Quando um cliente envia uma avaliação com comentário de texto, o sistema analisa automaticamente o conteúdo via inteligência artificial (OpenAI) e classifica o sentimento como positivo, neutro ou negativo.
A análise gera três resultados: a classificação de sentimento, um score de confiança (-1.0 a 1.0) e um resumo conciso gerado pela IA. Esses dados alimentam os filtros de listagem, os gráficos do dashboard (distribuição de sentimento em doughnut) e os gatilhos de automação.
O gatilho feedback_recebido pode filtrar por sentimento, permitindo workflows como: avaliação negativa detectada → notificar gerente por email → criar ticket no kanban. Ou: avaliação positiva → agradecer automaticamente → sugerir publicação como depoimento.
Se a IA estiver indisponível ou o limite diário for atingido, o sistema usa fallback por nota: nota >= 4 é positivo, nota 3 é neutro, nota < 3 é negativo. O rate limiting protege contra uso excessivo da API.
Veja: Análise de sentimento