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Chat de Arquitetura

Descreva o sistema e a IA vai mapear atores, contratos e fluxos.

E cê vai trabalhar executando e tal e vai fazer um serviço de babá comigo nos 90 dias. Secretário vamos chamar você de secretário melhor que eu não vou comer o secretário não três meses se eu pegar todo o dinheiro que eu ganhar dá pra fazer o fazer o retorno O certo achei que ele ia fazer ele faz um acho que ele fazia tudo um processo só você sabe o primeiro bloco de texto de 10 20.000 palavras primeiro e depois ele ia fazendo uma separação de texto. porque aí seria mais fácil então mesmo mesmo a cada 500 palavras ele separa com um novo processamento então isso primeiro processamento que ele vai fazer depois aí o que que ele faz a cada processamento ele vai extrair entidades do que do que tá definido com ontologia do sistema certo. Só que na hora que ele definir as entidades dessa em cima da ontologia ele vai aí ele vai olhar pras entidades que já existem no passado certo pra não duplicar e vai relacionar todas com todas entendeu então por exemplo se eu falei que chamei de QR e no passado eu falei que QR é QR ofertas entendeu aí na hora que ele for lançar ele vai ver que existe uma uma um nome da empresa que é ofertas que um sinônimo dela é QR E um sinônimo dela é QR aí ele não vai lançar isso como QR vai lançar com QR oferta entendeu toda vez que for referenciado com QR vai pra QR ofertas é isso que falou falar de um ecossistema inteiro aí cê for falar que eu e o verso depois fala daqui é Reg então você falando que é aí que a Katiane vai fazer as contratações da QRgin certo aí que que vai acontecer ele vai olhar porra mas a Catiane trabalha no QRofertas e ela tá prestando serviço na QRG ele vai por que ela tá relacionada às duas empresas agora entendeu e na por exemplo vai Aí ele pode ficar em dúvida e lançar uma relação dú errada só que tem contexto se eu comecei a falar daquiRg entendeu porque quantas vezes você pergunta pra uma pessoa não você tá falando disso ou daquilo pera aí eu não entendi você fala de novo cê tá tirando a dúvida não tá então isso vai acontecer com a Iá também ela analisa tu vai analisar o texto tirando as dúvidas dela por isso que não pode ser modelo vagabundo tem que ser modelo bom tá legal. Tem que ter que ser esses modelos melhores custa caro entendeu então então volta vamos voltar lá vamos tentar ir subindo o nível cada vez mais alto a gente começa a fazer os círculos e determinado o que que a gente tá falando e a gente vai falando de tudo que a gente quer construir certo Então é um dos círculos aí o mais importante que eu quero que eu quero desenvolver a gente precisa vender nós precisamos criar conteúdo a gente precisa de um de um sistema que seja um oráculo de de conteúdo E aí eu tô chamando ele de oráculos que é o que analisa os conteúdos do Instagram e cria Snepets de estrutura de de postagem que vão dar resultado ou não certo como é que a gente pode chamar isso daí. Vamos chamar de oráculo então O oráculo a gente põe sempre um nome pro negócio e e o setor da empresa que ele vai atuar eu achoing Então vamos vamo aqui em cima escreve assim nome setor objetivo e tudo vai ser com uma palavra só. Então o oráculo é o nome o setor marketing objetivo vendas. Certo então nós temos aí um sistema um sistema que vai se a gente conseguir fazer ele o oráculo vai trazer pra gente é vai fazer a gente economizar com tráfego pago economizar absurdamente com tráfego pago vai fazer a gente escalar conteúdo ter audiência própria sem depender de tráfego pago Opa tudo bom pra mim gasolina por favor.

Resultado:

Nenhuma descrição foi fornecida para extrair informações sobre o sistema.

