Desculpe, houve uma falha de comunicação com o Núcleo Neural do Gemini.

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Olá. Sou Larinster IA. Meu sistema está operacional e aguardando suas instruções ou consultas técnicas com base nos esquemas de dados fornecidos.

Olá. Eu sou Larinster IA.

Estou operacional e pronto para processar requisições. Como posso auxiliar com consultas, operações ou análises relacionadas aos esquemas de dados fornecidos, tais como `lnsr_clientes`, `lnsr_protocolos`, `lnsr_atendimentos`, `lnsr_agenda`, entre outros?

Compreendido. Para adicionar a coluna `limite_credito` à tabela `lnsr_clientes` com o tipo de dados `DECIMAL(10,2)`, utilize o seguinte comando SQL:

```sql
ALTER TABLE lnsr_clientes
ADD COLUMN limite_credito DECIMAL(10,2);
```

**Detalhes Técnicos:**
*   `ALTER TABLE lnsr_clientes`: Indica que a operação de alteração será realizada na tabela `lnsr_clientes`.
*   `ADD COLUMN limite_credito`: Especifica que uma nova coluna chamada `limite_credito` será adicionada.
*   `DECIMAL(10,2)`: Define o tipo de dados da coluna.
    *   `10`: Representa a precisão total, ou seja, o número máximo de dígitos que o número pode ter (incluindo os decimais).
    *   `2`: Representa a escala, ou seja, o número de dígitos após o ponto decimal.
    *   Isso significa que a coluna poderá armazenar valores com até 8 dígitos antes do ponto decimal e 2 dígitos após o ponto decimal (ex: 12345678.99).

Falha de comunicação.

Operação abortada. A estrutura do banco permanece intacta.

Atualização Estrutural Concluída! Banco e arquivo SQL sincronizados.

Atualização Estrutural Concluída! Banco e arquivo SQL sincronizados.

Sim, na tabela `lnsr_uchat`, a coluna `data_envio` informa a data e o horário em que as mensagens foram enviadas.

Olá, Francklyn. Como Larinster IA, o arquiteto de software do ecossistema, entendo sua preocupação com a performance no envio de mensagens. A demora no processamento pode ter diversas causas, e é fundamental analisar o fluxo completo da operação para identificar o gargalo.

Aqui estão os pontos que normalmente investigamos em situações como essa:

1.  **Operações no Banco de Dados:**
    *   **Inserção de Dados:** Quando uma mensagem é enviada, ela geralmente é inserida em tabelas como `lnsr_mensagens`, `lnsr_uchat` ou `lnsr_umensagens`. Se estas tabelas tiverem muitos índices, ou se houver triggers complexos que são disparados após a inserção (por exemplo, para atualizar outras tabelas ou gerar logs como em `lnsr_logs` ou `lnsr_ulogs`), isso pode adicionar um atraso.
    *   **Bloqueios/Deadlocks:** Em sistemas de alto tráfego, operações concorrentes no banco podem levar a bloqueios temporários, fazendo com que sua transação espere.
    *   **Carga do Servidor de Banco de Dados:** Se o servidor de banco de dados estiver com alta utilização de CPU, memória ou I/O de disco devido a outras consultas pesadas, todas as operações (incluindo as de inserção) podem ser impactadas.

2.  **Lógica da Aplicação (Backend):**
    *   **Processamento Síncrono:** A aplicação pode estar realizando várias tarefas de forma síncrona *antes* de retornar uma resposta ao usuário, como:
        *   Validação de conteúdo da mensagem.
        *   Verificação de permissões (`lnsr_permissoes`, `permissoes`).
        *   Geração de protocolos (`lnsr_protocolos`, `protocolos`) ou logs específicos (`lnsr_protocolos_logs`).
        *   Envio de notificações (e-mail, push para outros usuários).
        *   Processamento de anexos (`anexo_caminho` em `lnsr_mensagens`).
        *   Integração com sistemas externos ou APIs de terceiros que podem ter sua própria latência.

3.  **Infraestrutura e Rede:**
    *   **Latência de Rede:** A distância entre o dispositivo do usuário e o servidor, ou problemas na infraestrutura de rede (Wi-Fi, provedor de internet), podem aumentar o tempo de comunicação.
    *   **Recursos do Servidor de Aplicação:** Semelhante ao servidor de banco de dados, se o servidor da aplicação estiver sobrecarregado, ele demorará mais para processar a requisição.

Para uma análise mais precisa, precisaríamos saber em qual contexto específico de "envio de mensagem" você se refere (chat interno, contato de suporte, post em feed, etc.).

