Prompt RAG: comparar duas versões de um documento
# Prompt RAG: comparar duas versões de um documento code: mc47u2 | type: prompt | language: pt | licence: MIT | version: v1 description: Compara a versão antiga e a nova de um documento recuperadas e lista o que mudou, citando os trechos. page: https://contextetech.com/pt/prompts/rag-comparar-versoes-documento-mc47u2 mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "mc47u2" (or ask "load mc47u2") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-comparar-versoes-documento python: pip install contexte && contexte get mc47u2 citation (required by the licence): contextetech. (2026). Prompt RAG: comparar duas versões de um documento (Version 1) [Prompt]. Contexte Tech. https://contextetech.com/pt/prompts/rag-comparar-versoes-documento-mc47u2
Compara a versão antiga e a nova de um documento recuperadas e lista o que mudou, citando os trechos.
Modelo de texto
Compara as duas versões do documento abaixo.
Versão antiga ({{data_antiga}}):
{{versao_antiga}}
Versão nova ({{data_nova}}):
{{versao_nova}}
Lista as alterações em três partes:
1. Acrescentado: o que está só na versão nova.
2. Retirado: o que está só na versão antiga.
3. Modificado: o que mudou, com « antes » e « depois » citados.
Ignora alterações de pontuação ou de formatação. Não interpretes o impacto das alterações se o pedido não o pedir.
Pedido do utilizador: {{pedido}}
Objetivo: perceber em poucos minutos o que muda entre as duas versões.
Acima de tudo, não inventes: compara apenas a partir dos dois textos e indique a fonte (versão e trecho) de cada alteração.
Se faltar uma secção numa das versões, diz isso.
Primeiro alinha as secções, depois lista as alterações; por fim verifica que cada citação existe na versão indicada.
Usa um tom neutro, em português, com citações de 30 palavras no máximo. Por exemplo: « Modificado — antes: 30 dias; depois: 15 dias (secção 4). »Variáveis
Notas
Útil para condições gerais, políticas internas ou documentação: recupere a mesma secção nas duas versões antes de comparar.
- Identificador
- contextetech--rag-comparar-versoes-documento
- Ficheiro
- rag-comparar-versoes-documento.json
- Formato
- JSON (application/json)
- Tamanho
- 1.447 bytes (1,4 KB)
- Codificação
- UTF-8
- Tokens estimados
- ≈ 388
- Utilização comercial
- Permitida
- Dados pessoais
- Nenhum
- Versão
- 1.0
- Publicado em
- 18 de outubro de 2026 às 08:00
- Atualizado em
- 18 de outubro de 2026 às 08:00
- Armazenamento
- na base de dados
Estatísticas
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Custo estimado
- Tokens de entrada por chamada
- ≈ 410
| Modelo | Por chamada | Por mês |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna · OpenAImelhor preço | € 0,00004 | € 0,04 |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | € 0,00011 | € 0,11 |
| Mistral Large · Mistral AI | € 0,00018 | € 0,18 |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | € 0,00048 | € 0,48 |
| GPT-6 Sol · OpenAI | € 0,00072 | € 0,72 |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | € 0,00072 | € 0,72 |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | € 0,00144 | € 1,44 |
| Modelo open source alojado por si (Ollama, vLLM) | 0 € em custos de API (apenas o custo do servidor) | |
Apenas o custo de entrada, sem a resposta do modelo. Preços públicos padrão dos fornecedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD para euros à taxa do BCE de 13 de outubro de 2026. Estimativa: 1 token ≈ 3,6 caracteres.
Comum às 3 regiões
Criado pelo autor, sem fonte externa.
Utilização comercial permitida · citar o autor · alterações permitidas.
Apenas texto ou dados: sem acesso a ficheiros, à rede ou a comandos.
Alojado em França (Scaleway, Paris). Sem transferência para fora da UE.
União Europeia · 5/5
Sem dados pessoais.
Sem dados de treino: nenhum resumo exigido.
Estados Unidos · 5/5
Sem dados pessoais.
Sem dados de treino: nenhuma documentação a publicar.
China · 5/5
Sem dados pessoais.
Sem dados de treino; os conteúdos gerados por IA difundidos na China devem ser identificados (2025).
Resumo indicativo em 30/09/2026, sem valor de certificação jurídica. Método e fontes →
Prompt relevance
Os critérios detalhados estão reservados aos membros.
Cada critério, os pontos retirados e uma dica para corrigir cada um.
Os critérios detalhados estão reservados aos membros.
Cada critério, os pontos retirados e uma dica para corrigir cada um.
Checks
MCP contexte
https://contextetech.com/mcp
carrega mc47u2
Adicione o endereço como conector nas definições das suas aplicações de IA e envie o pedido acima.
Python contexte
import contexte p = contexte.load("contextetech/rag-comparar-versoes-documento") print(p.fill(data_antiga="…", versao_antiga="…", data_nova="…", versao_nova="…", pedido="…"))
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-comparar-versoes-documento" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
rag-comparar-versoes-documento.json
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"description": "Compara a versão antiga e a nova de um documento recuperadas e lista o que mudou, citando os trechos.",
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"template": "Compara as duas versões do documento abaixo.\n\nVersão antiga ({{data_antiga}}):\n{{versao_antiga}}\n\nVersão nova ({{data_nova}}):\n{{versao_nova}}\n\nLista as alterações em três partes:\n1. Acrescentado: o que está só na versão nova.\n2. Retirado: o que está só na versão antiga.\n3. Modificado: o que mudou, com « antes » e « depois » citados.\n\nIgnora alterações de pontuação ou de formatação. Não interpretes o impacto das alterações se o pedido não o pedir.\nPedido do utilizador: {{pedido}}\n\nObjetivo: perceber em poucos minutos o que muda entre as duas versões.\nAcima de tudo, não inventes: compara apenas a partir dos dois textos e indique a fonte (versão e trecho) de cada alteração.\nSe faltar uma secção numa das versões, diz isso.\nPrimeiro alinha as secções, depois lista as alterações; por fim verifica que cada citação existe na versão indicada.\nUsa um tom neutro, em português, com citações de 30 palavras no máximo. Por exemplo: « Modificado — antes: 30 dias; depois: 15 dias (secção 4). »",
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