ADR 0008: Estratégia de Match para IA Externa e Armazém Brasil (CJ)

Status

Aceito

Contexto

O sistema OBrain-OConnect agora permite a ingestão de listas de produtos vencedores provenientes de modelos de IA externos. O desafio técnico consiste em correlacionar (match) esses produtos genéricos com o catálogo físico da CJ Dropshipping, priorizando a disponibilidade imediata em armazéns brasileiros para garantir logística local competitiva.

Decisão

Implementamos um pipeline de ingestão e match baseado nas seguintes regras contextuais:

1. Prioridade Geográfica Estrita: Ao processar tendências marcadas como user_ai, o motor TrendImporter é forçado a realizar buscas na CJ utilizando o filtro countryCode: 'BR'. Matches fora do Brasil são descartados para esta fonte.
2. Algoritmo de Similaridade (Fuzzy Match): Devido à discrepância entre nomes gerados por IA e nomes técnicos no catálogo CJ, implementamos uma validação de similaridade de palavras-chave baseada em interseção de tokens.
   • Threshold: Exigimos no mínimo 40% de similaridade entre o nome da tendência e o nome do produto retornado pela busca.
3. Escalabilidade via Endpoint: Criado um router dedicado external-ai.ts exposto em /api/external-ai/products com validação Zod, permitindo que qualquer sistema de BI/IA externo alimente a tabela trending_products de forma assíncrona.

Consequências

• Positivas: Redução drástica na taxa de erros de importação (produtos da China vinculados a tendências do Brasil); Lojistas recebem produtos com frete nacional de forma automatizada.
• Negativas: Produtos muito inovadores que ainda não chegaram ao armazém BR da CJ não serão importados até que o estoque local seja detectado.