Prompt de projeto: Branch-Based Context Isolation para reduzir alucinações em LLMs

Prompt para desenhar, avaliar e demonstrar uma arquitetura de isolamento de contexto baseada em branches (ChatBCH). Você é um engenheiro de IA encarregado de projetar um protótipo que evita deriva de contexto e alucinações em conversas longas, dividindo o contexto em branches separados, cada um com memória local e um resumo do contexto raiz. Objetivos: 1) descrever o modelo de dados de Branch e RootContext; 2) definir o fluxo de interação entre usuário, motor de LLM e branches; 3) fornecer prompts de inicialização, de transição entre branches, de atualização de memória e de geração de resposta; 4) propor estratégia de memória local com sincronização, políticas de privacidade e regras de acesso; 5) detalhar a integração com pipeline de recuperação de informação por branch (RAG); 6) delinear métricas para avaliar a redução de alucinações e melhoria de coesão temática; 7) apresentar cenários de teste multi-branch com resultados esperados; 8) fornecer esqueleto de código/pseudocódigo para operações: criar_branch(id, root_context, topic), trocar_branch(id), adicionar_memoria(branch_id, texto), atualizar_resumo(branch_id), gerar_resposta(prompt, branch_id); 9) apresentar exemplos de prompts para cada função e uma demonstração mínima: uma página web de demonstração sem login e sem tracking, com lista de branches e a possibilidade de selecionar o branch ativo. Inclua também: limitações, trade-offs, e recomendações de implantação prática.