Definições curtas dos termos que você encontra na interface do LiKE — especialmente em Análises e ao trabalhar com IA.
#IA e busca
| Termo | O que significa |
|---|---|
| Indexação (embeddings) | Conversão do texto do artigo em vetores numéricos que alimentam a busca semântica. Feita automaticamente quando um artigo é criado ou atualizado. Sem indexação, um artigo não é encontrado pela busca por IA. |
| Transcrição | Conversão de uma gravação de áudio em texto. No editor, você pode carregar uma nota de áudio — o LiKE a transforma em texto que é então usado como um artigo normal. |
| Busca por IA (RAG) | Um pipeline de 15 estágios: validação da consulta → preparação → busca no índice → ranqueamento → geração de uma resposta com links para as fontes. |
| Quality Score | Uma classificação de qualidade do artigo de 0 a 100 em cinco componentes: completude, estrutura, legibilidade, coerência e utilidade. Ajuda você a entender quais artigos vale a pena melhorar. |
| Lacunas (Gap Alerts) | Perguntas dos usuários para as quais a base de conhecimento não tem resposta. Um sinal de que você precisa criar ou expandir um artigo. |
#Tipos de resposta
Em Análises → Por tipo de resultado cada resposta de IA é marcada com um dos seguintes tipos:
| Tipo | O que significa |
|---|---|
| Gerada por IA | A resposta foi criada do zero pelo modelo com base nas fontes encontradas. |
| A partir do cache | Uma resposta salva anteriormente para uma pergunta semelhante é reutilizada — sem uma nova chamada ao modelo. Economiza tokens e acelera a resposta. |
| Resposta técnica | O modelo não deu uma resposta normal — por exemplo, não há informação relevante na base ou a IA está temporariamente indisponível. Trechos diretos dos artigos encontrados são exibidos. |
#Tokens e custos
Um token é uma unidade de processamento de texto por um modelo de IA (aproximadamente ¾ de uma palavra). Por tipo de custo:
| Tipo de custo | O que significa |
|---|---|
| Input tokens | O texto da consulta e o contexto enviados ao modelo. |
| Output tokens | O texto da resposta gerada pelo modelo. |
| Indexing tokens | Gastos na construção de vetores ao indexar artigos (veja "Indexação"). |
| Cache Hit Rate | A proporção de respostas servidas a partir do cache. Quanto maior, menor o consumo de tokens. |
#Estrutura da base de conhecimento
| Termo | O que significa |
|---|---|
| Espaço | Uma área isolada de conhecimento com seus próprios artigos, membros e permissões. A busca sempre permanece dentro de um único espaço. |
| Coleção | Uma pasta para agrupar artigos dentro de um espaço. Suporta aninhamento e arrastar e soltar. |
| Visibilidade (publish state) | O nível de acesso de um artigo: Public (visível para todos, inclusive anonimamente), Internal (apenas a equipe — o padrão), Draft (apenas os editores) ou Inherited (assume o nível da coleção pai). |
Dica: se você se deparar com um termo desconhecido na interface — encontre-o aqui por meio da busca por IA nesta base.