E cê vai trabalhar executando e tal e vai fazer um serviço de babá comigo nos 90 dias. Secretário vamos chamar você de secretário melhor que eu não vou comer o secretário não três meses se eu pegar todo o dinheiro que eu ganhar dá pra fazer o fazer o retorno O certo achei que ele ia fazer ele faz um acho que ele fazia tudo um processo só você sabe o primeiro bloco de texto de 10 20.000 palavras primeiro e depois ele ia fazendo uma separação de texto. porque aí seria mais fácil então mesmo mesmo a cada 500 palavras ele separa com um novo processamento então isso primeiro processamento que ele vai fazer depois aí o que que ele faz a cada processamento ele vai extrair entidades do que do que tá definido com ontologia do sistema certo. Só que na hora que ele definir as entidades dessa em cima da ontologia ele vai aí ele vai olhar pras entidades que já existem no passado certo pra não duplicar e vai relacionar todas com todas entendeu então por exemplo se eu falei que chamei de QR e no passado eu falei que QR é QR ofertas entendeu aí na hora que ele for lançar ele vai ver que existe uma uma um nome da empresa que é ofertas que um sinônimo dela é QR E um sinônimo dela é QR aí ele não vai lançar isso como QR vai lançar com QR oferta entendeu toda vez que for referenciado com QR vai pra QR ofertas é isso que falou falar de um ecossistema inteiro aí cê for falar que eu e o verso depois fala daqui é Reg então você falando que é aí que a Katiane vai fazer as contratações da QRgin certo aí que que vai acontecer ele vai olhar porra mas a Catiane trabalha no QRofertas e ela tá prestando serviço na QRG ele vai por que ela tá relacionada às duas empresas agora entendeu e na por exemplo vai Aí ele pode ficar em dúvida e lançar uma relação dú errada só que tem contexto se eu comecei a falar daquiRg entendeu porque quantas vezes você pergunta pra uma pessoa não você tá falando disso ou daquilo pera aí eu não entendi você fala de novo cê tá tirando a dúvida não tá então isso vai acontecer com a Iá também ela analisa tu vai analisar o texto tirando as dúvidas dela por isso que não pode ser modelo vagabundo tem que ser modelo bom tá legal. Tem que ter que ser esses modelos melhores custa caro entendeu então então volta vamos voltar lá vamos tentar ir subindo o nível cada vez mais alto a gente começa a fazer os círculos e determinado o que que a gente tá falando e a gente vai falando de tudo que a gente quer construir certo Então é um dos círculos aí o mais importante que eu quero que eu quero desenvolver a gente precisa vender nós precisamos criar conteúdo a gente precisa de um de um sistema que seja um oráculo de de conteúdo E aí eu tô chamando ele de oráculos que é o que analisa os conteúdos do Instagram e cria Snepets de estrutura de de postagem que vão dar resultado ou não certo como é que a gente pode chamar isso daí. Vamos chamar de oráculo então O oráculo a gente põe sempre um nome pro negócio e e o setor da empresa que ele vai atuar eu achoing Então vamos vamo aqui em cima escreve assim nome setor objetivo e tudo vai ser com uma palavra só. Então o oráculo é o nome o setor marketing objetivo vendas. Certo então nós temos aí um sistema um sistema que vai se a gente conseguir fazer ele o oráculo vai trazer pra gente é vai fazer a gente economizar com tráfego pago economizar absurdamente com tráfego pago vai fazer a gente escalar conteúdo ter audiência própria sem depender de tráfego pago Opa tudo bom pra mim gasolina por favor.

Foi descrito um pipeline de processamento de texto longo (ex: transcricoes) que inicialmente poderia ser um processo unico, mas foi decidido segmentar o texto em blocos (mencionado: a cada ~500 palavras) e executar um novo processamento por bloco. Em cada processamento, o sistema extrai entidades com base em uma ontologia do sistema. Em seguida, ao definir entidades conforme a ontologia, o sistema consulta entidades historicas ("do passado") para evitar duplicacao e para resolver sinonimos/nomes canonicos. Exemplo explicitado: se no texto atual aparece 'QR' e historicamente isso ja foi mapeado como sinonimo de 'QR ofertas', o sistema nao deve criar uma nova entidade 'QR'; deve normalizar e registrar como 'QR ofertas' sempre que 'QR' for referenciado. Alem disso, o sistema deve criar relacionamentos entre entidades (foi dito 'relacionar todas com todas'), inferindo conexoes no contexto. Exemplo: a pessoa 'Katiane' pode estar associada a duas empresas ao mesmo tempo (ela trabalha na 'QR ofertas' e presta servico/atua em 'QRG'/'QRgin'), e o sistema deve registrar essa relacao dupla. Foi mencionado que o sistema pode ter duvidas e criar relacoes erradas se nao houver bom contexto; analogamente a um humano que pergunta para tirar duvidas, a IA precisa de um modelo melhor para desambiguar e reduzir erros (implicando custo maior). Em paralelo, foi definido um outro sistema chamado 'Oraculo' (nome: Oraculo; setor: Marketing; objetivo: Vendas) que analisa conteudos do Instagram e cria 'snippets' (estruturas de postagem) para prever se vao dar resultado ou nao. O objetivo de negocio do Oraculo e economizar com trafego pago, escalar conteudo e construir audiencia propria sem depender de anuncios pagos.

