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# Escrever na Base de Conhecimento

Adicione um documento a uma Base de Conhecimento

## O que é uma Etapa de Escrita da Base de Conhecimento?

A etapa de Escrita da Base de Conhecimento permite-lhe adicionar conteúdo a uma Base de Conhecimento existente. Pode adicionar tanto conteúdo pesquisável, que será convertido em embeddings, como conteúdo de metadados, que pode ser recuperado e filtrado.

Saiba como configurar uma Base de Conhecimento da AirOps [aqui](/docs/pt/contexto/memory-stores.md).

## Como Configurar a Etapa de Escrita da Base de Conhecimento

### Selecionar uma Base de Conhecimento

Selecione o nome da sua Base de Conhecimento no menu suspenso.

### Texto

O ficheiro, texto ou dados que pretende tornar pesquisáveis.

### Metadados

Metadados que pretende atribuir aos embeddings num formato JSON, como por exemplo:

```
{
    "title": "...",
    "description": "...",
    "tag": "..."
}
```

{% hint style="info" %}
Os metadados permitem-lhe[https://github.com/airopshq/airops-docs/blob/main/building-workflows/workflow-steps/memory-steps/broken-reference/README.md](https://github.com/airopshq/airops-docs/blob/main/building-workflows/workflow-steps/memory-steps/broken-reference/README.md "mention")na Etapa de Pesquisa da Base de Conhecimento
{% endhint %}

## Escrita na Base de Conhecimento para Manter o Estado

Um desafio na gestão de fluxos de trabalho com LLMs é garantir a continuidade, acompanhando as decisões anteriores. Por exemplo, ao criar um fluxo de trabalho que usa um LLM para pesquisar num website por "notícias recentes" para sugerir ideias de conteúdo, é crucial ter um mecanismo para registar sugestões anteriores. Isto ajuda a evitar a recorrência de ideias, mantendo a novidade e a relevância do conteúdo gerado.

[Bases de Conhecimento](/docs/pt/contexto/memory-stores.md) podemos ajudar com isto. Ao implementar a seguinte estrutura, pode resolver este problema:

Antes de começar, crie uma nova Base de Conhecimento vazia. Depois, no seu fluxo de trabalho, adicione o seguinte:

1. **Pesquisa na Base de Conhecimento** **Etapa -** Pesquise Bases de Conhecimento pela data de hoje. Isto irá recuperar as entradas mais recentes adicionadas a essa Base de Conhecimento.
2. **Etapa LLM -** Forneça cerca de 5-10 resultados da **Etapa de Pesquisa da Base de Conhecimento** ao seu modelo com um prompt como "Aqui estão os resultados que forneceu anteriormente; por favor, não repita nenhuma destas ideias:"
3. **Etapa de Escrita na Base de Conhecimento** - Escreva na Base de Conhecimento com a data de hoje (consulte [docs Liquid](https://shopify.github.io/liquid/filters/date/) para mais informações) na coluna de pesquisa e adicione o resultado numa coluna de metadados. Isto significa que, quando a Base de Conhecimento for pesquisada, apenas a data será utilizada.

Se tiver alguma dúvida, contacte-nos.


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.airops.com/docs/pt/acoes/workflow-concepts/workflow-steps/memory-steps/memory-write.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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