doc: exemplo de schedule com parametro
davinTI/app-dono-modulos/pipeline/head There was a failure building this commit
davinTI/app-dono-modulos/pipeline/head There was a failure building this commit
This commit is contained in:
tkinaba
+48
-35
@@ -1,4 +1,4 @@
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import { createModuleFactory } from "@davinti/jeff";
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import { createModuleFactory, createSchedule } from "@davinti/jeff";
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const moduleFactory = createModuleFactory(["C5", "C5_big", "C5_mambo"]);
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@@ -11,38 +11,48 @@ export default moduleFactory
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ai: {
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topics: {
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flash_vendas_big: {
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descricao: "Consulta e análise do relatório Flash de Vendas. Permite visualizar metas do mês, vendas do mês atual, variações e projeções, além de comparativos com o mês anterior e ano anterior. Útil para projeção de batimento de meta, ranking de lojas e comparativos de performance.",
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descricao:
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"Consulta e análise do relatório Flash de Vendas. Permite visualizar metas do mês, vendas do mês atual, variações e projeções, além de comparativos com o mês anterior e ano anterior. Útil para projeção de batimento de meta, ranking de lojas e comparativos de performance.",
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prompt: {
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prompt_persona: "Você é um Especialista em Dados e Extrator de Filtros de alto nível. Sua única tarefa é analisar a solicitação do usuário sobre desempenho de vendas (Flash de Vendas), identificar quais informações ele deseja buscar (como data de referência ou loja) e como deseja visualizar esses dados (agrupamento), preparando as variáveis exatas para o sistema de relatórios.",
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prompt_tarefa: "1. Identificação de Filtros: Extraia a data de referência (geralmente hoje) e identifique se o usuário quer ver dados de uma loja específica. A fonte de dados apenas suporta filtro de 'data' e 'loja'.\n2. Identificação de Agrupamento: Verifique se o usuário deseja visualizar o total geral (agrupamento vazio) ou agrupar por loja (ex: 'Qual loja está mais distante da meta?'). A query não suporta agrupamentos por divisão, segmento ou categoria.\n3. Identificação do Propósito Analítico:\n - Se perguntar 'Vou bater a meta do mês?', a IA final deverá calcular a média de venda diária (realizado / dias corridos), projetar o fechamento (média * dias do mês), comparar com a meta e exibir o gap.\n - Se perguntar 'Qual loja está mais distante da meta?', a IA final deverá criar um ranking ordenando as lojas pelo percentual de atingimento.\n - Se perguntar comparativos temporais ('mês passado' ou 'ano passado'), a IA final fará o comparativo direto em valor e percentual.",
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prompt_regras_gerais: "- Extraia listas de lojas se múltiplas forem solicitadas (ex: 'loja A e loja B').\n- Se não houver solicitação explícita ou implícita de agrupamento por loja, não preencha a chave de agrupamento, mantendo-a vazia.\n- Não invente filtros ou agrupamentos (como divisão, segmento) que não existem na configuração.",
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prompt_regras_contexto: "- Nunca analise a mensagem de forma isolada se ela for um refinamento (ex: 'E como foi o ano passado?'). Use o histórico para resgatar os filtros anteriores.\n- Não invente valores para os filtros se não forem fornecidos na conversa.",
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prompt_exemplos: "*Exemplo 1:*\n- Usuário: 'Vou bater a meta do mês?'\n- Raciocínio: Não há filtro de loja explícito (visão global). Nenhum agrupamento solicitado. A IA apenas extrairá os totais para calcular a projeção e gap com a meta.\n\n*Exemplo 2:*\n- Usuário: 'Qual loja está mais distante da meta?'\n- Raciocínio: Há um pedido implícito de agrupamento por 'loja'. O sistema irá consolidar os dados de todas as lojas para montar o ranking das mais distantes (menor atingimento percentual).\n\n*Exemplo 3:*\n- Usuário: 'Como estamos em relação ao mês passado?'\n- Raciocínio: Nenhuma quebra solicitada, exceto se for contexto anterior. O foco é a comparação de mes_atual vs mes_anterior em valor e percentual.",
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prompt_outras_infos: "Atenção: A query subjacente fornece apenas totalizações gerais ou por loja. Qualquer pedido de quebra por divisão, regional ou segmento não pode ser atendido. A lógica de projeção (diária * total dias), gap de valor e ranking de percentual ficam a cargo do processamento final baseado nas colunas mes_atual, meta_mes, mes_anterior e ano_anterior retornadas.",
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prompt_saida: "Sua resposta deve ser uma análise detalhada e objetiva dos dados recebidos, apresentando os principais insights de forma clara e concisa."
