Logística — rastreio e atendimento com IA

Cenário — TransLog BR

• Empresa fictícia de transporte rodoviário e última milha (B2B).
• Dor: alto volume no SAC, e-mails de atraso manuais, endereços digitados errado no TMS.
• Objetivo: usar IA generativa para triagem, comunicação, consulta fundamentada e parsing de endereço.
• Stack dos exemplos: PHP 8.2+, curl, API OpenAI (opcional — há modo demo).

Dados de exemplo

• exemplos/logistica/data/pedidos.json — 3 remessas com status, previsão e observações.
• exemplos/logistica/data/faq-logistica.txt — políticas de prazo, rastreio e SAC.
• lib/OpenAiClient.php — cliente HTTP mínimo reutilizado pelos quatro scripts.

Pedido de exemplo (pedidos.json):

{
  "codigo": "BR-2026-00492",
  "cliente": "TechParts Importadora",
  "origem": "Campinas — SP",
  "destino": "Belo Horizonte — MG",
  "status": "Atrasado",
  "previsao": "2026-02-27",
  "observacao": "Retido no pátio por inspeção documental."
}

Programa 1 — Classificar ticket (few-shot)

• Entrada: mensagem do cliente via argv ou texto fixo.
• Saída: uma categoria (RASTREIO, ATRASO, RECLAMACAO, REAGENDAMENTO, DUVIDA).
• Temperatura 0 para resposta determinística; few-shot no próprio prompt.

# Caminho: abjinfo_gen/exemplos/logistica/01-classificar-ticket.php

php 01-classificar-ticket.php "Minha entrega BR-2026-00492 não chegou"

# Trecho principal — exemplos few-shot + classificação:

$user = <<<PROMPT
Exemplos:
Entrada: "Qual o status do pedido BR-2026-00481?"
Saída: RASTREIO
...
Classifique:
Entrada: "{$mensagem}"
Saída:
PROMPT;

$categoria = $client->chat([
    ['role' => 'system', 'content' => $system],
    ['role' => 'user', 'content' => $user],
], 0.0);

Programa 2 — E-mail de atraso

• Busca o pedido em pedidos.json pelo código BR-AAAA-NNNNN.
• Injeta o JSON no prompt — a IA só redige com base nesses fatos.
• Evita inventar prazo: instrução explícita no prompt.

# Caminho: abjinfo_gen/exemplos/logistica/02-email-atraso.php

php 02-email-atraso.php BR-2026-00492

# Carrega pedido real do JSON e monta o prompt:

$contexto = json_encode($pedido, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_PRETTY_PRINT);

$prompt = <<<PROMPT
Com base APENAS nos dados JSON abaixo, redija um e-mail formal...
Dados do pedido:
{$contexto}
PROMPT;

Programa 3 — RAG: FAQ + pedido

• Simula RAG sem banco vetorial: concatena FAQ + registro do pedido.
• Exige citação [FAQ] ou [PEDIDO] — padrão para auditoria no SAC.
• Em produção: substituir por busca semântica (embeddings) sobre milhares de protocolos.

# Caminho: abjinfo_gen/exemplos/logistica/03-rag-status-pedido.php

php 03-rag-status-pedido.php BR-2026-00492 "Por que atrasou?"

# Montagem do contexto recuperado:

$trechos = [
    '[FAQ]' . "\n" . $faq,
    '[PEDIDO]' . "\n" . json_encode($pedido, JSON_UNESCAPED_UNICODE),
];
$contexto = implode("\n\n---\n\n", $trechos);

# Prompt exige resposta só com base nos trechos e cita a fonte.

Programa 4 — Extrair endereço (JSON)

• Operador cola endereço em texto livre (e-mail do cliente, WhatsApp).
• LLM devolve JSON para integração direta no TMS/WMS.
• Validação: json_decode com JSON_THROW_ON_ERROR antes de persistir.

# Caminho: abjinfo_gen/exemplos/logistica/04-extrair-endereco.php

php 04-extrair-endereco.php

# Saída esperada (estrutura):

{
  "logradouro": "Av. Paulista",
  "numero": "1000",
  "complemento": "conj 42",
  "bairro": "Bela Vista",
  "cidade": "São Paulo",
  "uf": "SP",
  "cep": "01310-100",
  "referencia": "ed. azul ao lado do MASP",
  "contato": "Carlos (11) 98765-4321"
}

Cliente OpenAI compartilhado

• lib/OpenAiClient.php encapsula curl + chat/completions.
• OpenAiClient::fromEnv() retorna null se OPENAI_API_KEY não estiver definida.
• Todos os scripts caem em modo demo com saída simulada — útil em aula sem billing.

# abjinfo_gen/exemplos/logistica/lib/OpenAiClient.php

$client = OpenAiClient::fromEnv();

if ($client === null) {
    echo "[MODO DEMO — defina OPENAI_API_KEY para chamar a API]\n";
    // ... resposta simulada pedagógica
    exit(0);
}

$resposta = $client->chat($messages, $temperature);

Como executar na prática

• 1. Abra terminal na pasta abjinfo_gen/exemplos/logistica/
• 2. (Opcional) export OPENAI_API_KEY=sk-... — Windows: set OPENAI_API_KEY=sk-...
• 3. Rode cada script com php 01-classificar-ticket.php "sua mensagem"
• 4. Altere pedidos.json ou faq-logistica.txt e observe mudança nas respostas.
• 5. Em produção: log de prompts, mascaramento de PII e revisão humana em RECLAMACAO.