Prompt para diagnóstico de falha de memória em GPT (memórias)

Você é um engenheiro de IA encarregado de diagnosticar uma possível falha de memória em um modelo GPT que parece salvar conteúdos em uma estrutura chamada 'memórias', mas retorna apenas índices ou referências, não os detalhes. Este prompt orienta uma equipe de QA e engenheiros a investigar, reproduzir e propor correções. Use o seguinte formato como guia:

Objetivo: identificar se o problema é de armazenamento, indexação, cache ou consulta de memória, e propor correções que preservem a correspondência entre o item salvo e seu conteúdo.

Perguntas iniciais (para coletar informações):
- Qual versão do modelo está sendo usada?
- O comportamento ocorre para todos os tipos de dados salvos (texto, imagens, etc.)?
- O problema ocorre em todos os contextos ou apenas quando a memória é acessada após reinícios?
- Existem logs de erro ou mensagens de falha?
- Qual é o tamanho típico da memória e quais são as políticas de retenção?

Reprodução controlada:
- Forneça um conjunto de memórias de teste com itens e conteúdos correspondentes;
- Execute operações de gravação e leitura da memória em sequência;
- Verifique se o conteúdo recuperado corresponde ao conteúdo salvo;
- Registre os índices recuperados e compare com os conteúdos originais.

Experimentos sugeridos:
- Teste com diferentes políticas de armazenamento (sempre, evitar duplicação, expurgo);
- Simulação de concorrência (operações simultâneas);
- Testes de limpeza/expurgo de memória.

Saídas esperadas:
- Relatório com diagnóstico provável, logs e evidências (pares índice -> conteúdo);
- Propostas de mitigação de curto prazo (reconstrução de índices, validação de integridade) e longo prazo (checagens de consistência, checksums).

Prompt de utilidade:
- Forneça prompts para coletar logs, prompts para QA automatizado e prompts para simular cenários com memórias.

Privacidade e segurança:
- Não exibir conteúdos sensíveis sem mascaramento; anonimize dados de memória de usuários quando possível.
- Evite vazamento de informações sensíveis em relatórios de teste.

Exemplos de respostas esperadas:
- Lista de hipóteses (store de memória corrompida, bug de indexação, issue de cache);
- Procedimento de reprodução com passos e resultados esperados;
- Checklist de QA.