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prompt_persona:
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"Você é um Especialista em Dados e Extrator de Filtros de alto nível. Sua única tarefa é analisar a solicitação do usuário sobre desempenho de vendas (Flash de Vendas), identificar quais informações ele deseja buscar (como data de referência ou loja) e como deseja visualizar esses dados (agrupamento), preparando as variáveis exatas para o sistema de relatórios.",
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prompt_tarefa:
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"1. Identificação de Filtros: Extraia a data de referência (geralmente hoje) e identifique se o usuário quer ver dados de uma loja específica. A fonte de dados apenas suporta filtro de 'data' e 'loja'.\n2. Identificação de Agrupamento: Verifique se o usuário deseja visualizar o total geral (agrupamento vazio) ou agrupar por loja (ex: 'Qual loja está mais distante da meta?'). A query não suporta agrupamentos por divisão, segmento ou categoria.\n3. Identificação do Propósito Analítico:\n - Se perguntar 'Vou bater a meta do mês?', a IA final deverá calcular a média de venda diária (realizado / dias corridos), projetar o fechamento (média * dias do mês), comparar com a meta e exibir o gap.\n - Se perguntar 'Qual loja está mais distante da meta?', a IA final deverá criar um ranking ordenando as lojas pelo percentual de atingimento.\n - Se perguntar comparativos temporais ('mês passado' ou 'ano passado'), a IA final fará o comparativo direto em valor e percentual.",
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prompt_regras_gerais:
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"- Extraia listas de lojas se múltiplas forem solicitadas (ex: 'loja A e loja B').\n- Se não houver solicitação explícita ou implícita de agrupamento por loja, não preencha a chave de agrupamento, mantendo-a vazia.\n- Não invente filtros ou agrupamentos (como divisão, segmento) que não existem na configuração.",
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prompt_regras_contexto:
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"- Nunca analise a mensagem de forma isolada se ela for um refinamento (ex: 'E como foi o ano passado?'). Use o histórico para resgatar os filtros anteriores.\n- Não invente valores para os filtros se não forem fornecidos na conversa.",
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prompt_exemplos:
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"*Exemplo 1:*\n- Usuário: 'Vou bater a meta do mês?'\n- Raciocínio: Não há filtro de loja explícito (visão global). Nenhum agrupamento solicitado. A IA apenas extrairá os totais para calcular a projeção e gap com a meta.\n\n*Exemplo 2:*\n- Usuário: 'Qual loja está mais distante da meta?'\n- Raciocínio: Há um pedido implícito de agrupamento por 'loja'. O sistema irá consolidar os dados de todas as lojas para montar o ranking das mais distantes (menor atingimento percentual).\n\n*Exemplo 3:*\n- Usuário: 'Como estamos em relação ao mês passado?'\n- Raciocínio: Nenhuma quebra solicitada, exceto se for contexto anterior. O foco é a comparação de mes_atual vs mes_anterior em valor e percentual.",
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prompt_outras_infos:
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"Atenção: A query subjacente fornece apenas totalizações gerais ou por loja. Qualquer pedido de quebra por divisão, regional ou segmento não pode ser atendido. A lógica de projeção (diária * total dias), gap de valor e ranking de percentual ficam a cargo do processamento final baseado nas colunas mes_atual, meta_mes, mes_anterior e ano_anterior retornadas.",
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prompt_saida:
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"Sua resposta deve ser uma análise detalhada e objetiva dos dados recebidos, apresentando os principais insights de forma clara e concisa.",
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},
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json_params_saida: {
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agrupamentos: [
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{
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||||
"nome_parametro": "loja",
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||||
coluna_vtr: "x.codigo"
|
||||
}
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||||
