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🎯 Assitente de Compras Inteligente com LangChain + PineconeDB + Gemini
Este projeto consiste na implementação de um Assistente de Compras Inteligente baseado em Inteligência Artificial, utilizando a arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), especialmente voltado para o setor de varejo e e-commerce. A solução é treinada com dados reais do catálogo de produtos da loja, o que permite ao assistente fornecer respostas altamente precisas, contextualizadas e personalizadas. Combinando busca vetorial e geração de linguagem natural, o assistente é capaz de interpretar consultas dos usuários e retornar recomendações relevantes com base no portfólio atual da empresa.
Inteligência Artificial
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🛠️ Tecnologias Utilizadas
Gemini
LangChain
PineconeDB
💡 Visão Geral
- Implementação de um pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) com arquitetura robusta e escalável
- Ingestão e indexação de dados de produtos a partir de um banco de dados MySQL para o Pinecone
- Integração com LangChain e o modelo Gemini 1.5 Flash, fornecendo geração de respostas contextuais com alto grau de relevância
- Interface interativa via Streamlit para demonstração do assistente em tempo real
📁 Tecnologias Utilizadas
| Ferramenta | Propósito |
|---|---|
| LangChain | Orquestração do pipeline RAG |
| Gemini 1.5 Flash | Modelo LLM para geração de linguagem natural |
| Pinecone | Banco vetorial para indexação e busca semântica |
| MySQL | Fonte de dados dos produtos |
| Streamlit | Interface web para interação com o assistente |
| Python | Linguagem principal da aplicação |
| Docker (opcional) | Containerização do ambiente (em desenvolvimento) |
🚀 Execução
- Configure as variáveis de ambiente (
.env) com as credenciais apropriadas (Pinecone, Gemini, MySQL) - Execute o pipeline de ingestão de dados
- Inicie a interface com Streamlit: