Agentes Busca Dinâmica

Este repositório contém agentes inteligentes para classificação e análise de planilhas relacionadas a vendas, utilizando a biblioteca CrewAI e ferramentas auxiliares.

Requisitos

• Python 3.12 ou superior
• pip
• (Opcional) virtualenv para ambientes isolados

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/agentes_busca_dinamica.git
   cd agentes_busca_dinamica

2. Crie e ative um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

   python -m venv .venv
   # No Windows:
   .venv\Scripts\activate
   # No Linux/Mac:
   source .venv/bin/activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

   Nota: Se o arquivo requirements.txt não existir, gere-o a partir do pyproject.toml:

   pip install pip-tools
   pip-compile pyproject.toml
   pip install -r requirements.txt

Configuração

1. Variáveis de ambiente

   Copie o arquivo .env.example para .env e preencha as variáveis necessárias, como chaves de API para LLMs ou serviços externos.

   cp .env.example .env
   # Edite o arquivo .env conforme necessário

2. Arquivos de dados

   Certifique-se de que o arquivo vendas_ficticias_brasil.csv está presente na raiz do projeto. Ele é utilizado para consultas e relatórios de vendas.

Uso

Classificação de Texto

Você pode utilizar a classe FacadeCrew para classificar textos em "vendas" ou "trivialidades".

Exemplo de uso interativo:

from crew_facade import FacadeCrew

facade = FacadeCrew()
texto = "Quantas vendas foram realizadas no último mês?"
resultado = facade.kickoff(texto)
print(resultado)

Geração de Relatórios de Vendas

Utilize a classe SalesReportCrew para gerar relatórios baseados no CSV de vendas.

Exemplo de uso:

from crew_sales_report import SalesReportCrew

report_crew = SalesReportCrew()
query = "Qual foi o total de vendas em março?"
resultado = report_crew.kickoff(query)
print(resultado)

Executando Testes

Se houver testes implementados (ex: app_test.py), execute:

python app_test.py

Estrutura do Projeto

• crew_facade.py: Classificação de textos.
• crew_sales_report.py: Relatórios de vendas a partir de CSV.
• vendas_ficticias_brasil.csv: Base de dados fictícia de vendas.
• app.py: Ponto de entrada principal (se aplicável).
• generate.py, send_message.py, transcript.py: Utilitários auxiliares.

Observações

• O projeto utiliza modelos LLM (ex: gpt-4o-mini). Certifique-se de ter as credenciais necessárias configuradas no .env.
• Para funcionalidades de áudio, consulte fluxo_audio.py e evolution-api/.

Contribuição

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