CHATBOT FASE.PRO
IAProjeto InternoChatbot inteligente com RAG e busca vetorial para apoiar programas de fomento cultural e social.
Meu Papel no Projeto
Resumo do Projeto
O Chatbot FASE.PRO é um assistente virtual inteligente construído para atender usuários da plataforma FASE.PRO, especializada em fomento a projetos culturais e sociais. Integrando tecnologias como GPT-4, Azure Cognitive Search e busca vetorial, o chatbot fornece respostas contextualizadas, sugere editais relevantes, realiza desambiguação de perguntas e coleta feedbacks para aprimoramento contínuo. A arquitetura modular permite escalabilidade e personalização do fluxo RAG para diferentes clientes, com controle completo de parâmetros e módulos.
Este é um projeto interno por isso suas informações são limitadas. Para mais detalhes, entre em contato diretamente com a empresa responsável.
Minhas Contribuições
- Desenvolvimento completo do chatbot com arquitetura modular baseada em RAG
- Decisões estratégicas sobre tipo de busca (semântica vs vetorial) com base em testes reais
- Integração com Azure Cognitive Search, OpenAI e banco SQL Server para loggings e métricas
- Criação de sistema de smalltalk para interação mais fluida com os usuários
- Implementação de fluxo de desambiguação com opções dinâmicas renderizadas na interface
- Sistema de feedback para coleta de avaliações sobre as respostas do bot
- Desenvolvimento de estrutura multi-cliente com configurações personalizadas por organização
Desafios e Soluções
Desafios
O maior desafio foi desenvolver uma arquitetura flexível e extensível que permitisse adaptar o fluxo RAG para diferentes realidades e clientes, mantendo qualidade nas respostas e facilidade de manutenção. Também foi desafiador implementar filtros de contexto e desambiguação em perguntas genéricas, além de criar uma estrutura de logging e avaliação robusta com integração direta ao banco de dados SQL Server.
Soluções
A arquitetura do chatbot foi baseada em módulos independentes que compõem o fluxo do RAG, possibilitando substituição ou extensão de partes específicas (busca, ranking, geração, validação etc). A escolha entre busca vetorial e semântica foi feita com base em testes de precisão e recall. Também foram implementadas estratégias para detectar ambiguidades e oferecer respostas guiadas por múltiplas opções, com feedback de qualidade diretamente integrado ao backend.
Tecnologias e Ferramentas
Galeria de Imagens
Projeto Interno
Chatbot UI
Chatbot UI