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# Visão Geral

export const LastUpdatedPt = ({date}) => {
  const label = "Última atualização:";
  return <>
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        .last-updated-component span {
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          line-height: 1 !important;
        }

        [data-theme="dark"] .last-updated-component {
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        }

        [data-theme="dark"] .last-updated-component svg {
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          <strong style={{
    fontWeight: 600
  }}>{label}</strong> 
          <time dateTime={date}>{date}</time>
        </span>
      </div>
    </>;
};

O T-Brain é a camada de inteligência de comércio da Topsort. Ele aprende com o seu catálogo e o comportamento dos compradores para gerar previsões que ajudam o seu site ou aplicativo a decidir quais produtos mostrar.

O T-Brain é construído sobre os Large Commerce Models (LCMs) proprietários da Topsort, modelos de IA generativa criados para previsão de comércio. Está disponível para empresas de comércio e de áreas próximas, usem ou não a plataforma de publicidade da Topsort.

## Inteligência de comércio em toda a loja

O T-Brain pode apoiar busca, recomendações da página inicial, notificações, vitrines personalizadas e anúncios. Os varejistas podem usar os mesmos dados de comércio para treinar modelos para várias experiências, reduzindo a necessidade de criar e manter sistemas de previsão separados para cada caso de uso.

À medida que mais modelos ficarem disponíveis, os varejistas poderão consolidar seu stack de tecnologia com menos fornecedores.

Um varejista pode usar o Quality Prediction hoje para ajudar a determinar quais produtos merecem um espaço de recomendação ou quais candidatos devem ficar mais altos em um leilão. Os próximos modelos vão permitir selecionar produtos relevantes e personalizar a ordem deles em experiências de busca e descoberta.

Clientes atuais da Topsort podem começar com o catálogo e o comportamento dos compradores já sincronizados a partir do marketplace.

## Modelos

### Quality Prediction

O Quality Prediction pontua o quanto um produto é adequado para ser exibido em um determinado contexto. Sistemas de ranking, recomendação e leilão podem usar essa pontuação para ajudar a determinar quais produtos exibir. Este modelo está disponível agora.

### Próximos modelos

Mais modelos estão a caminho, incluindo **Product Retrieval**, que seleciona uma lista curta de produtos relevantes com base em uma consulta de busca, um comprador ou o contexto da página, e **Product Ranking**, que reordena uma lista de produtos para mostrar primeiro os melhores para um comprador e um contexto específicos.

## Como usar

Use a interface do T-Brain para conectar seus dados, configurar o treinamento, implantar um modelo e monitorar o desempenho. Depois da implantação, o seu site ou aplicativo pode chamar o modelo por uma API para receber previsões.

### 1. Conecte seus dados

Abra a guia **Data** para configurar sincronizações de dados, incluindo o catálogo, impressões, cliques e compras.

Se você já usa a Topsort, o T-Brain pode usar os dados de comércio sincronizados a partir do seu marketplace. Se você não usa a Topsort, configure sincronizações de dados para fornecer o catálogo e o comportamento dos compradores.

### 2. Configure o treinamento

Abra a guia **Tasks** para criar uma tarefa de treinamento. Selecione o modelo que deseja treinar, escolha o conjunto de dados e configure o treinamento.

### 3. Acompanhe o treinamento e implante

Abra a guia **Training** para ver suas tarefas de treinamento e o status: em andamento, concluída ou com falha.

Selecione uma tarefa para ver os detalhes e a linha do tempo do treinamento. Você pode acompanhar o progresso enquanto o treinamento está em execução ou revisar os detalhes da falha para identificar problemas que precisam de atenção.

Quando o treinamento terminar, abra os detalhes da tarefa e implante o modelo.

### 4. Integre as previsões

Após a implantação, chame a API do T-Brain adequada com uma entrada para receber uma previsão do modelo treinado. O seu site ou aplicativo pode usar essa previsão para orientar a seleção e a exibição de produtos.

### 5. Monitore o desempenho

Abra a guia **Monitor** para ver o desempenho dos modelos implantados. Os dados de desempenho aparecem depois que um modelo é implantado com sucesso.

Consulte as [perguntas frequentes](/pt/knowledge-base/t-brain/faq) e os [requisitos de dados](/pt/knowledge-base/t-brain/data-requirements).

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<LastUpdatedPt date="2026-10-08" />


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