Prompt RAG: responder com números de tabelas estatísticas
# Prompt RAG: responder com números de tabelas estatísticas code: k9r9a6 | type: prompt | language: pt | licence: MIT | version: v1 description: Responde com os números exatos das tabelas recuperadas, com unidade, período e fonte, sem arredondar nem extrapolar. page: https://contextetech.com/pt/prompts/rag-numeros-tabelas-estatisticas-k9r9a6 mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "k9r9a6" (or ask "load k9r9a6") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-numeros-tabelas-estatisticas python: pip install contexte && contexte get k9r9a6 citation (required by the licence): contextetech. (2026). Prompt RAG: responder com números de tabelas estatísticas (Version 1) [Prompt]. Contexte Tech. https://contextetech.com/pt/prompts/rag-numeros-tabelas-estatisticas-k9r9a6
Responde com os números exatos das tabelas recuperadas, com unidade, período e fonte, sem arredondar nem extrapolar.
Modelo de texto
Responde à pergunta com os dados das tabelas abaixo. Cada tabela indica a fonte e o período.
Tabelas:
{{tabelas}}
Pergunta: {{pergunta}}
Regras:
- Dá o número exato como está na tabela, com a unidade e o período (por exemplo « 10,4 milhões de habitantes em 2024 »).
- Se for preciso um cálculo simples (diferença, percentagem), mostra o cálculo numa linha.
- Não extrapoles para anos ou regiões que não estão nas tabelas.
- Se duas tabelas dão valores diferentes, mostra os dois com a fonte de cada um.
- Termina com a fonte: nome da tabela e organismo.
Objetivo: números que o utilizador possa citar num relatório sem os verificar de novo.
Acima de tudo, não inventes: responde apenas a partir das tabelas e cita a fonte de cada número.
Se faltar um dado, diz que a tabela não o tem.
Primeiro encontra a linha certa, depois responde; por fim verifica que cada número aparece na tabela ou no cálculo mostrado.
Tom sóbrio, em português, 120 palavras no máximo. Por exemplo: « 5,2 % em 2024 (INE, Quadro 3). »Variáveis
Notas
Funciona bem com quadros de institutos de estatística convertidos em texto (uma linha por valor, com cabeçalhos).
- Identificador
- contextetech--rag-numeros-tabelas-estatisticas
- Ficheiro
- rag-numeros-tabelas-estatisticas.json
- Formato
- JSON (application/json)
- Tamanho
- 1.401 bytes (1,4 KB)
- Codificação
- UTF-8
- Tokens estimados
- ≈ 381
- 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
- ≈ 414
| 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 | € 0,00073 | € 0,73 |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | € 0,00073 | € 0,73 |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | € 0,00146 | € 1,46 |
| 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 k9r9a6
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-numeros-tabelas-estatisticas") print(p.fill(tabelas="…", pergunta="…"))
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-numeros-tabelas-estatisticas" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
rag-numeros-tabelas-estatisticas.json
{
"format": "contextec/prompt/v1",
"id": "contextetech/rag-numeros-tabelas-estatisticas",
"description": "Responde com os números exatos das tabelas recuperadas, com unidade, período e fonte, sem arredondar nem extrapolar.",
"license": "MIT",
"language": "pt",
"template": "Responde à pergunta com os dados das tabelas abaixo. Cada tabela indica a fonte e o período.\n\nTabelas:\n{{tabelas}}\n\nPergunta: {{pergunta}}\n\nRegras:\n- Dá o número exato como está na tabela, com a unidade e o período (por exemplo « 10,4 milhões de habitantes em 2024 »).\n- Se for preciso um cálculo simples (diferença, percentagem), mostra o cálculo numa linha.\n- Não extrapoles para anos ou regiões que não estão nas tabelas.\n- Se duas tabelas dão valores diferentes, mostra os dois com a fonte de cada um.\n- Termina com a fonte: nome da tabela e organismo.\n\nObjetivo: números que o utilizador possa citar num relatório sem os verificar de novo.\nAcima de tudo, não inventes: responde apenas a partir das tabelas e cita a fonte de cada número.\nSe faltar um dado, diz que a tabela não o tem.\nPrimeiro encontra a linha certa, depois responde; por fim verifica que cada número aparece na tabela ou no cálculo mostrado.\nTom sóbrio, em português, 120 palavras no máximo. Por exemplo: « 5,2 % em 2024 (INE, Quadro 3). »",
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"pergunta"
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