docs(newwhats): memória de contato passa a estado atual da Secretária IA
Documenta sec_contact_memory (extração na sumarização + recuperação por cosseno) em secretaria-ia.md e marca o item 1 do roadmap como IMPLEMENTADO. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -35,7 +35,8 @@ Frameworks de mercado (2026):
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| Modelo mais natural | Claude / GPT-4o no diálogo | médio |
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## Prioridade sugerida
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1. **Memória própria por contato** (reusa o RAG; sem infra nova) — maior ganho.
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1. ✅ **Memória própria por contato** — IMPLEMENTADA (28/jun/2026). Ver
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`secretaria-ia.md` → "Memória de longo prazo por contato" (`sec_contact_memory`).
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2. **Transcrição de áudios** (Whisper) — destrava entender quem manda áudio.
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3. **Ritmo humano** (typing + delay + chunks) — barato, muda a percepção.
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4. **Resposta em áudio (TTS)** — opcional, alto impacto, custo por uso.
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@@ -34,6 +34,18 @@ VPS3 nem na imagem do `pgdev`, e o role `newwhats` **não é superuser**
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> Para bases pequenas (clínica/empresa) é rápido e suficiente. Quando a VPS3
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> tiver `pgvector`, dá para migrar a busca ao banco sem mudar a interface.
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## Memória de longo prazo por contato
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A secretária **lembra do cliente entre conversas** (tabela `sec_contact_memory`):
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- **Extração** (na sumarização, a cada ~10 trocas): um LLM extrai *fatos
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duradouros* do cliente a partir da conversa; cada fato vira embedding e é salvo
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com **dedup** (cosseno > 0.92). Chave do contato = `ext_chat_id` (ou `contact_name`).
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- **Recuperação**: `buildSystemPrompt` injeta `=== MEMÓRIA DO CLIENTE ===` com os
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fatos mais relevantes à pergunta (cosseno). Sem chave de embedding → usa os mais
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recentes. Fallback silencioso em qualquer falha (não regride).
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- Reusa o mesmo embedding do RAG (`openai_key`/`gemini_key`); **sem pgvector**.
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## Modo teste / segurança
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- `DISABLE_OUTBOUND=true` (kill switch global, ver `ambiente-dev.md`) bloqueia
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