# Implementação do Assistente Virtual de IA - PDL

> **Última atualização:** 21/02/2026

## 📋 Resumo

Foi implementado um sistema completo de pré-atendimento com IA que permite aos usuários interagirem com um chatbot inteligente para resolver dúvidas e obter suporte antes de criar uma solicitação formal.

## ✨ Funcionalidades Implementadas

### 1. Chat em Tempo Real
- Interface de chat moderna e responsiva
- Comunicação via WebSocket para resposta instantânea
- Indicador de digitação (typing indicator)
- Histórico de mensagens visível

### 2. Integração com IA (Anthropic Claude)
- Respostas inteligentes baseadas em contexto
- Utiliza FAQs públicas como base de conhecimento
- Sugestões automáticas de categorias e prioridades
- Análise de intenção do usuário

### 3. Integração com Sistema Existente
- **FAQ**: Carrega FAQs públicas para responder perguntas frequentes
- **Solicitações**: Pode sugerir criar solicitações e pré-preenche formulários
- **Usuários**: Cada sessão está vinculada ao usuário logado

### 4. Armazenamento e Histórico
- Todas as conversas são salvas no banco de dados
- Histórico completo de mensagens
- Metadados das respostas da IA (tokens usados, sugestões, etc.)

## 📁 Estrutura de Arquivos Criados

```
apps/main/ai_assistant/
├── __init__.py
├── apps.py                    # Configuração do app
├── models.py                  # ChatSession, ChatMessage
├── services.py                # AIAssistantService (lógica da IA)
├── consumers.py               # ChatBotConsumer (WebSocket)
├── views.py                   # Views Django
├── urls.py                    # URLs
├── admin.py                   # Admin Django
├── routing.py                 # WebSocket routing
├── signals.py                 # Signals (futuro)
├── tests.py                   # Testes
├── migrations/
│   └── __init__.py
├── templates/
│   └── pages/
│       └── chatbot.html       # Interface do chat
├── static/
│   ├── css/
│   │   └── chatbot.css        # Estilos
│   └── js/
│       └── chatbot.js         # Cliente WebSocket
└── README.md                  # Documentação
```

## 🔧 Configuração Necessária

### 1. Variável de Ambiente

Adicione no `.env` ou `settings.py`:

```env
ANTHROPIC_API_KEY=sua_chave_da_anthropic
```

### 2. Migrações

```bash
python manage.py makemigrations ai_assistant
python manage.py migrate
```

### 3. App Registrado

O app já foi adicionado ao `INSTALLED_APPS` em `core/settings.py`:
- `apps.main.ai_assistant`

### 4. URLs Configuradas

Adicionado em `core/urls.py`:
- `/app/ai-assistant/` - Interface do chatbot

### 5. WebSocket Configurado

Adicionado em `core/asgi.py`:
- `ws/chatbot/` - Endpoint WebSocket

## 🚀 Como Usar

### Para Usuários

1. Acesse `/app/ai-assistant/` após fazer login
2. Digite suas perguntas no chat
3. A IA responderá baseada nas FAQs e conhecimento do sistema
4. Se necessário, a IA sugerirá criar uma solicitação de suporte
5. Clique em "Criar Solicitação" para ser redirecionado ao formulário pré-preenchido

### Para Administradores

1. Acesse `/admin/ai_assistant/` para visualizar:
   - Todas as sessões de chat
   - Todas as mensagens
   - Estatísticas de uso (tokens, etc.)

## 🔗 Integrações Realizadas

### 1. Sistema de Solicitações

- View `SolicitationCreateView` foi modificada para aceitar parâmetros do chatbot
- Formulário pode ser pré-preenchido com:
  - Título sugerido
  - Categoria sugerida
  - Prioridade sugerida

### 2. Sistema de FAQ

- O serviço de IA busca FAQs públicas automaticamente
- FAQs são incluídas no contexto do prompt da IA
- Suporta múltiplos idiomas (pt, en, es)

## 🎨 Design

O design segue o padrão visual do PDL:
- Gradientes roxo/rosa/azul
- Efeitos glassmorphism
- Animações suaves
- Interface responsiva
- Ícones Font Awesome

## 🔒 Segurança

- ✅ Apenas usuários autenticados podem acessar
- ✅ WebSocket usa `AuthMiddlewareStack`
- ✅ Cada sessão está vinculada ao usuário
- ✅ Mensagens são armazenadas com controle de acesso

## 📊 Modelos de Dados

### ChatSession
- `user`: Usuário dono da sessão
- `title`: Título da conversa (gerado automaticamente)
- `is_active`: Se a sessão está ativa
- `solicitation`: Solicitação relacionada (opcional)

### ChatMessage
- `session`: Sessão à qual pertence
- `role`: user, assistant ou system
- `content`: Conteúdo da mensagem
- `metadata`: JSON com metadados (tokens, sugestões, etc.)
- `tokens_used`: Tokens usados pela IA

## 🔄 Fluxo de Funcionamento

1. **Usuário acessa o chat** → WebSocket conecta
2. **Nova sessão criada** → ChatSession criado no banco
3. **Usuário envia mensagem** → Mensagem salva como 'user'
4. **IA processa**:
   - Busca FAQs relevantes
   - Analisa histórico da conversa
   - Gera resposta usando Claude API
   - Analisa se deve sugerir criação de solicitação
5. **Resposta enviada** → Mensagem salva como 'assistant'
6. **Se necessário** → Sugestão de solicitação exibida

## 🛠️ Melhorias Futuras Sugeridas

- [ ] Interface de criação de solicitação diretamente no chat (modal)
- [ ] Suporte a upload de arquivos/imagens
- [ ] Análise de sentimento para priorizar urgências
- [ ] Respostas rápidas (quick replies)
- [ ] Suporte a múltiplos idiomas nas respostas da IA
- [ ] Dashboard de estatísticas de uso
- [ ] Exportação de conversas
- [ ] Avaliação de satisfação após conversa

## 📝 Notas Importantes

1. **Custo da API**: O uso da API da Anthropic tem custo. Monitore o uso através dos tokens armazenados.

2. **Performance**: O serviço de IA faz chamadas HTTP síncronas. Para alta concorrência, considere usar Celery para processar respostas assíncronamente.

3. **FAQ Context**: Atualmente carrega até 20 FAQs. Ajuste em `services.py` se necessário.

4. **Modelo Claude**: Está usando `claude-3-5-sonnet-20241022`. Você pode alterar para `claude-3-haiku-20240307` para uma versão mais rápida e barata.

## ✅ Checklist de Implementação

- [x] App Django criado
- [x] Modelos de dados criados
- [x] Serviço de IA implementado
- [x] WebSocket consumer implementado
- [x] Views e URLs criadas
- [x] Templates HTML criados
- [x] JavaScript cliente WebSocket criado
- [x] CSS estilizado
- [x] Integração com FAQ
- [x] Integração com Solicitações
- [x] Admin Django configurado
- [x] WebSocket routing configurado
- [x] App registrado no INSTALLED_APPS
- [x] URLs adicionadas ao core/urls.py
- [x] Documentação criada

## 🎯 Próximos Passos

1. Execute as migrações
2. Configure a `ANTHROPIC_API_KEY`
3. Teste o sistema em desenvolvimento
4. Adicione FAQs públicas para melhorar as respostas
5. Monitore o uso e custos da API
6. Colete feedback dos usuários
7. Itere e melhore baseado no uso real

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**Desenvolvido para o PDL (Painel Definitivo Lineage)**

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