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O bloco Roteador utiliza IA para decidir de forma inteligente qual caminho seu fluxo de trabalho deve seguir, direcionando a execução do fluxo de trabalho de acordo com condições ou lógica específicas. Diferente dos blocos de Condição que utilizam regras simples, os blocos Roteador podem entender o contexto e tomar decisões inteligentes de roteamento baseadas na análise de conteúdo.
Router

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Visão geral

O bloco Roteador permite:
1
Roteamento inteligente de conteúdo: Usa IA para entender a intenção e o contexto
2
Seleção dinâmica de rotas: Direciona fluxos de trabalho baseados em análise de conteúdo não estruturado
3
Decisões conscientes do contexto: Toma decisões inteligentes de roteamento além de regras simples
4
Gerenciamento de múltiplas rotas: Lida com fluxos de trabalho complexos com múltiplos destinos potenciais

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Roteador vs blocos de Condição

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Como funciona

O bloco Roteador:
1
Analisa o conteúdo: Utiliza um LLM para entender o conteúdo e o contexto de entrada
2
Avalia objetivos: Compara o conteúdo com os blocos de destino disponíveis
3
Seleciona o destino: Identifica a rota mais apropriada baseada na intenção
4
Executa o roteamento: Direciona o fluxo de trabalho ao bloco selecionado

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Opções de configuração

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Conteúdo/Prompt

O conteúdo ou prompt que o Roteador analisará para tomar decisões de roteamento. Isso pode ser:
  • Uma consulta ou entrada direta do usuário
  • Resultado de um bloco anterior
  • Uma mensagem gerada pelo sistema

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Blocos de destino

Os possíveis blocos de destino entre os quais o Roteador pode selecionar. O Roteador detectará automaticamente os blocos conectados, mas você também pode:
  • Personalizar as descrições dos blocos de destino para melhorar a precisão do roteamento
  • Especificar critérios de roteamento para cada bloco de destino
  • Excluir certos blocos para que não sejam considerados como destinos de roteamento

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Seleção de modelo

Escolha um modelo de IA para impulsionar a decisão de roteamento: OpenAI: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
Anthropic: Claude 3.7 Sonnet
Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
Outros provedores: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
Modelos locais: Qualquer modelo executando no Ollama
Recomendação: Use modelos com fortes capacidades de raciocínio como GPT-4o ou Claude 3.7 Sonnet para decisões de roteamento mais precisas.

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Chave API

Sua chave API para o provedor de LLM selecionado. Esta é armazenada de forma segura e utilizada para autenticação.

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Acesso aos resultados

Depois que um roteador toma uma decisão, você pode acessar seus resultados:
  • <router.prompt>: Resumo do prompt de roteamento utilizado
  • <router.selected_path>: Detalhes do bloco de destino escolhido
  • <router.tokens>: Estatísticas de uso de tokens do LLM
  • <router.cost>: Resumo de custos para a chamada de roteamento (entrada, saída, total)
  • <router.model>: O modelo utilizado para a tomada de decisões

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Funcionalidades avançadas

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Critérios de roteamento personalizados

Defina critérios específicos para cada bloco de destino: 
// Example routing descriptions
Target Block 1: "Technical support issues, API problems, integration questions"
Target Block 2: "Billing inquiries, subscription changes, payment issues"
Target Block 3: "General questions, feedback, feature requests"

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Entradas e saídas

  • Tab Title
  • Tab Title
  • Conteúdo/Prompt: Texto a analisar para decisões de roteamento
  • Blocos de destino: Blocos conectados como destinos potenciais
  • Modelo: Modelo de IA para análise de roteamento
  • Chave API: Autenticação para o provedor LLM selecionado

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Exemplos de casos de uso

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Classificação de suporte ao cliente

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Cenário: Rotear tickets de suporte para departamentos especializados

  1. O usuário envia uma solicitação de suporte através de um formulário
  2. O roteador analisa o conteúdo e contexto do ticket
  3. Problemas técnicos → Agente de suporte de engenharia
  4. Perguntas de faturamento → Agente de suporte financeiro

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Classificação de conteúdo

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Cenário: Classificar e rotear conteúdo gerado por usuários

  1. O usuário envia conteúdo ou comentários
  2. O roteador analisa o tipo de conteúdo e o sentimento
  3. Solicitações de funcionalidades → Fluxo de trabalho da equipe de produto
  4. Relatórios de erros → Fluxo de trabalho de suporte técnico

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Qualificação de leads

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Cenário: Rotear leads de acordo com critérios de qualificação

  1. Informações do lead capturadas de um formulário
  2. O roteador analisa o tamanho da empresa, indústria e necessidades
  3. Leads empresariais → Equipe de vendas com preços personalizados
  4. Leads de PMEs → Fluxo de integração self-service

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Melhores práticas

  • Fornecer descrições claras de destino: Ajude o roteador a entender quando selecionar cada destino com descrições específicas e detalhadas
  • Usar critérios de roteamento específicos: Defina condições claras e exemplos para cada rota para melhorar a precisão
  • Implementar rotas alternativas: Conecte um destino padrão para quando nenhuma rota específica for apropriada
  • Testar com entradas diversas: Certifique-se de que o roteador lida com vários tipos de entrada, casos extremos e conteúdo inesperado
  • Monitorar o desempenho do roteamento: Revise as decisões de roteamento regularmente e refine os critérios baseando-se em padrões de uso reais
  • Escolher modelos apropriados: Utilize modelos com fortes capacidades de raciocínio para decisões de roteamento complexas