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title: "GoodBarber RAG Chatbot, configuração do RAG chatbot, créditos do GoodBarber AI chatbot, consumo de token do chatbot, prompt do GoodBarber chatbot, itens por feed RAG"
description: "A extensão RAG Chatbot da GoodBarber transforma seu aplicativo em um assistente inteligente que responde às perguntas dos usuários com base em seu próprio conte"
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date: 2026-03-27
last_updated: 2026-08-05
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# GoodBarber RAG Chatbot, configuração do RAG chatbot, créditos do GoodBarber AI chatbot, consumo de token do chatbot, prompt do GoodBarber chatbot, itens por feed RAG

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# Práticas recomendadas para configurar seu RAG Chatbot usando a GoodBarber

Escrito por [Pierre-Laurent Medori](https://pt.goodbarber.com/blog/author/pierre-medori/)  na Sexta-Feira 27 Março 2026

## Por que a configuração do seu RAG Chatbot é importante

![](https://cmsphoto.ww-cdn.com/superstatic/121801/art/grande/95650582-66835177.jpg?v=1774607012.8387768)

A extensão RAG Chatbot da GoodBarber transforma seu aplicativo em um assistente inteligente que responde às perguntas dos usuários com base em seu próprio conteúdo - artigos, eventos e pontos de mapa. No entanto, para obter os melhores resultados, é necessário entender algumas opções importantes de configuração.

Duas perguntas são feitas repetidamente pelos usuários da GoodBarber: "Até onde vão meus 5.000 créditos mensais?" e "Por que meu chatbot não está encontrando o conteúdo certo?" As respostas estão na forma como o senhor configura sua instalação. Neste guia, detalhamos o sistema de créditos, explicamos a configuração de **itens por feed**, muitas vezes incompreendida, e orientamos o senhor na personalização da personalidade do seu chatbot com um prompt de sistema bem elaborado.

Quer o senhor esteja avaliando a extensão RAG Chatbot ou já tenha feito a assinatura, este artigo o ajudará a evitar armadilhas comuns e a obter o máximo de cada crédito.

## 1. Entendendo créditos e tokens: até onde vão 5.000 créditos?

 **O que são créditos**?

Toda assinatura do GoodBarber RAG Chatbot inclui **5.000 créditos por mês**, renovados automaticamente. Os créditos são a moeda interna da GoodBarber que cobre todas as operações de IA realizadas pelo seu chatbot:

- **Indexação de** seu conteúdo (artigos, eventos, pontos do mapa)
- **Processamento de** perguntas do usuário (convertendo-as em representações vetoriais)
- **Geração de** respostas (a etapa que consome mais créditos)

 **Créditos versus tokens: Por que a GoodBarber usa créditos em vez de tokens**

Se o senhor conhece os preços da OpenAI, sabe que os modelos de IA cobram por **token** (aproximadamente uma palavra ou fragmento de palavra). Então, por que a GoodBarber não mostra ao senhor apenas a contagem de tokens?

A resposta é simples: **o custo financeiro de um token varia drasticamente entre os modelos**. Um token processado pelo GPT-4o custa significativamente mais do que o mesmo token processado pelo GPT-4o-mini. O sistema de crédito da GoodBarber normaliza essa diferença em uma única unidade, independente do modelo. Um crédito sempre custa o mesmo para o usuário, mas o número de tokens que o usuário recebe por crédito depende do modelo de IA selecionado.

Pense da seguinte forma: os créditos são como uma moeda universal e os tokens são as mercadorias que o usuário compra - os modelos mais baratos oferecem mais tokens por crédito, enquanto os modelos premium oferecem menos.

 **Estimativas do mundo real: Quantas mensagens o senhor pode enviar?**
Embora o consumo exato dependa da duração da conversa, da complexidade do conteúdo e do modelo selecionado, aqui estão alguns números práticos com base nas orientações da equipe de suporte e nos relatórios dos usuários:

| Modelo              | Estimativa de mensagens por 5.000 créditos | Melhor para                             |
| ------------------- | ------------------------------------------ | --------------------------------------- |
| **GPT-4o-mini**     | **Até ~10.000 mensagens**                  | Aplicativos de alto volume e econômicos |
| **GPT-4o**          | ~2.000-3.000 mensagens                     | Qualidade e custo equilibrados.         |
| **GPT-4.1 / GPT-5** | ~1.000-1.500 mensagens                     | Máxima qualidade de resposta            |

 **Dica profissional:** se o senhor estiver apenas começando, comece com o **GPT-4o-mini**. Ele oferece uma qualidade de resposta surpreendentemente boa para a maioria dos casos de uso e, ao mesmo tempo, estende seus créditos de 3 a 5 vezes mais do que os modelos premium. O senhor sempre pode mudar para um modelo mais avançado mais tarde, quando entender seus padrões de uso.

