LLM Agent – Classificação Automática de Problemas em Pedidos

Sistema inteligente baseado em modelos de Linguagem (LLMs) para analisar reclamações de clientes em texto livre, classificando automaticamente sentimento, categoria do problema, urgência, resumo e recomendação.
O projeto é voltado para plataformas de delivery, SAC, monitoramento de satisfação e automação de atendimento.

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2. Índice

• 1. Índice
• 2. Visão Geral
• 3. Pré-requisitos
• 4. Instalação
• 5. Uso
• 6. Configuração
• 7. Estrutura do Projeto
• 8. Como Contribuir
• 9. Licença

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2. Visão Geral

Este projeto implementa um sistema multi-agente utilizando LLMs para análise automática de reclamações de clientes.

Principais Funcionalidades

• Análise de Sentimento
  Detecta se o cliente está positivo, neutro ou negativo.

• Classificação de Problemas
  Identifica o tipo principal da reclamação: atraso, comida fria, embalagem, preço, pedido errado, entrega.

• Avaliação de Urgência
  Define criticidade: baixa, média, alta ou crítica.

• Resumo Automático Gera uma frase curta descrevendo o problema.

• Recomendação Automática Sugere ação operacional com base no contexto.

3. Pré-requisitos

• OpenAI GPT (LLM)
• FastAPI
• Python
• Docker (opcional)
• pytest para testes

4. Instalação

1 - Clone o repositorio

git clone https://github.com/seu-usuario/llm-agent-order-issues.git
cd llm-agent-order-issues

2 - Crie o ambiente virtual

python -m venv venv
venv/bin/activate

3 - Instale as dependências

pip install requirements.txt

4 - Configure sua chave de API

OPENAI_API_KEY = "chave_api"

5. Uso

• Rode a Api

python main.py

• Acesse a doc interativa

http://0.0.0.0:8000/docs

• Exemplo de request

{
  "text": "Meu pedido atrasou 50 minutos e ainda chegou frio."
}

6. Configuração

• crie um arquivo .env na raiz contendo

OPENAI_API_KEY= "chave_api

• É gerado um exemplo em:

.env.example

7. Estrutura do projeto

├── agents/
│   ├── base_llm.py
│   ├── classifier_agent.py
│   ├── sentiment_agent.py
│   ├── priority_agent.py
│   ├── summarizer_agent.py
│   └── coordinator.py
│
├── app/
│   ├── api.py
│   └── __init__.py
│
├── .env.example
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── main.py
└── README.md

8. Como contribuir

• 1 Realize uma fork do projeto

• 2 Crie um branch seguindo esse padrão:

feature/nome-da-feature
fix/nome-do-fix
doc/ajuste-documentacao

• 3 Faça commits semânticos

• 4 Envie uma Pull Request detalhando a mudança

9. Licença

Este projeto está licenciado sob MIT License Arquivo disponivel em: LICENSE.MD