Motor de decisão · Laboratório prático
Seu atendimento começa com uma decisão.
Rode o Laya na sua máquina. Classifique tickets em português, confira os sinais e encaminhe para revisão.
Rode o Laya na sua máquina. Classifique tickets em português, confira os sinais e encaminhe para revisão.
Um fork do Laya oficial com uma aplicação pequena e verificável. O modelo sugere; a pessoa confirma.
Departamento, urgência, ameaça de cancelamento e pedido de reembolso com o checkpoint multilingual.
Escolha o navegador para experimentar ou use JSON para integrar a um processo local.
16 tickets sintéticos, métricas e previsões registradas. Os erros também fazem parte da entrega.
A entrada é validada antes da inferência. A aplicação recusa texto que perderia tokens e mantém revisão humana em todas as respostas.
Python 3.10+ recomendado (testado com 3.12), Git, espaço para pesos e internet na primeira carga. GPU é opcional; CPU é o padrão.
Use um ambiente virtual. Se optar por GPU, instale uma versão do PyTorch compatível com seu hardware.
# comando
python3 --version
git --versionComandos para Linux/macOS. No Windows, ative o ambiente com .venv\Scripts\activate. O site publicado é o guia; a inferência acontece no servidor local.
O clone preserva o SDK oficial e adiciona a pasta practical.
git clone https://github.com/inematds/laya.git cd laya python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python3 -m pip install -e . -r practical/requirements.txt
Baixa e carrega somente multilingual. A primeira execução demora mais.
python3 -m practical download
A saída é JSON. Nenhuma ação externa é executada.
python3 -m practical triage \ --message "Fui cobrado duas vezes. Quero o reembolso."
Abra http://127.0.0.1:8765 no navegador da mesma máquina. Porta ocupada? Use --port 8875.
python3 -m practical serve --port 8765 # GPU opcional: --device vem antes do subcomando python3 -m practical --device cuda serve --port 8875
HTTP 422 indica entrada inválida; 503 indica modelo indisponível. Só use a previsão após HTTP 200.
curl -X POST http://127.0.0.1:8765/api/triage \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message":"Quero contratar o plano empresarial."}'Compare a saída com os rótulos esperados e preserve as condições do teste.
python3 -m practical --device cuda evaluate --output avaliacao.json python3 -m unittest discover -s tests/practical -v
NVIDIA GB10, checkpoint multilingual, quatro perguntas por mensagem. Amostra didática pequena: não é uma validação para produção.
81,25% de acurácia, contra baseline majoritária de 25%. Brier multiclasses: 0,30835; ECE em dez faixas: 0,17988.
Compra de 20 licenças foi para financeiro. Previsão do tempo e mensagem enviada por engano foram para suporte técnico.
O resultado mostra por que a política mantém revisão humana, inclusive em previsões confiantes.
A confiança de choice no SDK mede concentração da distribuição, não garantia de acerto. Churn neste esquema é ameaça explícita no texto. Nenhuma dessas saídas autoriza estorno ou cancelamento.
As próximas etapas dependem de dados próprios e de critérios de operação. Não há treinamento automático nesta entrega.