MVP
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Carlos Correia
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# 🎯 Motor de Recomendações
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# Motor de Recomendações e IA
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## Filosofia
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## Estado atual
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> "Não precisas de IA para parecer inteligente. Precisas de regras bem pensadas."
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O DayMaker usa uma abordagem baseada em **IA de linguagem com contexto do inventário**.
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O motor de recomendações evolui em 3 fases:
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| Fase | Tecnologia | Estado |
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|------|-----------|--------|
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| 1 — Regras estáticas | Lógica JS simples | ✅ MVP |
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| 2 — IA de linguagem | OpenAI API | 🔲 Fase 2 |
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| 3 — Recomendação personalizada | Histórico + ML | 🔲 Fase 3 |
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Não existe atualmente um motor de regras local como fonte principal das recomendações. A recomendação é gerada pelo serviço `AiRecommendationService`, que chama uma API Ollama remota.
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## FASE 1 — Regras Estáticas (MVP)
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## Serviço principal
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### Contextos disponíveis
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Ficheiro:
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O utilizador escolhe um dos seguintes contextos:
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```javascript
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// constants/contexts.js
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export const CONTEXTS = [
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{
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id: 'travel_short',
|
||||
label: 'Viagem curta (1-3 dias)',
|
||||
icon: '✈️',
|
||||
tags: ['travel'],
|
||||
priorityCategories: ['documents', 'clothing', 'electronics', 'footwear'],
|
||||
maxItems: 20,
|
||||
},
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||||
{
|
||||
id: 'travel_long',
|
||||
label: 'Viagem longa (4+ dias)',
|
||||
icon: '🧳',
|
||||
tags: ['travel'],
|
||||
priorityCategories: ['documents', 'clothing', 'electronics', 'footwear', 'accessories'],
|
||||
maxItems: 40,
|
||||
},
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||||
{
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||||
id: 'work',
|
||||
label: 'Dia de trabalho',
|
||||
icon: '💼',
|
||||
tags: ['work'],
|
||||
priorityCategories: ['electronics', 'clothing', 'footwear', 'accessories'],
|
||||
maxItems: 15,
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||||
},
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||||
{
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id: 'casual',
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||||
label: 'Fim de semana casual',
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||||
icon: '😎',
|
||||
tags: ['casual'],
|
||||
priorityCategories: ['clothing', 'footwear', 'accessories'],
|
||||
maxItems: 10,
|
||||
},
|
||||
{
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||||
id: 'sport',
|
||||
label: 'Treino / Desporto',
|
||||
icon: '🏃',
|
||||
tags: ['sport'],
|
||||
priorityCategories: ['clothing', 'footwear'],
|
||||
maxItems: 8,
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
id: 'outdoor',
|
||||
label: 'Saída para o exterior',
|
||||
icon: '🌲',
|
||||
tags: ['outdoor', 'travel'],
|
||||
priorityCategories: ['clothing', 'footwear', 'accessories'],
|
||||
maxItems: 12,
|
||||
},
|
||||
];
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||||
```text
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||||
lib/services/ai_recommendation_service.dart
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||||
```
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### Lógica de filtragem
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Responsabilidades:
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||||
```javascript
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// services/suggestions.js
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export function getSuggestionsForContext(items, contextId) {
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||||
const context = CONTEXTS.find(c => c.id === contextId);
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||||
if (!context) return [];
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||||
// 1. Filtrar itens com pelo menos uma tag do contexto
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||||
const relevantItems = items.filter(item =>
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||||
item.contextTags.some(tag => context.tags.includes(tag))
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||||
);
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||||
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||||
// 2. Ordenar por prioridade de categoria
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||||
const sorted = relevantItems.sort((a, b) => {
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||||
const aIndex = context.priorityCategories.indexOf(a.category);
|
||||
const bIndex = context.priorityCategories.indexOf(b.category);
|
||||
const aPriority = aIndex === -1 ? 999 : aIndex;
|
||||
const bPriority = bIndex === -1 ? 999 : bIndex;
|
||||
return aPriority - bPriority;
|
||||
});
|
||||
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||||
// 3. Limitar ao máximo de itens
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||||
return sorted.slice(0, context.maxItems);
|
||||
}
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```
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### Exemplos de output
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**Contexto: "Viagem curta"**
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```
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✅ Passaporte (documents.identity → travel)
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✅ Portátil (electronics.computers → travel, work)
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||||
✅ Carregador USB-C (electronics.cables → travel)
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||||
✅ T-shirt preta (clothing.casual → casual, travel)
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||||
✅ Jeans azul (clothing.casual → casual, travel)
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||||
✅ Sapatilhas brancas (footwear.casual → casual, travel)
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||||
❌ Fato de treino (clothing.sportswear → sport) ← não aparece
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||||
❌ Consola PS5 (electronics.gaming → casual) ← não aparece
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```
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- Buscar itens do utilizador no Supabase.
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||||
- Construir contexto textual do inventário.
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||||
- Enviar mensagens para a API Ollama.
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||||
- Manter histórico simples de conversa.
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||||
- Suportar `silent: true` para sugestões estruturadas.
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||||
- Buscar itens com imagens para a home.
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## FASE 2 — IA de Linguagem (OpenAI API)
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## Endpoint e modelo
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> **Não implementar no MVP. Esta secção é referência para a Fase 2.**
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| Campo | Valor |
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|-------|-------|
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| Endpoint | `https://apichat.epvc.pt/api/chat` |
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| Modelo | `llama3.2:3b` |
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| Stream | `false` |
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| Formato | Ollama `/api/chat` |
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### Objetivo
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Payload base:
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Permitir ao utilizador escrever em linguagem natural:
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- "Vou viajar 4 horas de comboio"
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- "Tenho uma reunião importante amanhã de manhã"
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||||
- "Fim de semana na praia"
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### Arquitetura proposta
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```
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Utilizador escreve frase
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↓
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OpenAI API (classificação de contexto)
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↓
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Retorna JSON estruturado:
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```json
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{
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||||
"context": "travel",
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||||
"duration": "short",
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||||
"environment": "transit",
|
||||
"weather": "unknown",
|
||||
"formality": "casual"
|
||||
"model": "llama3.2:3b",
|
||||
"messages": [
|
||||
{"role": "system", "content": "..."},
|
||||
{"role": "user", "content": "..."}
|
||||
],
|
||||
"stream": false
|
||||
}
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↓
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Motor de regras Fase 1 (com parâmetros enriquecidos)
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↓
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Lista de itens sugeridos
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```
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### Prompt base para OpenAI
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```
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System: És um assistente de inventário pessoal.
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Analisa a frase do utilizador e devolve APENAS um JSON com:
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- context: "travel" | "work" | "casual" | "sport" | "outdoor" | "formal"
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||||
- duration: "short" | "medium" | "long" | null
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||||
- environment: "indoor" | "outdoor" | "transit" | null
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||||
- weather: "cold" | "hot" | "rainy" | null
|
||||
- formality: "casual" | "formal" | null
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||||
User: {frase do utilizador}
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```
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## FASE 3 — Recomendação Personalizada
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## Prompt de sistema
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> **Fase muito futura. Apenas visão.**
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A IA é instruída a:
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- Sistema aprende quais itens o utilizador seleciona/ignora das sugestões
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- Pontuação de relevância por item por contexto
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- Integração com API de clima para filtros automáticos
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- Histórico de viagens para sugestões baseadas em padrões
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- Ajudar a montar outfits e escolher o que levar.
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- Usar linguagem simples e curta.
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- Não usar emojis.
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- Basear-se nas tags e notas dos itens.
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- Responder sempre em português.
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## Notas para o agente IA
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## Contexto enviado à IA
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- **No MVP, usar APENAS a Fase 1.** Não implementar OpenAI no MVP.
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- A lógica de `getSuggestionsForContext` deve ser pura (sem side effects)
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- Os contextos são fixos no MVP — não adicionar sem validar com o utilizador
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- A ordenação por `priorityCategories` é intencional e importante — respeitá-la
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||||
- Quando a Fase 2 for implementada, o output do OpenAI deve mapear para os IDs de contexto da Fase 1
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O contexto inclui os itens do utilizador:
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```text
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Itens disponiveis no inventario do utilizador:
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- Bota verde (categoria: Roupa) [tags: casual, outdoor]
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- Switch (categoria: Eletrónica) [tags: gaming, casual]
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```
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Esse contexto é anexado à mensagem de sistema.
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## Chat IA
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No ecrã `AiChatScreen`:
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- O utilizador escreve livremente.
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- Existem sugestões rápidas no topo.
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- A resposta é apresentada como conversa.
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- O histórico fica em memória no serviço enquanto a instância existir.
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## Sugestão IA na Home
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Fluxo:
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1. Utilizador toca em `Pedir sugestão à IA`.
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2. App abre um diálogo e pede a ocasião.
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3. O utilizador pode escrever algo como `piquenique no parque` ou escolher chip rápido.
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4. A app envia a ocasião em modo `silent`.
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5. A IA deve devolver apenas nomes exatos dos itens, um por linha.
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6. A app cruza esses nomes com os itens reais do Supabase.
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7. A app mostra cards com imagem, nome e categoria.
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8. O utilizador pode exportar os itens para um dia da semana.
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## Modo silencioso
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Quando `silent: true`, a instrução acrescentada ao pedido é:
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```text
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responde APENAS com os nomes exatos dos itens do meu inventario que sugeres, um por linha, sem numeracao, sem explicacao, sem comentarios.
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```
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Isto permite transformar a resposta da IA numa lista de itens reais.
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## Limitações conhecidas
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- A correspondência depende da IA devolver nomes próximos aos nomes reais.
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- Se a IA devolver texto extra, a app tenta limpar linhas, mas pode falhar correspondência.
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- A IA não vê imagens, apenas nomes, categorias, tags e notas.
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- Não há ranking local por clima, cor ou histórico de uso.
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## Melhorias futuras
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- Resposta em JSON em vez de texto simples.
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- Validação local mais robusta por ID de item.
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- Sugestões com clima e duração.
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- Preferências aprendidas por histórico.
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- Integração com calendário.
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