O TOTVS Atlas é um projeto desenvolvido para responder aos desafios apresentados no Enterprise Challenge 2025 da FIAP. A proposta consiste na criação de um agente de inteligência artificial (IA) capaz de interpretar relatórios complexos, gerar insights relevantes e sugerir ações personalizadas aos stakeholders de cada empresa.

Criar um agente de IA orquestrado, integrando técnicas avançadas de:

• Clusterização inteligente de clientes
• Análise preditiva
• Geração de relatórios automatizados

O objetivo central é personalizar a jornada dos clientes da TOTVS, atuando como um "copiloto analítico" que interpreta dados em tempo real, gera insights estratégicos e recomenda ações específicas para retenção, aumento da satisfação e exploração de oportunidades de negócio.

• Interno (TOTVS):

  • Gestores e analistas das áreas de:

    • Sucesso do Cliente
    • Suporte
    • Marketing
    • Comercial

• Externo (Clientes Empresariais B2B):

  • Empresas de diversos setores:

    • Saúde
    • Varejo
    • Logística
    • Outros segmentos relevantes

• ✅ Aumento da satisfação dos clientes TOTVS por meio da personalização da jornada do cliente.
• 📈 Redução significativa do churn, através da detecção proativa de riscos.
• 🚀 Aumento da receita com estratégias inteligentes de upsell e cross-sell orientadas por dados.
• ⚡ Maior agilidade na tomada de decisão, impulsionada por suporte contínuo da IA.

• Inteligência Artificial (IA)
• RAG
• Machine Learning (ML)
• BI
• Vectorstore
• SGBD
• Cloud
• Clusterização

1. Instale o Poetry (gerenciador de pacotes) na versão 2.1.1:

Windows:

(Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org/2.1.1 -UseBasicParsing).Content | py -

Mac/Linux:

curl -sSL https://install.python-poetry.org/2.1.1 | python3 -

Verifique a instalação:

poetry --version  # Deve exibir: Poetry (version 2.1.1)

Se você tiver uma versão diferente instalada, pode desinstalá-la primeiro:

# Windows
(Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org -UseBasicParsing).Content | py - --uninstall

# Mac/Linux
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - --uninstall

# Instale as dependências usando o Poetry
poetry install

# Ative o ambiente do Poetry
poetry shell

Para facilitar a execução da aplicação em um ambiente isolado e consistente, você pode usar o Docker e o Docker Compose.

Pré-requisitos:

• Docker e Docker Compose instalados.

Passos:

1. Crie o arquivo de ambiente: Na raiz do projeto, crie um arquivo chamado .env e preencha com suas credenciais. Use o arquivo .env.example como modelo.

   # Configurações do Banco de Dados
   DB_SERVER=seu_servidor_db
   DB_DATABASE=seu_banco_de_dados
   DB_USERNAME=seu_usuario
   DB_PASSWORD=sua_senha
   
   # Configurações do Qdrant
   QDRANT_URL=sua_url_qdrant
   QDRANT_API_KEY=sua_chave_api_qdrant
   
   # Configurações da LLM (Gemini)
   GEMINI_API_KEY=sua_chave_api_gemini

2. Construa e inicie os contêineres: Execute o comando a seguir na raiz do projeto. Ele irá construir a imagem da API e iniciar o serviço em background.

   docker-compose up -d --build

3. Acesse a API: A aplicação estará disponível nos seguintes endereços:

   • API Status: http://localhost:8000/
   • Documentação (Swagger): http://localhost:8000/docs

4. Verificando os logs: Para acompanhar os logs da aplicação em tempo real, use o comando:

   docker-compose logs -f

5. Parando a aplicação: Para parar e remover os contêineres, execute:

   docker-compose down

A partir da versão 2.4, o PyTorch oferece suporte oficial ao Python 3.12, incluindo a funcionalidade torch.compile. Para garantir máxima estabilidade e compatibilidade com todas as bibliotecas utilizadas neste projeto, recomendamos o uso do Python 3.11.8, conforme especificado no arquivo pyproject.toml.

• Esparta-Soluções

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