Sugerir IA — pipeline de 4 estágios

Como funciona

Clicar no botão Sugerir IA dispara um pipeline de 4 estágios em sequência. Os estágios ficam visíveis como chips no banner abaixo do header desde o clique:

1. ⚡ Heurística — regras exatas (match direto de nomes)
2. ○ Embeddings — similaridade semântica via vetores
3. ○ IA — Claude/GPT pra rules ambíguas
4. ○ Regras de Conversão — propostas de transform + transform_config

Estados dos chips

• ✓ verde = estágio concluído
• ⚡ pulsante azul = estágio rodando agora
• ○ cinza = pendente

Botão Sugerir Regras separado

Removido no PR #163. O fluxo dos 4 estágios já inclui Regras de Conversão automaticamente — não precisa botão separado.

Velocidade e prioridade (Épico G)

Cache de sugestões — quando você re-sugere o mesmo par (mesmo source, mesmo destino, mesmos campos), a 2ª vez vem do cache: resposta instantânea, sem custo de IA. Mudou o catálogo (campos novos/removidos)? O cache invalida sozinho e a IA roda de novo. Pra forçar uma sugestão fresca, o editor pode reenviar com refresh.

Campos obrigatórios primeiro — a IA agora prioriza os campos OBRIGATÓRIOS do destino (os que travam a integração se ficarem vazios): eles são sinalizados pra IA e garantidos na lista de candidatos. Se um obrigatório tem qualquer match plausível, a IA tende a preenchê-lo. A cobertura de obrigatórios aparece na telemetria em /admin/costs.

A IA aprende com você (Épico G)

A sugestão melhora com o uso do seu próprio cliente:

• Aprende o que você aceita — se você mantém o mesmo mapeamento para um campo em 2+ ocasiões, a IA passa a preferi-lo automaticamente nas próximas sugestões do mesmo par de formatos.
• Para de insistir no que você rejeita — se você remove a mesma sugestão 2+ vezes (e nunca a aceitou), a IA para de sugerir aquele par.
• Tudo é isolado por cliente — o aprendizado de um cliente não afeta outro.
• Mudou de ideia? Adicione a rule manualmente e mantenha no save: como passa a contar como "aceita", deixa de ser bloqueada.

A IA usa exemplos reais (Épico G)

Quando o mapping já tem mensagens no histórico, a sugestão olha 1-2 valores reais de cada campo (truncados e com dados sensíveis redigidos) para:

• entender melhor o significado do campo;
• propor a regra de conversão certa automaticamente — ex: detecta data e sugere formatação; detecta texto maior que o campo destino e sugere truncar.

Nenhum valor completo é exibido e dados pessoais comuns (CPF, CNPJ, e-mail, telefone) são mascarados antes de qualquer uso.

Pontos de partida comuns (Épico G)

Quando um par de formatos (ex: um tipo de IDoc SAP para um EDIFACT específico) já é usado por vários clientes, a sugestão aproveita os mapeamentos mais comuns como ponto de partida — útil principalmente em integrações novas, sem histórico próprio. Só entram padrões usados por pelo menos 3 clientes distintos, e apenas nomes de campo (nunca dados de ninguém). O aprendizado do seu próprio uso sempre tem prioridade.

Campos que dependem de qualifier (Épico G)

Em EDIFACT/X12/IDoc (e em listas do SAP), às vezes só um item de uma lista deve preencher um campo — por exemplo, entre vários elementos de preço, apenas o de um tipo específico (ex: PR00 = preço bruto) vira o valor da linha da fatura. A sugestão monta automaticamente essa condição (transform filter_lookup) e, como costuma envolver valor financeiro, marca a regra para revisão: confirme o qualifier no editor antes de ativar.

Agrupamento por estrutura (Épico G)

Nos bastidores, quando a IA precisa rodar, ela passa a analisar os campos agrupados por estrutura (cada segmento/loop como um bloco) em vez de fatias por tamanho. O efeito pra você é qualidade: a IA enxerga o loop coerente de uma vez (todos os filhos de LIN juntos, todos os filhos de NAD juntos) e infere relações cross-field com mais segurança. Não muda nada na tela — só melhora o que a IA propõe.