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- CustomToolRouter como callback (roda em todas as chamadas) - ToolRouterGuardrail para ativação por request - Modos: jaccard (offline) e embedding (API) - Dockerfile + docker-compose prontos - README com docs completas - Teste offline validando ~74% redução de tokens
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# Dependências do Tool Router + LiteLLM Proxy
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# Instalação: pip install -r requirements.txt
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# NOTA: litellm NÃO inclui numpy/scikit-learn por padrão.
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# Esses pacotes são necessários para o modo jaccard (cosine_similarity)
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# e para o modo embedding (vetores).
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litellm>=1.95.0
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numpy>=1.26.0
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scikit-learn>=1.3.0
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# Opcional: cache semântico com Valkey/Redis
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# redis>=5.0.0
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