Menthor DB: Banco de Dados Estruturados

O ecossistema Menthor DB gerencia o ciclo de vida completo de contextos de bancos de dados, desde a ingestão e geração de metadados via IA até a auditoria de qualidade e exclusão física.

Fluxo de Processamento

O processamento no Menthor DB é predominantemente assíncrono. A API responde imediatamente para garantir alta disponibilidade, enquanto as tarefas custosas ocorrem em segundo plano.

Ingestão: O cliente inicia o processo via /databases/create_description_db ou /databases/receive_documents_db.
Resposta Imediata: Confirmação de entrada na fila ou persistência inicial.
Processamento/Análise: Validação de schema, análise via LLM (se necessário) e auditoria de qualidade.
Notificação (Webhook): Ao finalizar, o sistema envia um POST para a plataforma externa:
```
/company-contexts/partners/context/{id_context}/processed
```

Importante

O campo status na notificação pode ser SUCCESS ou ERROR. Em caso de erro, o processo deve ser reiniciado manualmente. O histórico de interações é resetado automaticamente a cada nova carga para manter a consistência da IA.

Modelos de Operação

Geração por IA (create_description_db): Endpoint: /databases/create_description_db Para tabelas sem documentação. A IA gera descrições e tipos de dados. Apresenta maior latência e consumo de tokens.
Sincronização Direta (receive_documents_db): Endpoint: /databases/receive_documents_db Para metadados já estruturados. Valida idempotência (não salva se for idêntico) e persiste o estado para uso do motor de chat.
Avaliação de Qualidade (evaluate-context-quality): Endpoint: /databases/evaluate-context-quality Realiza auditoria técnica (completude/unicidade) e semântica nas tabelas de um contexto.
Exclusão de Contexto (delete_documents_db): Endpoints: /databases/delete_documents_db Remove permanentemente os arquivos de metadados locais. Operação segura e idempotente (retorna sucesso mesmo se o arquivo já não existir).