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Referência

Glossário

Definições em linguagem simples — sem jargão por jargão.

  • Golden set — uma coleção curada de inputs reais emparelhados com outputs combinados como corretos, usada como fonte da verdade para pontuar uma funcionalidade de IA.
  • LLM-as-judge — usar um modelo de avaliação para pontuar o output de outro modelo em relação a critérios como fidelidade, relevância e segurança.
  • Fidelidade / grounding — se uma resposta é de fato sustentada pelo material-fonte, em vez de inventada.
  • Alucinação — uma resposta confiante e fluente que não é verdadeira nem está fundamentada em nenhuma fonte.
  • Injeção de prompt — um input criado para fazer o modelo ignorar suas instruções e fazer outra coisa.
  • Jailbreak — uma tentativa de contornar as regras de segurança de um modelo, muitas vezes via role-play ou uma falsa persona "sem regras".
  • CI quality gate — uma verificação automatizada no seu pipeline que bloqueia um merge ou deploy quando um score de qualidade cai abaixo de um piso.
  • Ratchet — um gate cujo piso de aprovação só sobe, para que a qualidade não se deteriore silenciosamente.
  • Flake — um teste que passa e falha sem nenhuma mudança de código; suítes instáveis treinam equipes a ignorar o vermelho.
  • Golden run / evidência — uma execução de teste salva e reprodutível (traces, capturas de tela) que comprova um resultado.
  • Human-in-the-loop — um design em que uma pessoa aprova uma ação de IA em um ponto de risco definido.
  • RAG — retrieval-augmented generation: fundamentar respostas em documentos recuperados em vez da memória do modelo.
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