 **O que acontece quando os créditos se esgotam?**

Quando seus créditos mensais se esgotam, o chatbot para de responder até que a renovação mensal seja iniciada ou o senhor compre créditos adicionais. Pacotes de créditos extras estão disponíveis a qualquer momento: **5.000 créditos adicionais por € 20**. A GoodBarber envia um alerta por e-mail quando o usuário atinge 20% dos créditos restantes, dando-lhe tempo para agir antes que o chatbot fique em silêncio.

 **Como monitorar o uso do seu crédito**

Navegue até as configurações do RAG Chatbot no back office da GoodBarber para ver seu saldo de crédito atual. O monitoramento do uso durante as primeiras semanas é essencial para estabelecer uma linha de base para seu conteúdo e público específicos.

![](https://cmsphoto.ww-cdn.com/superstatic/121801/art/grande/95650582-66835179.jpg?v=1774607042.5029204)

## 2. Itens por feed: A configuração que faz ou desfaz seu chatbot

**O que significa "Items Per Feed"?**

O parâmetro **Items Per Feed** define quantos itens de conteúdo o chatbot indexa de cada seção ou subseção que o senhor ativou. Ele controla diretamente o escopo da base de conhecimento do seu chatbot.

Por exemplo, se o senhor tiver uma seção chamada "Blog" com 500 artigos e definir Items Per Feed como 24, o chatbot indexará apenas os 24 artigos mais recentes. Os 476 artigos restantes são invisíveis para a IA - ela simplesmente não consegue encontrá-los, não importa o quanto sejam relevantes para a pergunta do usuário.

 **Por que o padrão é definido como baixo (e por que isso é realmente inteligente)**

Uma frustração comum: "Meu chatbot não consegue responder a perguntas sobre o conteúdo que sei que existe no meu aplicativo." Em muitos casos, o culpado é um valor baixo de itens por feed.

A GoodBarber define um padrão conservador de propósito. Veja por que essa é uma escolha inteligente de design:

1. **Ela promove o frescor do conteúdo.** Como o chatbot indexa os itens mais recentes primeiro, um limite controlado garante que as consultas dos usuários sejam comparadas com o conteúdo mais recente e atualizado. Isso é particularmente valioso para notícias, eventos ou qualquer aplicativo em que a atualidade seja importante - seu chatbot naturalmente prioriza informações novas em vez de artigos mais antigos e potencialmente desatualizados.
2. **A indexação consome créditos.** Cada item que o senhor indexa usa créditos de sua verba mensal. Se o senhor tiver 10.000 artigos e indexar todos eles no primeiro dia, poderá gastar uma parte significativa dos seus créditos antes que um único usuário faça uma pergunta.
3. **Protege o senhor durante a configuração.** Quando estiver fazendo experiências com diferentes modelos, tamanhos de incorporação e configurações, o senhor não quer que cada teste consuma milhares de créditos.

 **Boas notícias: O padrão já é 100 itens por feed**

A GoodBarber define o padrão de itens por feed como **100**, o que é um ponto de partida razoável para a maioria dos aplicativos. Isso significa que o senhor pode entrar em ação sem mexer nessa configuração - seu chatbot indexará até 100 itens por seção imediatamente.

No entanto, se a sua biblioteca de conteúdo for maior do que isso, o senhor deverá aumentar esse valor depois que a configuração inicial for validada. Se quiser indexar 10.000 artigos, vá em frente - o limite existe para proteger seus créditos durante a fase de experimentação, não para restringi-lo permanentemente.

 **Quando aumentar o limite**:
- Quando o senhor tiver confirmado que a configuração do chatbot funciona bem (modelo correto, bom prompt, respostas relevantes)
- Quando perceber que o chatbot não consegue encontrar o conteúdo que você sabe que existe em seções com mais de 100 itens
- Após a fase inicial de testes, quando o senhor estiver pronto para entrar em produção

 **Após alterar o valor**, seu conteúdo será reindexado automaticamente no próximo ciclo - a GoodBarber executa a reindexação automática a cada 2 horas, portanto, não há nada a ser acionado manualmente. Basta atualizar a configuração, salvar e sua biblioteca de conteúdo expandida será selecionada na próxima sincronização.

![](https://cmsphoto.ww-cdn.com/superstatic/121801/art/grande/95650582-66835181.jpg?v=1774607057.994995)

**É bom saber:** A GoodBarber reindexa automaticamente seu conteúdo a cada 2 horas. Depois de alterar o valor de Items Per Feed, basta salvar suas configurações e aguardar o próximo ciclo de indexação - não é necessária nenhuma ação manual.

