chatwoot-develop/app/jobs/conversations/auto_label_job.rb
2026-01-19 19:26:23 -03:00

135 lines
4.9 KiB
Ruby

module Conversations
class AutoLabelJob < ApplicationJob
queue_as :low_priority
TAXONOMY = {
'duvida_valores' => 'Perguntas sobre preços, cotações, tarifas e valores de diárias.',
'duvida_disponibilidade' => 'Perguntas sobre datas livres, se tem quarto vago, feriados.',
'duvida_cafe_da_manha' => 'Perguntas específicas sobre itens ou horário do café.',
'duvida_evento' => 'Perguntas sobre festas, casamentos, reuniões corporativas.',
'duvida_pet' => 'Perguntas sobre aceitar animais, taxas de pet.',
'duvida_checkin_checkout' => 'Horários de entrada e saída, early check-in, late check-out.',
'reclamacao' => 'Cliente insatisfeito, relatando problema ou erro.',
'cancelamento' => 'Solicitação de cancelamento de reserva.',
'outros' => 'Assuntos que não se encaixam nas categorias acima.'
}.freeze
def perform(conversation_id)
conversation = Conversation.find_by(id: conversation_id)
return unless conversation
return unless conversation.messages.count > 0
# Evita re-classificar se já tiver alguma label de IA (opcional)
# return if (conversation.label_list & TAXONOMY.keys).any?
process_classification(conversation)
rescue StandardError => e
Rails.logger.error "[AutoLabelJob] Error classifying conversation #{conversation_id}: #{e.message}"
end
private
def process_classification(conversation)
messages_text = prepare_history(conversation)
return if messages_text.blank?
result = call_llm_classification(messages_text)
return unless result
apply_label(conversation, result)
end
def prepare_history(conversation)
# Pega últimas 20 mensagens para dar contexto suficiente
conversation.messages.chat.order(created_at: :desc).limit(20).reverse.map do |m|
sender = m.incoming? ? 'Cliente' : 'Atendente'
"#{sender}: #{m.content}"
end.join("\n")
end
def call_llm_classification(history)
prompt = <<~PROMPT
Você é um assistente classificador de conversas para um hotel.
Analise o histórico da conversa abaixo e identifique:
1. A INTENÇÃO PRINCIPAL do cliente (use a lista de categorias).
2. Um RESUMO CURTO da dúvida (Dúvida Canônica) em 3 a 5 palavras. Ex: "Aceita pagamento PIX?", "Horário do café?".
Categorias permitidas:
#{TAXONOMY.map { |k, v| "- #{k}: #{v}" }.join("\n")}
Retorne APENAS um JSON válido no seguinte formato, sem markdown ou explicações:
{
"label": "codigo_da_categoria",
"question": "Resumo curto da dúvida"
}
Se não tiver certeza da categoria, use 'outros'.
--- INÍCIO DA CONVERSA ---
#{history}
--- FIM DA CONVERSA ---
PROMPT
# Lista de modelos para tentar (Configurado > Alternativas)
models_to_try = [
ENV.fetch('JASMINE_LLM_MODEL', 'gpt-4o-mini'),
'gemini-1.5-flash-001',
'gemini-pro',
'gpt-3.5-turbo'
].uniq.reject(&:blank?)
last_error = nil
models_to_try.each do |model|
# Tenta usar a infra existente
chat = RubyLLM.chat(model: model).with_temperature(0.0)
response = chat.ask(prompt)
# Limpa markdown json se houver
clean_response = response.content.gsub('```json', '').gsub('```', '').strip
parsed = JSON.parse(clean_response)
return parsed
rescue JSON::ParserError => e
Rails.logger.warn "[AutoLabelJob] Failed to parse JSON from model #{model}: #{e.message}"
last_error = e
next
rescue StandardError => e
Rails.logger.warn "[AutoLabelJob] Failed with model #{model}: #{e.message}"
last_error = e
next
end
# Se chegou aqui, todos falharam
Rails.logger.error "[AutoLabelJob] All models failed. Last error: #{last_error&.message}"
nil
end
def apply_label(conversation, result)
label_name = result['label']
question_summary = result['question']
unless TAXONOMY.key?(label_name)
Rails.logger.warn "[AutoLabelJob] LLM returned invalid label: #{label_name}"
return
end
# Garante que a label existe na conta para aparecer nos relatórios
conversation.account.labels.find_or_create_by!(title: label_name) do |l|
l.description = TAXONOMY[label_name]
l.color = '#7C3AED' # Roxo para indicar IA/Automático
l.show_on_sidebar = true
end
conversation.add_labels([label_name])
# Salva a dúvida canônica nos atributos adicionais
conversation.additional_attributes ||= {}
conversation.additional_attributes['ai_canonical_question'] = question_summary
conversation.save!
Rails.logger.info "[AutoLabelJob] Applied label #{label_name} and saved reason '#{question_summary}' to conversation #{conversation.id}"
end
end
end