A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.
Analisando a estrutura de um projeto real de um agente de, por exemplo, saúde, podemos entender como essas peças se conectam para criar uma aplicação coesa e inteligente.
As ferramentas essenciais
Para construir um agente de IA com uma interface web, precisamos de um conjunto específico de ferramentas. A espinha dorsal do projeto se apoia em algumas bibliotecas-chave:
- Shiny: Usado para construir a interface do usuário (UI). Com ele, é possível criar o layout do aplicativo, como a janela de chat, e gerenciar a interatividade com o usuário de forma simples e direta em Python.
- LangChain: Atua como um orquestrador. É a "cola" que conecta a interface do usuário aos modelos de linguagem e à nossa base de dados. Ele simplifica a criação de cadeias de processos complexas, como a que usamos para consulta e resposta.
- Google Generative AI: Fornece os modelos de IA, como o Gemini. Um modelo é usado para gerar as respostas em linguagem natural, e outro, especializado, para transformar os documentos em vetores numéricos (embeddings) que a máquina consegue entender e comparar.
- ChromaDB: Funciona como um banco de dados vetorial. É aqui que os documentos processados são armazenados, permitindo que o sistema realize buscas de similaridade semântica de forma extremamente rápida e eficiente.
- PyPDF: Uma biblioteca auxiliar, mas crucial, para carregar e extrair o texto dos documentos em formato PDF que alimentarão a base de conhecimento do agente.
Organização e arquitetura do projeto
A organização do código é fundamental para que o aplicativo seja funcional e fácil de manter. A estrutura geral pode ser dividida em três partes principais:
- A interface com o usuário - UI (
app.py): Este arquivo é responsável por toda a parte visual e de interação. Utilizando oshiny, ele cria a página web, define o título e inicializa o componente de chat com mensagens de boas-vindas. Sua principal função é capturar a pergunta do usuário e enviá-la para o módulo de lógica do agente, exibindo a resposta em tempo real. - O cérebro do agente (
rag.py): Aqui reside a inteligência da aplicação, implementando a técnica conhecida como Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O processo ocorre em etapas:- Carregamento: O sistema lê os arquivos (neste caso, PDFs de uma pasta local).
- Divisão: Os documentos são quebrados em pedaços menores (chunks) para otimizar a busca.
- Vetorização: Cada pedaço de texto é convertido em um embedding pelo modelo de IA do Google e armazenado no banco de dados vetorial Chroma.
- Recuperação e Geração: Quando o usuário faz uma pergunta, o sistema primeiro busca no Chroma os chunks de texto mais relevantes. Em seguida, esses chunks são enviados ao modelo Gemini, juntamente com a pergunta original, para que ele gere uma resposta precisa e contextualizada.
- Configuração centralizada (
configs.json): Para evitar que parâmetros e textos fiquem espalhados pelo código, um arquivo de configuração centraliza tudo. Nele, definimos o "prompt do sistema" (que instrui a IA sobre sua personalidade e função), os parâmetros do modelo (como criatividade e tamanho da resposta), os caminhos para os arquivos e até mesmo os textos da interface do usuário. Isso torna o aplicativo extremamente flexível e fácil de adaptar.
Ao unir a simplicidade do Shiny para criar interfaces web com o poder da orquestração do LangChain e a inteligência dos modelos do Google, é possível desenvolver assistentes virtuais especializados e robustos, capazes de transformar a maneira como interagimos com informações complexas.
