- inicializa Vertex AI uma única vez por processo
- adiciona cache de modelos GenerativeModel por nome
- adiciona cache da conversão de tools para formato Vertex
- executa send_message em asyncio.to_thread para não bloquear o loop async
- adiciona método warmup no LLMService (best effort)
- executa warmup no startup da API FastAPI
- executa warmup no startup do Telegram Satellite
🎯 Resultado esperado:
- menor latência no primeiro request (cold start)
- menor overhead por requisição subsequente
- melhor throughput em cenários concorrentes
- adiciona coleta incremental de dados (slot filling) por usuario para placa, data/hora, modelo, ano, km e historico de revisao, evitando perda de contexto entre mensagens
- implementa extracao auxiliar por regex para interpretar respostas curtas e completar o payload de revisao sem depender totalmente do modelo
- passa a bloquear conflito global de agenda no mesmo horario (independente de usuario/veiculo) e sugerir proximo horario disponivel
- adiciona confirmacao de sugestao pendente (ex.: "pode") e remarca??o quando o cliente recusa o horario sugerido (incluindo casos com apenas novo horario)
- amplia a tool de agendar revisao com novos campos obrigatorios e calculo de valor estimado da revisao com base em modelo, ano, km e fidelidade de revisoes anteriores
- atualiza schemas e rota mock para refletir o novo contrato de agendamento
- endurece o satelite do Telegram com prevencao de instancia duplicada e descarte de backlog no startup para reduzir respostas repetidas
Vitor Hugo Belorio Simão