inventar dados novos Preservar IDs, valores e correções importantes do usuário Apagar todo o contexto Traduzir para binário

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