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PreviewActualizado el 2026-10-04

IA, alertas e automações

O que a IA faz no produto: perguntas sobre o painel, insights, consulta em linguagem natural, previsões, anomalias e alertas.

En esta página (9)

Esta seção documenta, de forma honesta e verificável, tudo o que o ingestia.io faz com "inteligência" — desde contas puramente matemáticas (determinísticas) até as funcionalidades que enviam dados para um modelo de linguagem (LLM) da Anthropic.

O princípio que organiza todas as páginas é um só:

A IA do produto recusa e avisa — ela não finge. Quando não há evidência, ela diz que não há. Quando o dado é uma amostra, ela avisa. Quando cita um número, esse número tem que estar no dado que ela recebeu. Nada aqui afirma causa e efeito que os dados não comprovam.


O mais importante: determinístico ≠ LLM#

O produto tem duas famílias de "inteligência", e elas são muito diferentes em privacidade, custo e garantias. Não as confunda.

FamíliaO que éManda dado para um LLM?Custo de tokenComo se prova
DeterminísticaContas puras (estatística, regressão, comparação de limiares) rodando no nosso servidorNão. Nunca.ZeroTestes de referência com resultado idêntico a cada execução; resultado reproduzível
Com LLMEnvia contexto para um modelo Anthropic e usa a respostaSim (salva chave de desligamento)Sim (medido e com teto)Verificação determinística sobre a saída do LLM (citações, ids, filtros); soak em produção NOT_MEASURED

Anomalias, previsões e alertas são DETERMINÍSTICOS — não há LLM neles, não sai dado nenhum do produto, e o resultado é reproduzível bit a bit. Um LLM nunca decide se algo é anomalia, nem projeta uma série, nem dispara um alerta.

Text-to-SQL, Q&A, insights, narrativa de relatório e geração assistida usam LLM — e por isso passam por controles de egress, orçamento e recusa descritos aqui.


Índice das capacidades#

Usam LLM (Anthropic) — Preview

Determinísticas — sem LLM, sem egress

Transversal


Template obrigatório das páginas de capacidade#

Toda página de capacidade segue o mesmo template: um selo no topo e 9 campos. A leitura do selo já responde as três perguntas mais importantes antes de qualquer texto.

O selo (3 marcas)

código
Motor: Determinístico | Usa LLM (Anthropic)
Maturidade: Preview (nenhuma capacidade está anunciada como GA)
Medição: Verificável por teste | NOT_MEASURED (soak de IA real em produção)
  • Motor — se roda só no nosso servidor (determinístico) ou se envia dado a um LLM.
  • Maturidade — Preview em tudo. Nada nesta seção é anunciado como GA (disponível em caráter geral). A IA real e o comportamento sob carga (soak) ainda não têm medição de produção publicada.
  • Medição — capacidades determinísticas são Verificável por teste (o conjunto de testes de referência dourado congela a saída). Capacidades com LLM ficam NOT_MEASURED para métricas de qualidade/latência em produção: só publicamos número que medimos.

Os 9 campos

  1. O que faz — em uma frase, o valor para o usuário.
  2. Determinístico ou LLM? — o motor, e qual modelo/versão quando houver LLM.
  3. Dados enviados e egress — exatamente o que sai do produto (e o que nunca sai).
  4. Privacidade e retenção — PII, RLS, onde fica o registro, por quanto tempo.
  5. Tokens, custo e orçamento — reserva→liquidação e teto mensal (ou "não se aplica").
  6. Como ligar, quem pode usar e como desligar.
  7. Recusas — quando e como a capacidade se nega a responder, em vez de inventar.
  8. Limitações e ausência de causalidade — o que ela NÃO faz; nada de causa não provada.
  9. Como validar — passos concretos para conferir cada afirmação acima.

Legenda de status usada no produto e nas evidências#

  • Preview — funciona, mas não está anunciado como GA; comportamento pode mudar.
  • NOT_MEASURED — a afirmação depende de uma medição de produção que ainda não foi feita/publicada. Não é "quebrado"; é "não medido, então não afirmamos número".
  • Verificável por teste — há teste automatizado que congela a saída (conjunto de testes de referência / suíte pura), então o resultado é reproduzível.

Nenhuma página desta seção declara uma capacidade como GA de produto.

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