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Old-school long life learner
Um padrão para construir bases de conhecimento pessoais usando LLMs.
Este é um arquivo de ideias, projetado para ser copiado e colado em seu próprio Agente LLM (por exemplo, OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode/Pi, etc.). Seu objetivo é comunicar a ideia geral, mas seu agente desenvolverá os detalhes em colaboração com você.
A experiência da maioria das pessoas com LLMs e documentos se assemelha ao RAG: você carrega uma coleção de arquivos, o LLM recupera os trechos relevantes no momento da consulta e gera uma resposta. Isso funciona, mas o LLM está redescobrindo o conhecimento do zero a cada pergunta. Não há acumulação. Faça uma pergunta sutil que exija a síntese de cinco documentos, e o LLM terá que encontrar e juntar os fragmentos relevantes a cada vez. Nada é construído. O NotebookLM, os uploads de arquivos do ChatGPT e a maioria dos sistemas RAG funcionam dessa maneira.