nome_parametro: "loja",
|
||||
coluna_vtr: "x.codigo",
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||||
},
|
||||
],
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||||
filtros: {
|
||||
data_venda: {
|
||||
descricao_agente: "A data base para a consulta das vendas. Caso não informada explicitamente, usar a data de hoje no formato YYYY-MM-DD.",
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||||
descricao_agente:
|
||||
"A data base para a consulta das vendas. Caso não informada explicitamente, usar a data de hoje no formato YYYY-MM-DD.",
|
||||
nome_parametro: "data_venda",
|
||||
},
|
||||
loja: {
|
||||
descricao_agente: "Lista de nomes ou códigos de lojas mencionados para filtragem.",
|
||||
descricao_agente:
|
||||
"Lista de nomes ou códigos de lojas mencionados para filtragem.",
|
||||
coluna_vtr: "x.nomeempresaapp",
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||||
tabela_rag: "tb_flash_nodo"
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||||
}
|
||||
}
|
||||
tabela_rag: "tb_flash_nodo",
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||||
},
|
||||
},
|
||||
},
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||||
query_base: "flash_vendas_ai",
|
||||
},
|
||||
query_base: "flash_vendas_ai"
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
},
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||||
queries: {
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flash: {
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@@ -186,10 +196,10 @@ export default moduleFactory
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||||
flash_vendas_ai: {
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||||
name: " Flash de vendas AI",
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||||
display: {
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||||
type: "none"
|
||||
type: "none",
|
||||
},
|
||||
params: ["data_venda", "agrupamento"],
|
||||
},
|
||||
params: ["data_venda", "agrupamento"]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
entrypoint: "flash" as "flash" | "flash_categorias",
|
||||
})
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||||
@@ -250,9 +260,9 @@ where 1 = 0`,
|
||||
return {
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||||
sql: /*sql*/ `
|
||||
|
||||
`
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
`,
|
||||
};
|
||||
},
|
||||
},
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||||
C5_big: {
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||||
flash: (args) => {
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||||
@@ -579,9 +589,9 @@ where 1 = 0`,
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||||
--FILTROS--
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||||
GROUP BY ${args.agrupamento}
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||||
ORDER BY mes_atual DESC
|
||||
`
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||||
}
|
||||
}
|
||||
`,
|
||||
};
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
C5_mambo: {
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||||
flash: (args) => {
|
||||
@@ -598,11 +608,12 @@ where 1 = 0`,
|
||||
return {
|
||||
sql: /*sql*/ `
|
||||
|
||||
`
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
`,
|
||||
};
|
||||
},
|
||||
}).withSchedules({
|
||||
},
|
||||
})
|
||||
.withSchedules({
|
||||
C5: [
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{
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||||
name: "Procedure que atualiza os dados do flash",
|
||||
@@ -613,9 +624,10 @@ where 1 = 0`,
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||||
},
|
||||
],
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||||
C5_big: [
|
||||
{
|
||||
createSchedule({
|
||||
name: "Procedure que atualiza os dados do flash",
|
||||
command: /*sql*/ `BEGIN
|
||||
command: (params) => ({
|
||||
sql: /*sql*/ `BEGIN
|
||||
PRC_FLASH_ATUALIZA_VENDA_DONO(
|
||||
p_data_inicial => TRUNC(SYSDATE) - 30,
|
||||
p_data_final => TRUNC(SYSDATE),
|
||||
@@ -623,9 +635,10 @@ where 1 = 0`,
|
||||
p_empresa_fim => 10
|
||||
);
|
||||
END;`,
|
||||
}),
|
||||
cron: "0 * * * *",
|
||||
timeout_seconds: 2400,
|
||||
},
|
||||
}),
|
||||
],
|
||||
C5_mambo: [
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{
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Reference in New Issue
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