Como funciona a classificação automática

Cascata regras → heurística → LLM, e como treinar com correções.

5 min de leitura Atualizado em 08 de junho de 2026

O Gliber categoriza sozinho usando três camadas, do mais barato (regras) para o mais caro (LLM). Cada camada tem um limiar de confiança — abaixo dele, a transação não é classificada e fica para revisão.

Como funciona o cascata

1
Memória de regras (DjangoMemoryStore)
Se já existe uma regra ensinada (sua ou global via MerchantProfile) que casa com a descrição da transação, ela é aplicada. Confiança alta, custo zero, milissegundos.
2
Heurística por palavra-chave
Conjunto de regras curadas: "uber" → Transporte, "drogaria" → Saúde, etc. Cobre uns 30% dos casos sem precisar de IA.
3
LLM (Claude / Gemini / GPT)
Último recurso. Recebe só a descrição da transação (nunca conta, valor completo, CPF) e devolve a categoria. Confiança variável.

Corrigindo: o ciclo de aprendizado

Sempre que você muda a categoria de uma transação, o Gliber grava esse exemplo na memória. Da próxima vez que aparecer uma descrição parecida, a camada 1 já resolve sozinha. É por isso que classificadores ficam melhores com o uso.

Reclassificar transações semelhantes

Quando você corrige uma transação, o Gliber oferece um botão "Aplicar a transações semelhantes". Isso atualiza, em uma ação, todas as transações com descrição parecida (mesmo merchant) que estavam classificadas igual à anterior.

Privacidade
Apenas a descrição da transação é enviada para os provedores externos. Os contratos com Anthropic, Google e OpenAI vedam uso para treinamento dos modelos deles.

Desligar a IA

Em Configurações → Classificação, você pode desativar a camada LLM. As camadas 1 e 2 continuam funcionando; transações que não baterem em nenhuma regra ficam com "categoria a definir" para você decidir manualmente.

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