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Chat com Dados

O Chat com Dados é o assistente de IA do Lumo: você pergunta em linguagem natural e ele responde olhando seus dados reais. Ele enxerga as aplicações, executa consultas e devolve insights ancorados nos seus números.

Nomenclatura

O assistente do Lumo é chamado Lumia por padrão. Em ambientes whitelabel ele pode ser renomeado pelo administrador do tenant, então ao longo da documentação preferimos os termos genéricos — "o chat", "o assistente", "a IA do Lumo".


Onde o chat aparece

O chat está disponível em vários pontos da plataforma:

  • Sidebar de Insights — no menu lateral esquerdo, ícone de chat. Ocupa um painel lateral persistente, ideal para conversas longas ou quando você está alternando entre dashboards.
  • Janela Flutuante — abre como popup, útil para perguntas rápidas sem sair do que está vendo.
  • Dentro de uma aplicação — o botão de chat continua acessível enquanto você navega num dashboard, como uma forma rápida de complementar com perguntas o que já está sendo exibido.

"Perguntar ao chat" vs "olhar o dashboard"

São formas complementares de consumir dados.

DashboardChat
FormaVisual fixo, definido por quem construiuResposta sob demanda, em texto
Bom paraAcompanhar métricas conhecidas, comparações pré-pensadasPergunta nova, exploração ad-hoc, cruzamento incomum
VelocidadeImediato — já está montadoAlguns segundos — precisa consultar
ProfundidadeLimitado ao que foi montadoPode investigar dimensões diferentes a cada pergunta

A regra prática: se você já sabe o que quer ver toda semana, faça dashboard. Se você quer perguntar coisas que mudam a cada vez, use o chat.


Modos de resposta

O chat oferece dois modos, selecionáveis acima da caixa de mensagem:

  • Rápido — para perguntas diretas e métricas pontuais. Responde em segundos.
  • Raciocínio — para análises mais complexas (investigação de causa, comparativos com várias dimensões). Mais lento, mas mais cuidadoso.

A regra prática: comece em Rápido. Se a resposta vier rasa demais, refaça a pergunta em Raciocínio.


Como ele "pensa", em alto nível

Quando você pergunta algo, o chat:

  1. Descobre quais dados estão disponíveis na aplicação (tabelas, colunas, fatos cadastrados).
  2. Resolve nomes mencionados (ex.: "cliente acme" vira "ACME Indústrias S.A.").
  3. Executa consultas reais sobre seus dados — os números vêm direto do banco.
  4. Consolida os números em uma resposta em linguagem natural.

Por isso a resposta vem como insight ("vendas caíram 12% no comparativo semanal, puxado pela Filial Centro") e não como tabela bruta. Para a tabela bruta, use o Explorer ou um Relatório.

Para o detalhe do processo, veja Como o chat responde.


Como você ensina o seu negócio

O chat consegue responder mesmo sem nenhuma configuração — ele lê a estrutura da aplicação por conta própria. Mas o modelo de dados real quase sempre tem ambiguidade: múltiplas colunas que poderiam ser "vendas", múltiplas datas que poderiam ser "tempo".

Sem configuração, o chat faz uma escolha razoável a cada conversa — mas a escolha não é determinística. Para que a resposta seja consistente, você cadastra fatos: definições explícitas de cada conceito do seu negócio (qual coluna é a métrica, qual a data, quais filtros padrão).

Comece pelos fatos

Se você nota o chat dando respostas inconsistentes, é quase sempre porque faltam fatos — ou porque tem fatos demais competindo entre si. Veja Fatos: Ensinando seu Negócio para entender o conceito e os erros comuns.


IA pode errar

O chat sempre consulta seus dados reais para chegar nos números — ele não inventa valores. Mas pode interpretar a pergunta de outro jeito que você esperava, ou tirar conclusões além do que os dados sustentam.

A linha que aparece no rodapé do chat — "IA pode cometer erros. Verifique informações importantes." — é literal. Para decisões importantes, vale conferir os números no dashboard ou no Explorer.


Próximos passos

  • Como o Chat Responde — o caminho de uma pergunta, modos Rápido vs Raciocínio, memória entre conversas, aprendizado tácito.
  • Fatos: Ensinando seu Negócio — a peça central. O que é um fato, por que importa, e o anti-padrão "dicionário gigante".
  • Exemplos de Fatos — casos práticos: fatos bem feitos, anti-exemplos, e quando vale separar de verdade.
  • Aba Conceitos IA — referência detalhada da UI de cadastro de fatos na aplicação.