 **Como os itens por feed afetam a qualidade da pesquisa**

A configuração Items Per Feed não afeta apenas "quantos" resultados o chatbot pode encontrar - ela altera fundamentalmente a qualidade da pesquisa semântica. O RAG (Retrieval-Augmented Generation) funciona encontrando o conteúdo semanticamente mais semelhante à pergunta do usuário. Se o artigo relevante nunca foi indexado porque estava fora do limite de itens por feed, o chatbot retornará um resultado menos relevante ou informará ao usuário que não conseguiu encontrar nada.

Isso é especialmente crítico para aplicativos com grandes bibliotecas de conteúdo. Se o senhor tiver 1.400 artigos (como fazem alguns usuários da GoodBarber), mas indexar apenas 24, o chatbot estará trabalhando com menos de 2% da sua base de conhecimento.

## 3. Personalizando o tom do seu Chatbot: o poder do prompt do sistema

**O que é o prompt do sistema?**

O prompt do sistema (também chamado de "Mensagem do sistema" ou "Tom de escrita" na interface da GoodBarber) é um conjunto de instruções que informa à IA como se comportar, que personalidade adotar e como estruturar suas respostas. É a configuração mais impactante para a qualidade e o estilo das respostas do seu chatbot.

Sem um prompt do sistema, seu chatbot usará um tom neutro e genérico. Com um prompt bem elaborado, ele pode se tornar um embaixador da marca que combina perfeitamente com a voz do seu aplicativo.

 **O que NÃO deve ser incluído no prompt do sistema**

Um erro comum é incluir instruções técnicas no prompt do sistema. A GoodBarber já cuida do encanamento técnico - a recuperação do RAG, a injeção de contexto e a formatação da resposta são configuradas no lado do servidor.

 **Remova esses itens do prompt se o senhor os tiver**:
-  *Fonte de conhecimento* ou instruções da fonte de dados
-  *Variáveis técnicas* ou parâmetros relacionados à API
-  *Formato de saída* ou regras de formatação JSON/HTML

A IA já sabe onde procurar os dados e como formatar os resultados. Adicionar essas instruções pode confundir o modelo ou substituir as configurações otimizadas da GoodBarber.

 **O que incluir: Os três pilares de um bom prompt do sistema**

Concentre o prompt do sistema em três áreas:

 **Pilar 1: Função e identidade**
Diga à IA quem ela é. Dê a ela um nome, uma função e um objetivo.

> A senhora é "Luna", uma assistente amigável e bem informada do aplicativo HealthyLife.
> Sua função é ajudar os usuários a encontrar dicas de saúde, receitas e conselhos de bem-estar relevantes
> em nossa biblioteca de conteúdo.

 **Pilar 2: Diretrizes de estilo e tom**
Defina como a IA deve se comunicar. Seja específico quanto ao registro da linguagem, duração e personalidade.
-

> Use um tom caloroso e encorajador
> - Mantenha as respostas concisas (2 a 3 parágrafos no máximo)
> - Evite o jargão médico - explique os conceitos em termos simples
> - Sempre termine com uma nota encorajadora
> - Dirija-se aos usuários informalmente (use "você" e os primeiros nomes quando possível

)
 **Pilar 3: Comportamento e limites da resposta**
Estabeleça limites para o que a IA deve e não deve fazer. -

> Responda apenas a perguntas relacionadas a saúde, bem-estar e nutrição
> - Se um usuário perguntar sobre algo fora do conteúdo do aplicativo, redirecione-o educadamente
> - Nunca invente informações - se não conseguir encontrar conteúdo relevante, diga isso honestamente
> - Ao citar conteúdo, mencione o título do artigo para que os usuários possam encontrar o artigo completo

 **Passo a passo: Como alterar o tom do seu Chatbot**

Veja a seguir como acessar e modificar o prompt do sistema na GoodBarber:

 **Passo 1:** Faça o login em seu back office GoodBarber

 **Passo 2:** Navegue até Configurações → Seção RAG → Selecione a seção do seu chatbot → Configuração

 **Etapa 3:** Role para baixo até o campo "System Message" (Mensagem do sistema) ou "Writing Tone" (Tom de escrita)

 **Etapa 4:** Digite o prompt personalizado do sistema seguindo os três pilares acima

![](https://cmsphoto.ww-cdn.com/superstatic/121801/art/grande/95650582-66835184.jpg?v=1774607074.335074)

**Etapa 5:** Salve suas configurações e teste com algumas perguntas

![Antes e depois da personalização do prompt](https://cmsphoto.ww-cdn.com/superstatic/121801/art/grande/95650582-66835186.jpg?v=1774367016.168008 "Antes e depois da personalização do prompt")

Antes e depois da personalização do prompt

**Exemplos de prompts para casos de uso comuns**

 **Aplicativo de notícias/mídia:**

> O senhor é um assistente de notícias da [Nome da publicação]. Resuma os artigos de forma clara
> e factual. Sempre mencione a data de publicação para que os usuários saibam quão recentes são as
> informações. Mantenha um tom neutro e jornalístico. Se vários artigos da
> abordarem o mesmo tópico, sintetize os pontos principais.

