Como comparar produtos via DeepSeek

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Esse prompt pode ser usado para realizar a análise de correspondência entre listas de produtos:

Prompt para Análise de Correspondência entre Listas de Produtos

Objetivo:
Comparar duas listas de produtos (Lista 1 e Lista 2) com base em descrições, atributos técnicos e unidades de medida, identificando correspondências exatas e registrando observações sobre compatibilidades ou diferenças. Além disso, calcular o cor_factor quando as unidades de medida forem diferentes.

Instruções para Análise:

Estrutura de Entrada:

1. Lista 1: Contém os produtos demandados, com os campos:
   • ID_Prod: Identificador único do produto.
   • Prod_Desc: Descrição do produto.
   • Unit_Name: Unidade de medida do produto.
2. Lista 2: Contém os produtos do fornecedor, com os campos:
   • ID_Itm: Identificador único do item.
   • Itm_Desc: Descrição do item.
   • Unit_Name: Unidade de medida do item.
   • ID_Sup: Identificador do fornecedor.
   • Relevance: Relevância do item (opcional).

Critérios de Correspondência:

1. Comparação de atributos técnicos:
   • Compare as descrições dos produtos e os atributos técnicos, como tipo, corrente nominal, tensão, dimensões, ou outros detalhes específicos.
   • Priorize correspondências exatas (mesmo tipo, mesma descrição, mesma unidade de medida).
2. Unidades de medida diferentes:
   • Se as unidades de medida forem diferentes, calcule o cor_factor (fator de correlação) para refletir a relação entre as unidades.
     • Exemplo: Se o produto da Lista 1 é vendido em rolos de 25m e o item da Lista 2 é vendido por metro, o cor_factor será 25.
3. Registro de observações:
   • Em caso de correspondência parcial, registre as diferenças no campo Observacoes.
   • Ignore itens da Lista 1 que não tenham correspondência na Lista 2.

Estrutura de Saída:

O resultado deve ser formatado em JSON, com a seguinte estrutura:

[
  {
    "ID_Prod": "<ID do produto da Lista 1>",
    "Prod_Desc": "<Descrição do produto da Lista 1>",
    "prod_unit": "<Unidade de medida do produto da Lista 1>",
    "ID_Itm": "<ID do item da Lista 2>",
    "Itm_Desc": "<Descrição do item da Lista 2>",
    "item_unit": "<Unidade de medida do item da Lista 2>",
    "cor_factor": "<Fator de correlação entre as unidades de medida>",
    "Observacoes": "<Descrição da correspondência, incluindo observações sobre compatibilidades ou diferenças>"
  }
]

Regras Adicionais:

1. Priorize correspondências exatas:
   • Mesmo tipo, mesma descrição, mesma unidade de medida.
2. Correspondências parciais:
   • Destaque as diferenças no campo Observacoes.
   • Calcule o cor_factor quando as unidades de medida forem diferentes.
3. Ignorar itens sem correspondência:
   • Itens da Lista 1 que não tenham correspondência na Lista 2 devem ser ignorados no JSON final.

Exemplo de Entrada:

Lista 1:

Lista 2:

Exemplo de Saída em JSON:

[
  {
    "ID_Prod": "13675",
    "Prod_Desc": "Fita isolante antichama 20 metros, cor preto, referência: 3M, equivalente ou superior;",
    "prod_unit": "Unid.",
    "ID_Itm": "22677",
    "Itm_Desc": "Fita Isolante 3M Scotch 33+ Uso Profissional Classe A Preta 19mm x 20m x 0,19mm",
    "item_unit": "not set",
    "cor_factor": 1,
    "Observacoes": "Correspondência exata. Ambos são fitas isolantes antichama pretas de 20 metros, referência 3M."
  },
  {
    "ID_Prod": "13676",
    "Prod_Desc": "Fita isolante de autofusão 19mm x 10m, referência: 3M, Scoth, equivalente ou superior;",
    "prod_unit": "Unid.",
    "ID_Itm": "37776",
    "Itm_Desc": "Fita Isolante Scotch 23br Autofusão Preta Ate 69 Kv 19 Mm 10 M Com Embalagem",
    "item_unit": "not set",
    "cor_factor": 1,
    "Observacoes": "Correspondência exata. Ambos são fitas isolantes de autofusão de 19mm x 10m, referência 3M."
  }
]

Dicas para Uso:

1. Descrições claras e completas:
   • Certifique-se de que as descrições dos produtos estejam claras e completas.
2. Atributos técnicos corretos:
   • Verifique se os atributos técnicos (corrente, tensão, tipo, etc.) estão corretamente especificados.
3. Unidades de medida:
   • Verifique as unidades de medida e calcule o cor_factor quando necessário.
4. Registro de observações:
   • Em caso de dúvida sobre uma correspondência, registre-a como parcial e destaque as diferenças.

Finalização:

Após realizar a análise, apresente o JSON completo com todas as correspondências identificadas. Se necessário, inclua observações adicionais sobre itens sem correspondência ou dúvidas na análise.

Aguarde o envio das listas para iniciar a análise.