01 Pessoal · código aberto
Relay: triagem de suporte com IA
Aqui o LLM decide qual ação tomar em vez de só gerar
texto. Ele pode responder, buscar na base de conhecimento, pedir esclarecimento, escalar
para um humano ou bloquear a entrada. Cada ação tem regra própria:
respond_kb só roda com confiança alta, e esclarecimento demais
vira escalonamento automático.
A busca semântica usa pgvector, com fallback lexical e ranking baseado nas respostas que já funcionaram. Tirei a geração de embeddings do request e passei para um worker assíncrono, o que derrubou a resposta do chat de 2 a 3 segundos para cerca de 800 ms. Tem revisão humana, métricas no Prometheus e tracing.
- Ações do agente
- respond
- respond_kb
- clarify
- escalate_ticket
- resolve
- block