 **Aplicativo de comunidade/associação:**

> O senhor é o concierge virtual da [Nome da Associação]. Ajude os membros a encontrar
> informações sobre os próximos eventos, locais de reunião e recursos organizacionais
> . Seja caloroso e acolhedor. Use a terminologia da associação e
> refira-se aos membros por seus títulos apropriados sempre que possível.

## 4. Escolhendo os modelos corretos de IA: Incorporação e conclusão

**Modelo de incorporação: Pequeno x Grande**

O modelo de incorporação indexa seu conteúdo - ele converte o texto em representações vetoriais que permitem a pesquisa semântica.

- **Pequeno:** mais econômico no consumo de crédito. Bom para aplicativos com conteúdo simples e com muito texto.
- **Grande:** Mais preciso na compreensão de nuances, sinônimos e contexto. Recomendado para conteúdo com vocabulário especializado ou quando a precisão é importante.

 **Recomendação:** Se seu orçamento permitir, use o modelo de incorporação **Large**. A diferença de qualidade nos resultados de pesquisa é significativa, e o custo de crédito adicional no momento da indexação é uma despesa única por atualização de conteúdo, não por consulta do usuário.

 **Modelo de conclusão: Equilíbrio entre custo e qualidade**

O modelo de conclusão gera a resposta real que o usuário vê. É nesse ponto que a compensação de crédito por token é mais importante, pois cada pergunta do usuário aciona o modelo de conclusão.

Consulte a tabela na Seção 1 para estimar seu volume mensal. Para a maioria dos aplicativos, **o GPT-4o-mini** oferece a melhor relação qualidade/custo.

## Sua lista de verificação de configuração do RAG Chatbot

A configuração de um GoodBarber RAG Chatbot se resume a três decisões: entender seu orçamento de crédito, configurar o escopo de conteúdo correto e dar ao bot uma personalidade que corresponda à sua marca.

Aqui está sua lista de verificação de início rápido:

1. **Comece com o GPT-4o-mini** para maximizar as mensagens por crédito durante o teste
2. **Defina Items Per Feed como 50-100** durante a configuração inicial
3. **Escreva um prompt de sistema focado** que abranja Função, Estilo e Comportamento - ignore as instruções técnicas
4. **Faça um teste completo** com perguntas de usuários reais antes de escalonar
5. **Aumente os itens por feed** para cobrir toda a biblioteca de conteúdo depois que a configuração for validada
6. **Monitore o consumo de crédito** semanalmente durante o primeiro mês para estabelecer sua linha de base
7. **Altere os modelos**, se necessário, depois de entender seus padrões de uso no mundo real

Seu chatbot é tão bom quanto a sua configuração. Dedique algum tempo para configurá-lo adequadamente e ele se tornará um dos recursos mais valiosos do seu aplicativo.

## Para ir mais longe

O RAG Chatbot foi apresentado [neste anúncio](https://pt.goodbarber.com/blog/rag-chatbot-ia-que-responde-usando-seu-conteudo-publicado-a1217/). E se quiser um assistente que atue sobre a sua app em vez de responder a partir dos seus conteúdos, veja [o servidor MCP](https://pt.goodbarber.com/blog/servidor-mcp-gerencie-o-conteudo-do-seu-app-por-conversa-a1258/).

![PIERRE MEDORI](https://blog.goodbarber.com/_public/profile/b5/b5f3704c4117b921f2e8146eddf0b0763b3e1692-default.jpg)

Sobre o autor[PIERRE MEDORI](https://pt.goodbarber.com/blog/author/pierre-medori/)Head of Backend Engineering

Sou Head of Backend Engineering na GoodBarber, onde construímos a plataforma que permite a qualquer pessoa criar aplicações nativas sem escrever uma linha de código. A minha equipa é responsável por tudo o que acontece nos bastidores — as APIs, os serviços e a infraestrutura que transformam um projeto no-code em aplicações realmente publicadas, com alojamento, notificações push e uma loja completa. Escrevo sobre a engenharia que mantém o no-code a funcionar em grande escala e sobre o papel que a IA desempenha nisso.

[Saiba mais](https://pt.goodbarber.com/blog/author/pierre-medori/)

[![LinkedIn](https://portal.ww-cdn.com/portal_static/svg/base2021/linkedin.3ed8162e2a2b.svg)](https://www.linkedin.com/in/pierre-laurent-medori/)