Resultado:

Foi descrito um pipeline de processamento de texto longo (ex: transcricoes) que inicialmente poderia ser um processo unico, mas foi decidido segmentar o texto em blocos (mencionado: a cada ~500 palavras) e executar um novo processamento por bloco. Em cada processamento, o sistema extrai entidades com base em uma ontologia do sistema. Em seguida, ao definir entidades conforme a ontologia, o sistema consulta entidades historicas ("do passado") para evitar duplicacao e para resolver sinonimos/nomes canonicos. Exemplo explicitado: se no texto atual aparece 'QR' e historicamente isso ja foi mapeado como sinonimo de 'QR ofertas', o sistema nao deve criar uma nova entidade 'QR'; deve normalizar e registrar como 'QR ofertas' sempre que 'QR' for referenciado. Alem disso, o sistema deve criar relacionamentos entre entidades (foi dito 'relacionar todas com todas'), inferindo conexoes no contexto. Exemplo: a pessoa 'Katiane' pode estar associada a duas empresas ao mesmo tempo (ela trabalha na 'QR ofertas' e presta servico/atua em 'QRG'/'QRgin'), e o sistema deve registrar essa relacao dupla. Foi mencionado que o sistema pode ter duvidas e criar relacoes erradas se nao houver bom contexto; analogamente a um humano que pergunta para tirar duvidas, a IA precisa de um modelo melhor para desambiguar e reduzir erros (implicando custo maior). Em paralelo, foi definido um outro sistema chamado 'Oraculo' (nome: Oraculo; setor: Marketing; objetivo: Vendas) que analisa conteudos do Instagram e cria 'snippets' (estruturas de postagem) para prever se vao dar resultado ou nao. O objetivo de negocio do Oraculo e economizar com trafego pago, escalar conteudo e construir audiencia propria sem depender de anuncios pagos.

+9 ator(es)+6 contrato(s)+8 fluxo(s)

Então falando do oráculo vamos entrar no oráculo depois a gente volta pros outras necessidades que a gente tem. Não antes põe aqui faz uma bolha nova Essa bolha não vai caber nada né. Tá essa daí esse daí é oO o sistema operacional da empresa Ele ele tá na empresa mais resiliente nos processos a gente precisa achar uma palavra única certo eu acho que é Ele torna o objetivo dele é consistência Não o objetivo dele é consistência o setor dele é gestão. Eu tinha que gestão no meio mas tá bom o setor é gestão né. O. isso como é que vai ser o chamado.S o sistema operacional da empresa. Depois a gente vai falar dele então aqui a gente resolve o problema que é eu pus alguém pra fazer alguma coisa as pessoa continua fazendo eu determinei que ah vamos tentar fazer tal iniciativa essa iniciativa vai acontecer eu tive uma ideia ela vai pro WOS e fica lá até alguém executar ela e testar e medir o resultado entendeu ela torna a empresa transparente no ponto de vista de gestão pro investidor então o investidor vai ver como que a gente faz a gestão da empresa entendeu. Como que a gente é sério com relação a isso. Então esse que é o órgOS ele mede KPI o OKR iniciativas tarefas diárias pra todos os líderes que tem que lançar esses números lá É isso e isso traz mais consistência pra gente pra gente atingir os nossos números mais previsibilidade E. Cédito. Essa é né. Sou apaixonado nela. Brinca um pouquinho sobre a suspensão né meti no meio do bar boa tarde bom trabalho.

Resultado:

Nenhuma descrição foi fornecida para construir a estrutura do sistema.

Então falando do oráculo vamos entrar no oráculo depois a gente volta pros outras necessidades que a gente tem. Não antes põe aqui faz uma bolha nova Essa bolha não vai caber nada né. Tá essa daí esse daí é oO o sistema operacional da empresa Ele ele tá na empresa mais resiliente nos processos a gente precisa achar uma palavra única certo eu acho que é Ele torna o objetivo dele é consistência Não o objetivo dele é consistência o setor dele é gestão. Eu tinha que gestão no meio mas tá bom o setor é gestão né. O. isso como é que vai ser o chamado.S o sistema operacional da empresa. Depois a gente vai falar dele então aqui a gente resolve o problema que é eu pus alguém pra fazer alguma coisa as pessoa continua fazendo eu determinei que ah vamos tentar fazer tal iniciativa essa iniciativa vai acontecer eu tive uma ideia ela vai pro WOS e fica lá até alguém executar ela e testar e medir o resultado entendeu ela torna a empresa transparente no ponto de vista de gestão pro investidor então o investidor vai ver como que a gente faz a gestão da empresa entendeu. Como que a gente é sério com relação a isso. Então esse que é o órgOS ele mede KPI o OKR iniciativas tarefas diárias pra todos os líderes que tem que lançar esses números lá É isso e isso traz mais consistência pra gente pra gente atingir os nossos números mais previsibilidade E. Cédito. Essa é né. Sou apaixonado nela. Brinca um pouquinho sobre a suspensão né meti no meio do bar boa tarde bom trabalho.

Resultado:

O sistema possui diversos atores do tipo WORKER, que incluem serviços para processamento de texto, extração e resolução de entidades, além de um oráculo de conteúdo. Existem também duas bases de dados e uma API do Instagram. Não foram especificados contratos ou fluxos entre os atores.

+9 ator(es)

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