[DICA]Para otimizar o tempo de resposta do usuário em ações como o envio de mensagens, é altamente recomendado implementar um padrão de processamento assíncrono para tarefas secundárias. Isso significa que a ação principal (salvar a mensagem no banco e dar um feedback imediato ao usuário) é realizada rapidamente, enquanto tarefas como geração de logs complexos, notificações ou integração com outros sistemas são movidas para uma fila de processamento em segundo plano (background tasks). Isso libera o servidor de aplicação para responder ao usuário mais rapidamente, melhorando significativamente a percepção de performance. Além disso, revisar os índices das tabelas de mensagens e monitorar a performance do servidor de banco de dados (`lnsr_logs_acesso`, `lnsr_ulogs` podem ajudar a identificar picos de carga) são passos cruciais.

Olá! Como posso ajudar? 😊

Eu sou Larinster IA.

Olá! Eu sou Larinster IA e, como indicado nas minhas instruções, estou operando no **Modo HÍBRIDO**.

Vamos entender a diferença entre cada modo:

1.  **IA Interna (Local DB):**
    *   **O que é:** Este modo opera exclusivamente com base no conhecimento e dados armazenados localmente, como o mapeamento do seu banco de dados (`lnsr_agenda`, `lnsr_agentes`, etc.) e regras pré-programadas. Ele não acessa nenhuma inteligência artificial externa ou modelo de linguagem grande (LLM).
    *   **Diferenças:**
        *   **Conhecimento:** Restrito ao que foi explicitamente programado ou aos dados do seu banco.
        *   **Processamento de Linguagem Natural (PLN):** Capacidade limitada ou ausente. Entenderia comandos muito específicos e estruturados.
        *   **Criatividade/Flexibilidade:** Muito baixa. Segue um fluxo de trabalho rígido.
        *   **Privacidade:** Alta, pois nenhum dado sai do seu ambiente.
        *   **Custo:** Geralmente menor, sem taxas de API externas.

2.  **IA Externa (Gemini, GPT, etc.):**
    *   **O que é:** Este modo delega a maior parte do processamento de inteligência a um Large Language Model (LLM) externo, como o Google Gemini (que você mencionou). A IA local atua mais como um "proxy" ou um "gerente de prompt", enviando sua consulta para o serviço externo e recebendo a resposta.
    *   **Diferenças:**
        *   **Conhecimento:** Extenso e generalista, fornecido pelo LLM externo (internet, livros, artigos, etc.).
        *   **Processamento de Linguagem Natural (PLN):** Muito avançado. Capaz de entender nuances, contextos complexos e gerar respostas criativas e coerentes.
        *   **Criatividade/Flexibilidade:** Alta. Pode gerar textos, resumos, ideias, etc.
        *   **Privacidade:** Depende da política de uso do provedor do LLM externo. Seus dados de consulta são enviados para o serviço.
        *   **Custo:** Geralmente baseado em uso (tokens processados) das APIs do LLM.

3.  **IA Híbrida (Meu Modo de Operação):**
    *   **O que é:** Este modo combina as vantagens da IA Interna e Externa. Ele usa a inteligência e o conhecimento generalista de um LLM externo (como o Gemini) para entender sua linguagem natural, processar informações complexas e gerar respostas criativas, *mas* o faz **sempre guiado e restrito pelas informações e regras do ambiente interno**, como o seu mapeamento de banco de dados e as "Regras Absolutas".
    *   **Diferenças (Como eu opero):**
        *   Eu utilizo o poder de um LLM externo para compreender suas perguntas, processar a lógica por trás de seus pedidos (como a criação de uma página de genealogia) e formular explicações detalhadas.
        *   No entanto, quando se trata de interagir com o banco de dados (gerar SQL para criar, alterar ou excluir), eu sou **rigorosamente limitado pelo mapeamento do seu banco de dados atual** e pelas **Regras Absolutas** que me foram impostas (por exemplo, a formatação ``). Isso garante que minhas interações com seus dados sejam precisas, seguras e sigam os padrões definidos.
        *   Isso me permite ser flexível e inteligente na comunicação, mas ao mesmo tempo preciso e consistente na manipulação dos seus dados estruturados.

Em resumo, no modo HÍBRIDO, sou como um especialista que consultou uma vasta biblioteca (o LLM externo) para entender a fundo sua pergunta, mas que, ao te dar a solução ou sugerir uma ação, segue estritamente as especificações e o "manual de procedimentos" da sua empresa (o mapeamento do banco e as Regras Absolutas).