Exportação qualitativa
Exportar mensagens
Exporta mensagens de chat como stream NDJSON para análise qualitativa com IDs anonimizados
GET
Descrição
Exporta mensagens de chat como um stream NDJSON (Newline-Delimited JSON) para análise qualitativa. Todos os IDs de pessoas são anonimizados automaticamente com HMAC-SHA256.Header de autenticação
Sua API Key do Mindo. Aceita dois tipos:
- Global (cross-company):
mindo_global_<key>— acesso a todas as empresas - De empresa:
mindo_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx— acesso limitado à empresa associada
Query parameters
ID da empresa. Aceita um inteiro ou lista separada por vírgulas:
42 ou 42,57.Data/hora de início (ISO-8601, inclusivo). Exemplo:
2026-04-01T00:00:00Z.Data/hora de fim (ISO-8601, exclusivo). Deve ser maior que
from. Máximo de 31 dias de intervalo.Filtro de plataforma:
whatsapp, instagram, messenger, all.Filtrar por agente IA. Um inteiro ou lista CSV:
5 ou 5,12.Direção da mensagem:
incoming, outgoing, all.Campos extras a incluir (CSV):
classifications, extractions, tool_calls, trace_id.Cursor de paginação obtido de
next_cursor na resposta anterior.Quantidade máxima de linhas por chamada. Intervalo: 1–10000.
Resposta
A resposta é um stream NDJSON. Cada linha é um objeto JSON com os seguintes campos:ID anonimizado da mensagem (
msg_<24 hex chars>).ID anonimizado do chat (
conv_<24 hex chars>).Timestamp ISO-8601 de quando a mensagem foi enviada.
Plataforma:
META_WHATSAPP, WHATSAPP_EVOLUTION, INSTAGRAM, MESSENGER, MANYCHAT_WHATSAPP, MANYCHAT_INSTAGRAM."inbound" (do contato) ou "outbound" (do sistema/agente/operador).Quem enviou a mensagem.
Dados do agente IA (somente se a mensagem foi gerada por um agente).
Conteúdo da mensagem.
Contexto da conversa.
Dados de exportação.
Campos opcionais (parâmetro include)
Estes campos só aparecem se solicitados no parâmetro include.
Classificações aplicadas à mensagem (incluído por padrão).
Dados extraídos da mensagem por extratores de campos personalizados.
Ferramentas executadas pelo agente IA durante a geração da mensagem.
ID de rastreamento no Langfuse para debugging. Só tem valor em mensagens outgoing geradas por um agente IA.
Paginação
A paginação é baseada em cursor. Se houver mais resultados, a última linha do stream é um sentinel:cursor=<next_cursor> para obter a página seguinte. Quando não há sentinel, todos os dados foram retornados.
Anonimização de IDs
| Prefixo | Representa |
|---|---|
msg_ | ID da mensagem |
conv_ | ID da conversa |
ctc_ | ID do contato |
agt_ | ID do agente (em author) |
op_ | ID do operador humano |
cmp_ | ID da empresa (em metadata) |
Mapeamento de canais
Valor do parâmetro channel | Plataformas incluídas |
|---|---|
whatsapp | META_WHATSAPP, WHATSAPP_EVOLUTION, MANYCHAT_WHATSAPP |
instagram | INSTAGRAM, MANYCHAT_INSTAGRAM |
messenger | MESSENGER |
all | Todas as plataformas |
Erros mid-stream
Se ocorrer um erro após o stream já ter iniciado, ele é emitido como uma linha NDJSON adicional:Limites
| Restrição | Valor |
|---|---|
| Intervalo máximo de datas | 31 dias |
| Máximo de linhas por requisição | 10.000 |
| Padrão de linhas por requisição | 5.000 |
| Mensagens excluídas | Excluídas automaticamente |
Casos de uso
Análise de qualidade das respostas dos agentes
Análise de qualidade das respostas dos agentes
Exportar apenas mensagens outgoing de um agente específico com tool_calls para avaliar quais ferramentas foram usadas e com qual sucesso:
Dataset de treinamento para classificadores
Dataset de treinamento para classificadores
Exportar mensagens incoming com suas classificações para avaliar ou retreinar modelos:
Auditoria cross-platform
Auditoria cross-platform
Exportar todas as mensagens de múltiplas empresas para auditoria comparativa:
Debugging de agentes com Langfuse
Debugging de agentes com Langfuse
Exportar mensagens com
trace_id para correlacionar com rastreamentos no Langfuse:
