🔗 Acesse o aplicativo aqui: oraculochatbot.streamlit.app
O Oráculo é um projeto de inteligência artificial que permite criar uma interface de conversação interativa capaz de conversar com seus próprios dados.
Com ele, você pode fazer perguntas e obter respostas baseadas em informações extraídas de vídeos do YouTube, arquivos CSV, PDFs e TXT, de forma simples e intuitiva.
A proposta nasceu como uma pequena aplicação apresentada em redes sociais pelo professor Rodrigo e, devido ao grande interesse, foi expandida com novas funcionalidades e flexibilidade.
O Oráculo tem como objetivo mostrar, na prática, como construir um chat inteligente que não só responde perguntas, mas também extrai informações úteis de diferentes fontes de dados, utilizando modelos de linguagem (LLMs).
Você pode escolher entre:
- Grok (gratuito)
- OpenAI (pago)
Dessa forma, é possível personalizar a experiência de conversação de acordo com sua necessidade.
- Python 3.11+
- Streamlit → Criação da interface web
- LangChain → Conexão e orquestração de modelos de linguagem
- Document Loaders → Carregamento de diferentes tipos de dados (CSV, PDF, TXT, YouTube)
- Modelos de Linguagem (Grok ou OpenAI GPT)
Organizamos o ambiente de desenvolvimento com todas as dependências necessárias para rodar o projeto sem complicações.
Criamos uma interface simples e intuitiva com sidebar, onde o usuário pode:
- Selecionar qual modelo de linguagem deseja utilizar (Grok ou OpenAI).
- Carregar seus próprios arquivos (CSV, PDF, TXT).
- Inserir links de vídeos do YouTube para análise.
Conectamos os LLMs via LangChain, que faz o trabalho de manipular dados, criar embeddings e possibilitar uma conversação natural com as fontes carregadas.
Implementamos loaders específicos para cada tipo de dado:
- YouTube → Transcrição automática dos vídeos.
- CSV → Interação com planilhas e tabelas.
- PDF → Extração de texto de documentos.
- TXT → Leitura e análise de arquivos simples.
Criamos a lógica responsável por:
- Receber as perguntas do usuário.
- Processar os dados carregados.
- Retornar respostas relevantes e contextuais.
Integramos todos os componentes, resultando em um chat funcional que conversa com diferentes tipos de dados.
O projeto também foi publicado na Streamlit Cloud, permitindo que qualquer pessoa possa acessá-lo e utilizá-lo diretamente do navegador, sem precisar instalar nada localmente.
Com o Projeto Oráculo, aprendi/pratiquei:
✅ Criar aplicações de IA práticas e funcionais.
✅ Usar o Streamlit para desenvolver interfaces simples e poderosas.
✅ Integrar modelos de linguagem via LangChain.
✅ Carregar e processar diferentes tipos de dados com document loaders.
✅ Construir um fluxo completo de conversação com dados reais.
✅ Fazer deploy de aplicações na Streamlit Cloud.