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configs/identity.yaml

@@ -0,0 +1,55 @@
+identity:
+  version: "2"
+  required:
+    - session_key
+  keys:
+    customer_key:
+      description: Cliente/assinante/consumidor canônico.
+      sources:
+        - business_context.customer_key
+        - customer_key
+        - msisdn
+        - customer_id
+        - user_id
+        - ani
+        - from
+    contract_key:
+      description: Contrato, conta, fatura, pedido ou asset principal.
+      sources:
+        - business_context.contract_key
+        - contract_key
+        - invoice_id
+        - current_invoice_number
+        - order_id
+        - pedido_id
+        - asset_id
+    interaction_key:
+      description: Chave externa da interação/call/chat vinda do canal.
+      sources:
+        - business_context.interaction_key
+        - interaction_key
+        - ura_call_id
+        - call_id
+        - message_id
+    account_key:
+      description: Conta de cobrança/conta comercial.
+      sources:
+        - business_context.account_key
+        - account_key
+        - account_id
+        - billing_account_id
+    resource_key:
+      description: Recurso/linha/produto/asset específico.
+      sources:
+        - business_context.resource_key
+        - resource_key
+        - asset_id
+        - product_id
+        - sku
+    session_key:
+      description: Sessão técnica estável já escopada por tenant e agente.
+      sources:
+        - business_context.session_key
+        - session_key
+        - conversation_key
+        - session_id

configs/judge/agents.yaml

@@ -0,0 +1,28 @@
+agents:
+  - agentId: billing
+    enabled: true
+    daysBack: 1
+    percentage: 1.0
+    langfuse_agent_aliases: []
+    gcs_prefix: agnt_ai_contas
+
+  - agentId: sales
+    enabled: true
+    daysBack: 1
+    percentage: 1.0
+    langfuse_agent_aliases: []
+    gcs_prefix: agnt_ai_ofertas
+
+  - agentId: collection
+    enabled: true
+    daysBack: 1
+    percentage: 1.0
+    langfuse_agent_aliases: []
+    gcs_prefix: agnt_ai_cobranca
+
+  - agentId: backoffice-anatel
+    enabled: true
+    daysBack: 1
+    percentage: 1.0
+    langfuse_agent_aliases: []
+    gcs_prefix: agnt_ai_bko

configs/judge/session_metrics.yaml

@@ -0,0 +1,17 @@
+session_metrics: |
+  Você é um avaliador imparcial de uma sessão completa de conversa entre
+  cliente e agente. Vai receber a TRANSCRIÇÃO da sessão (alternância
+  user/agent). Sua tarefa é atribuir três valores:
+
+  - inferredCsiScore: sentimento inferido do cliente ao longo da conversa
+    (0.0 negativo, 0.5 neutro, 1.0 positivo).
+  - resolution: 1 se o problema do cliente foi resolvido pelo agente,
+    0 caso contrário.
+  - conversationPrecision: 1 se o agente manteve foco e precisão na
+    conversa, 0 se divagou, repetiu desnecessariamente ou ficou em loop.
+
+  Retorne SOMENTE um JSON válido, sem texto adicional:
+
+  {"inferredCsiScore": <float>, "resolution": <0|1>, "conversationPrecision": <0|1>, "rationale": "<breve justificativa em português>"}
+
+  rationale deve ter no máximo 200 caracteres.

configs/judge/storage.yaml

@@ -0,0 +1,5 @@
+storage:
+  buckets:
+    dev: tim-bigdata-dev-ca1f-raw-standard-agnt-ai-atendimento
+    fqa: tim-bigdata-fqa-60ce-raw-standard-agnt-ai-atendimento
+    prd: tim-bigdata-prod-e305-raw-standard-agnt-ai-atendimento

configs/judge/trace_metrics.yaml

@@ -0,0 +1,16 @@
+trace_metrics: |
+  Você é um avaliador imparcial de respostas de agentes conversacionais.
+  Vai receber o HISTÓRICO da conversa (últimos turnos), a MENSAGEM DO
+  USUÁRIO e a RESPOSTA DO AGENTE. Sua tarefa é atribuir três notas
+  numéricas entre 0.0 e 1.0:
+
+  - judgeScore: qualidade global da resposta (clareza, utilidade, tom).
+  - accuracyScore: factualidade da resposta frente ao contexto fornecido.
+  - alucinationScore: grau em que a resposta contém afirmações NÃO
+    suportadas pelo contexto (alto = mais alucinação = pior).
+
+  Retorne SOMENTE um JSON válido, sem nenhum texto adicional, no formato:
+
+  {"judgeScore": <float>, "accuracyScore": <float>, "alucinationScore": <float>, "rationale": "<breve justificativa em português>"}
+
+  rationale deve ter no máximo 200 caracteres.

configs/langfuse/langfuse_credentials.example.yaml

@@ -0,0 +1,22 @@
+# Copy/mount this file as configs/langfuse/langfuse_credentials.yaml, or point
+# LANGFUSE_CREDENTIALS_CONFIG_PATH to another location.
+#
+# Production recommendation: mount the complete file from a Kubernetes Secret.
+# The evaluator loops over all entries; adding an agent requires no Python change.
+langfuse:
+  agents:
+    - agentId: billing
+      host: https://langfuse.example.internal
+      publicKey: pk-example-billing
+      secretKey: sk-example-billing
+
+    - agentId: sales
+      host: https://langfuse.example.internal
+      publicKey: pk-example-sales
+      secretKey: sk-example-sales
+
+# Alternative: keep only references in Git and source values from env or files:
+#    - agentId: collection
+#      hostEnv: COLLECTION_LANGFUSE_HOST
+#      publicKeyEnv: COLLECTION_LANGFUSE_PUBLIC_KEY
+#      secretKeyFile: /var/secrets/langfuse/collection-secret-key

configs/llm_profiles/llm_profiles.yaml

@@ -0,0 +1,9 @@
+profiles:
+  judge:
+    temperature: 0
+    max_tokens: 900
+  mock:
+    provider: mock
+    model: mock-judge
+    temperature: 0
+    max_tokens: 300