A useful AI layer for local businesses cannot be a single chatbot prompt. It needs client settings, sector prompts, model choices, fallbacks, API-key ownership and safety controls.
› What I Built
I built PertoDaqui Inteligencia as the AI control plane: dashboard-managed assistant configuration, sector behaviour, BYOK settings, runtime APIs, model routing and fallback/guardrail rules.
› Core Capabilities
Assistant configuration per client and business sector.
BYOK support for client-owned Groq keys and platform fallbacks.
Prompt, welcome-message and runtime behaviour management.
Hybrid routing across cloud and local/controlled models.
Guardrails for injection, spam, message size and unavailable APIs.
› Technical Decisions
01
Separate configuration from runtime so behaviour can change without redeploying.
02
Make API-key ownership explicit instead of hiding all cost behind the platform.
03
Run guardrails before model calls to reduce unsafe or wasteful inference.
04
Keep static fallback responses available for degraded states.
› What This Demonstrates
Applied AI implementation beyond prompting: control-plane design, BYOK, fallback engineering, guardrails, model routing and operational AI governance.
› Limitations & Next Steps
Broaden local-model support for high-sovereignty clients.
Improve retry and backoff behaviour around inference rate limits.
› Project Links
PertoDaqui AI & Messaging• Sistema Live
Inteligência
Painel de controlo de IA para assistentes, APIs, BYOK e modelos híbridos
› Screenshots
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Painel de controlo de assistentes com definição dinâmica de prompts por setor e modelo.
Painel de controlo de assistentes com definição dinâmica de prompts por setor e modelo.
Uma camada de IA util para negocios locais nao pode ser um unico prompt de chatbot. Precisa de definicoes por cliente, prompts por setor, escolha de modelos, fallbacks, chaves API e controlos de seguranca.
› O que foi Construído
Construí o PertoDaqui Inteligencia como painel de controlo de IA: configuracao de assistentes por dashboard, comportamento por setor, BYOK, APIs de runtime, routing de modelos e regras de fallback/guardrails.
› Capacidades Centrais
Configuracao de assistentes por cliente e setor.
BYOK para chaves Groq do cliente e fallbacks da plataforma.
Gestao de prompts, mensagens iniciais e comportamento em runtime.
Routing hibrido entre modelos cloud e locais/controlados.
Guardrails para injection, spam, tamanho de mensagens e APIs indisponiveis.
› Decisões Técnicas
01
Separar configuracao de runtime para mudar comportamento sem redeploy.
02
Tornar propriedade/custo de chaves API explicito.
03
Executar guardrails antes de chamar modelos.
04
Manter respostas estaticas de fallback para estados degradados.
› O que isto Demonstra
Implementacao de IA aplicada alem de prompts: control plane, BYOK, fallback, guardrails, routing de modelos e governanca operacional.
› Limitações & Próximos Passos
Alargar suporte a modelos locais para clientes com maior soberania.
