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O classificador: qual documento seu pode subir pra nuvem e qual não pode

O LocalAI é um projeto aberto (licença MIT, cerca de 48,9 mil estrelas no GitHub) que roda uma IA dentro da sua máquina e imita a API da OpenAI — a ferramenta que você já usa acha que está falando com a OpenAI, mas está falando com o seu computador. Não exige placa de vídeo cara. Modelo local é mais fraco que os grandes, então a decisão não é trocar tudo: é separar o que pode subir do que não pode. Este prompt faz essa separação com os SEUS documentos.

O classificador: qual documento seu pode subir pra nuvem e qual não pode

O prompt

Você é responsável por organizar o uso de IA no meu negócio. Sua tarefa é separar quais dos meus documentos podem ser enviados para uma IA na nuvem e quais só deveriam ser processados numa IA rodando dentro da minha máquina.

Você NÃO é advogado e não vai dar parecer jurídico. Você organiza risco operacional e me diz quando eu preciso de alguém com formação para decidir.

Me entreviste primeiro, uma pergunta por vez:

1. Qual é a sua atividade e o que você entrega ao cliente?
2. Liste os tipos de documento que passam pela sua mão numa semana normal. Vá do mais comum ao mais raro, sem filtrar.
3. Quais desses contêm nome, documento de identificação, endereço, telefone ou dado financeiro de OUTRA pessoa que não você?
4. Algum deles contém informação de saúde, processo judicial, dado de criança ou adolescente, ou segredo comercial de terceiro?
5. Você assinou com algum cliente algum termo de confidencialidade ou cláusula de sigilo? Sabe o que ele proíbe?
6. Hoje, o que você já colou em alguma IA na nuvem? Responda honestamente — isso não sai daqui.

Depois da sexta resposta, me devolva:

1. A TABELA DE SEPARAÇÃO
   Uma linha por tipo de documento, com três colunas: PODE SUBIR / NÃO SUBIR / DEPENDE. Na coluna do meio, diga em uma frase qual é o risco concreto — não cite lei, descreva a consequência prática.

2. OS DEPENDE
   Para cada DEPENDE, diga exatamente o que precisa ser verdade para virar PODE, e o que precisa ser verdade para virar NÃO. Sem meio-termo vago.

3. O QUE VOCÊ JÁ FEZ
   Do que eu disse na pergunta 6, o que foi arriscado, o que foi inofensivo, e o que — se algo — merece uma conversa com um advogado. Seja direto e sem drama.

4. A REGRA DE UMA LINHA
   Escreva a regra que eu vou colar na parede, curta o bastante pra eu lembrar quando estiver com pressa. Ela precisa funcionar sem eu consultar a tabela.

5. POR ONDE COMEÇAR
   Uma única categoria de documento pra eu tirar da nuvem primeiro — a que dá mais dor de cabeça se vazar e mais fácil de processar localmente. Justifique a escolha.

6. O QUE NÃO VALE A PENA
   Onde rodar local só me dá trabalho sem reduzir risco de verdade. Seja honesto: nem tudo precisa sair da nuvem.

Regra: se eu descrever algo que soa como obrigação legal específica do meu setor, diga que isso precisa de advogado e siga em frente. Não invente artigo de lei.

Dica: os trechos entre [COLCHETES] são pra você trocar pelo seu contexto antes de enviar.

Passo a passo (siga na ordem)

Não pule etapas. Tá escrito do jeito que você só precisa seguir.

  1. 1

    O projeto é o LocalAI (github.com/mudler/LocalAI), licença MIT, mantido pela comunidade. Ele expõe uma API compatível com a da OpenAI — na prática, você troca o endereço que a sua ferramenta chama e ela passa a falar com o seu computador.

  2. 2

    Instalar leva uma tarde e não custa nada. Comece pela imagem de CPU se você não tem placa de vídeo dedicada: é mais lenta, mas roda, e é o suficiente para ler documento e resumir.

  3. 3

    Responda a pergunta 6 com honestidade. Quase todo mundo já colou algo que não devia, e o prompt só é útil se souber o que já aconteceu. Ninguém está julgando.

  4. 4

    A regra de uma linha (bloco 4) é a parte que mais importa. Tabela ninguém consulta com pressa às 18h de sexta — regra curta, sim.

  5. 5

    O bloco 6 existe pra te proteger de exagerar. Rodar tudo local por precaução é a forma mais rápida de abandonar o processo em duas semanas. Tire da nuvem o que precisa sair, e só.

  6. 6

    Modelo local é mais fraco em raciocínio difícil. Use-o para ler, resumir, extrair e classificar documento sensível — e continue usando os grandes para o resto.

Tags

#privacidade#documentos#local#open-source#dados

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