Pipeline GenAI de Recomendações para Líderes de Vendas
Pipeline GenAI de Recomendações para Líderes de Vendas
Projeto em produção que integra Machine Learning (dados, features, orquestração) e GenAI (Claude, prompts, inferência em batch) para gerar recomendações em linguagem natural para líderes de equipes de vendas.
Fluxo resumido
- Configuração – Ambiente, endpoint Claude, método (ai_query ou pay_per_token).
- Carga e padronização – Tabelas Process C, mapeamento de colunas.
- Preparação e feature engineering – Métricas por líder e equipe (atividade, níveis, inatividade).
- Geração de prompts – Prompts por tipo de recomendação (PySpark).
- Inferência LLM – Batch com Claude (ai_query ou pay_per_token).
- Persistência – Delta Lake, Unity Catalog.
Onde ver mais
📄 Ler o artigo completo – Visão geral, explicação de ai_query e pay per token, engenharia de prompts e relação com ML e IA.
Tecnologias
Databricks, PySpark, Delta Lake, Claude (Anthropic), Unity Catalog, Python, CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions).