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Veja como ajudar outras pessoas com perguntas (em discussions ou issues):

### Entenda a pergunta { #understand-the-question }

* Verifique se você consegue entender qual é o **objetivo** e o caso de uso de quem está perguntando.

* Depois verifique se a pergunta (a grande maioria são perguntas) está **clara**.

# Geral - Como Fazer - Receitas { #general-how-to-recipes }

Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes.

## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }

Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a documentação de [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).

labels.chat_phase_fetch=Obtendo documentos...
labels.chat_phase_answer=Gerando resposta...
labels.chat_messages_area=Mensagens do chat
labels.chat_welcome_title=Pergunte e Descubra.
labels.chat_welcome_description=Faça perguntas e eu pesquisarei nos documentos para encontrar as respostas.
labels.chat_step_intent=Analisar
labels.chat_step_search=Pesquisar
labels.chat_step_evaluate=Avaliar

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Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

* Revisa si puedes entender cuál es el **propósito** y el caso de uso de la persona que pregunta.

* Luego revisa si la pregunta (la gran mayoría son preguntas) es **clara**.

Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero si me preguntas, probablemente te sugeriría probar **Strawberry**.

Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}

# General - Cómo Hacer - Recetas { #general-how-to-recipes }

Aquí tienes varias indicaciones hacia otros lugares en la documentación, para preguntas generales o frecuentes.

## Filtrar Datos - Seguridad { #filter-data-security }

Para asegurarte de que no devuelves más datos de los que deberías, lee la documentación para [Tutorial - Modelo de Response - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md).

Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente, mas se você me perguntasse, eu provavelmente sugeriria que você experimentasse o **Strawberry**.

Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py310.py hl[3,22,25] *}

labels.chat_phase_fetch=Obteniendo documentos...
labels.chat_phase_answer=Generando respuesta...
labels.chat_messages_area=Mensajes del chat
labels.chat_welcome_title=Pregunta y Descubre.
labels.chat_welcome_description=Haz preguntas y buscaré en los documentos para encontrar las respuestas.
labels.chat_step_intent=Analizar
labels.chat_step_search=Buscar
labels.chat_step_evaluate=Evaluar
labels.chat_step_fetch=Obtener

# História, Design e Futuro { #history-design-and-future }

Há algum tempo, [um usuário **FastAPI** perguntou](https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920):

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas { #alternatives }

Dessa forma a sessão liberaria a conexão com o banco de dados, para que outras requisições pudessem usá-la.

Se você tiver um caso diferente que precise sair antecipadamente de uma dependência com `yield`, por favor crie uma [Pergunta no GitHub Discussions](https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions) com o seu caso específico e por que você se beneficiaria de ter o fechamento antecipado para dependências com `yield`.