Skill oficial · IA na prática
Grafo de conhecimento a partir de documentos
Extrai entidades e relações de documentos em triplas com citação da fonte e confiança, nomes unificados, uma tabela pronta para CSV e um diagrama Mermaid.
Funciona no Claude, no ChatGPT e em agentes de programação. Nos planos Team e Business, a skill oficial no seu pod se atualiza sozinha quando a melhoramos.
Quando usar
- Você quer mapear pessoas, empresas e produtos em muitos documentos
- Você precisa de um CSV para uma ferramenta de grafo ou um sistema de RAG
O que você passa para ela
- Documentos ou texto colado
- Tipos de entidade e relações que importam
- Lista existente de nomes canônicos (opcional)
O que você recebe
Uma tabela de entidades, uma tabela de triplas com citações e confiança, um diagrama Mermaid e perguntas em aberto sobre duplicatas.
Como funciona
- Fixe primeiro os tipos de entidade e os predicados Escreva-os como uma lista curta: tipos como substantivos no singular (Pessoa, Empresa, Produto, Projeto), predicados como locuções verbais em minúsculas (trabalha_em, usa, possui, se_reporta_a). Use um predicado por significado; “empregado por” e “trabalha em” viram os dois trabalha_em.
- Extraia as triplas frase por frase Só o que uma frase afirma. Cada tripla: sujeito, predicado, objeto, a citação exata da fonte (menos de 25 palavras), o documento e o local. Não deduza relações por proximidade (“citados no mesmo parágrafo” não é uma relação).
- Dê uma nota de confiança Alta: afirmado diretamente (“Marina lidera o Projeto Órbita”). Média: afirmado, mas com ressalva ou de forma indireta (“Parece que a Marina está tocando o Órbita agora”). Baixa: sugerido pelo contexto. Padrão desta skill: manter as triplas de baixa confiança na tabela, mas fora do diagrama.
- Una as duplicatas sob nomes canônicos Agrupe as variantes (“Acme”, “ACME Ltda.”, “Acme Indústria e Comércio”) sob um nome canônico e registre os apelidos. Coisas diferentes com o mesmo nome ganham um qualificador (“Mercúrio (projeto)”, “Mercúrio (fornecedor)”). Na dúvida se dois nomes são a mesma entidade, mantenha-os separados e liste a pergunta.
- Procure conflitos Duas triplas que não podem ser verdadeiras ao mesmo tempo (Marina se_reporta_a João; Marina se_reporta_a Ana) são sinalizadas com as duas fontes e as datas. Prefira a fonte mais nova só se os documentos tiverem data; se não, deixe em aberto.
- Escreva as saídas Uma tabela de entidades, uma tabela de triplas pronta para CSV (sem células mescladas, uma linha por tripla) e um fluxograma Mermaid das triplas de confiança alta e média. No Mermaid, coloque entre aspas duplas os rótulos com espaços ou parênteses, e nunca use a palavra “end” sozinha como id de nó.
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Histórico de mudanças
- v1.0.0 · · First release.
Fontes
- RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax (lida em 2026-11-04)
- Welcome - GraphRAG (lida em 2026-11-04)
- Flowcharts Syntax | Mermaid (lida em 2026-11-04)
- Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology (lida em 2026-11-04)