Crie seu Próprio Chat com PDF: Um Guia com Inteligência Artificial, BuildShip e Bolt.new

Introdução à Inteligência Artificial para Chat com PDF

Você já imaginou poder conversar diretamente com seus documentos PDF, fazendo perguntas e obtendo respostas contextuais em linguagem natural? Essa funcionalidade, cada vez mais presente em diversas aplicações, revoluciona a forma como interagimos com grandes volumes de informação. Neste artigo, exploraremos como construir seu próprio aplicativo de chat com PDF utilizando o poder da BuildShip, uma plataforma low-code para desenvolvimento de backend, e a Bolt.new, uma ferramenta de IA para geração de interfaces de usuário, tudo isso sem a necessidade de escrever uma única linha de código complexo. Veremos como a tecnologia de Retrieval Augmented Generation (RAG) é fundamental nesse processo, permitindo que a Inteligência Artificial forneça respostas mais precisas e relevantes.

O Poder da Inteligência Artificial e RAG com BuildShip

Aplicações de chat com PDF, embora pareçam simples na superfície, utilizam uma técnica sofisticada de Inteligência Artificial conhecida como Retrieval Augmented Generation (RAG). Conforme detalhado em diversas pesquisas na área de IA, o RAG aprimora os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como o GPT, permitindo que eles acessem e utilizem informações de uma base de conhecimento externa durante a geração de respostas. Isso resulta em interações mais precisas, contextualmente ricas e menos propensas a alucinações, pois o modelo não se baseia apenas em seu treinamento prévio, mas também em dados relevantes recuperados em tempo real.

No contexto do nosso aplicativo de chat com PDF, o RAG funciona da seguinte maneira:

• Ingestão e Indexação: O conteúdo do PDF é extraído, dividido em trechos menores (chunks) e transformado em representações numéricas chamadas vetores de embeddings. Esses embeddings são armazenados em um banco de dados vetorial.
• Recuperação: Quando o usuário faz uma pergunta, essa pergunta também é convertida em um vetor de embedding. O sistema então busca no banco de dados os trechos de texto do PDF cujos embeddings são mais similares ao embedding da pergunta.
• Geração Aumentada: Os trechos recuperados, juntamente com a pergunta original, são fornecidos ao LLM, que utiliza essas informações para gerar uma resposta coesa e contextualizada.

Configurando o Sistema RAG na BuildShip

A BuildShip simplifica a criação desse sistema RAG através de templates e nós pré-configurados. Como demonstrado no tutorial da própria BuildShip, é possível iniciar rapidamente utilizando o template "RAG using BuildShip". Este template cria automaticamente dois workflows principais:

1. Store Vector Embeddings (Armazenar Vetores de Embeddings): Responsável pela ingestão e processamento dos PDFs.
2. RAG using BuildShip: Responsável por lidar com as consultas do usuário e gerar as respostas.

Embora a BuildShip também ofereça a opção de integrar com bancos de dados vetoriais externos como o Supabase, o template focado na própria infraestrutura da BuildShip é o caminho mais direto para este projeto.

Workflow de Ingestão de PDF e Vetores de Embeddings na BuildShip

Este workflow, também conhecido como pipeline de ingestão, é crucial para preparar seus PDFs para a interação. Ele compreende os seguintes passos:

• Upload do PDF: O arquivo PDF é enviado para o workflow.
• Extração de Texto com Mistral AI OCR: O texto do PDF é extraído utilizando o serviço de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) da Mistral AI. É importante notar que a Mistral AI disponibiliza chaves de API gratuitas para testes, facilitando o acesso a essa tecnologia.
• Divisão em Chunks (Fragmentação): O texto extraído é dividido em fragmentos menores, geralmente com um tamanho definido (por exemplo, 1000 caracteres), para otimizar a busca por similaridade.
• Geração de Vetores de Embeddings com OpenAI: Para cada chunk de texto, um vetor de embedding é gerado. Este processo utiliza modelos avançados da OpenAI, como o `text-embedding-ada-002`. Uma chave de API da OpenAI será necessária aqui.
• Armazenamento na BuildShip Database: Os chunks e seus respectivos embeddings são armazenados no banco de dados da BuildShip, prontos para serem consultados.

Workflow de Consulta e Geração de Resposta com Inteligência Artificial na BuildShip

Este segundo workflow é ativado quando o usuário envia uma pergunta:

• Embedding da Consulta: A pergunta do usuário é transformada em um vetor de embedding, utilizando o mesmo modelo da OpenAI empregado na etapa de ingestão.
• Consulta Vetorial (Vector Query): A BuildShip realiza uma busca por similaridade (nearest neighbor search) no banco de dados, comparando o embedding da pergunta com os embeddings dos chunks do PDF armazenados. Para que essa busca funcione eficientemente, é necessário criar um índice vetorial na coleção de chunks. O próprio tutorial da BuildShip alerta para a necessidade de criar este índice na primeira execução do workflow.
• Concatenação dos Chunks Relevantes: Os chunks mais relevantes recuperados pela consulta vetorial são concatenados.
• Geração de Texto com GPT: Os chunks concatenados (o contexto) e a pergunta original são enviados para um modelo de linguagem da OpenAI (GPT), que gera a resposta final para o usuário.

Gerando a Interface do Usuário com Bolt.new

Com os workflows de backend prontos e funcionais na BuildShip, o próximo passo é criar a interface do usuário (UI) para o nosso aplicativo de chat com PDF. É aqui que a Bolt.new demonstra seu valor como uma ferramenta de IA para desenvolvimento de frontend. Em vez de codificar a UI manualmente, podemos simplesmente descrever para a Bolt.new o que queremos construir.

O processo, conforme sugerido no vídeo, envolve fornecer prompts detalhados para a Bolt.new, especificando as duas principais funcionalidades:

1. Upload de PDF: Descrever a necessidade de um componente para que o usuário possa enviar um arquivo PDF. É crucial informar à Bolt.new o endpoint URL do workflow de ingestão da BuildShip (o workflow "Store Vector Embeddings") para onde o PDF deve ser enviado. Também é importante instruir a Bolt.new a enviar os nomes das coleções (`filesCollectionName`, `chunksCollectionName`) e o nome do campo de embedding (`embeddingFieldName`) como parte da requisição, conforme esperado pelo workflow da BuildShip.
2. Chat com PDF: Descrever a interface de chat, com um campo para o usuário digitar suas perguntas e uma área para exibir as mensagens trocadas. Para esta funcionalidade, a Bolt.new precisará interagir com o endpoint URL do workflow "RAG using BuildShip", enviando a pergunta do usuário e os nomes das coleções e do campo de embedding.

A Bolt.new, com sua Inteligência Artificial, interpretará esses prompts e gerará o código da aplicação React com TypeScript, incluindo a lógica para interagir com os endpoints da BuildShip. O vídeo destaca a capacidade da Bolt.new de iterar sobre o design e a funcionalidade, permitindo refinar a aplicação através de prompts adicionais, como solicitar que a resposta da API seja tratada como texto plano se o formato JSON não for o esperado.

Potencial e Facilidade da Inteligência Artificial no Desenvolvimento Low-Code

A combinação de ferramentas como BuildShip e Bolt.new ilustra uma tendência poderosa no desenvolvimento de software: a capacidade de criar aplicações sofisticadas de Inteligência Artificial com mínima ou nenhuma codificação manual. A abordagem low-code/no-code democratiza o acesso a tecnologias complexas como o RAG e os LLMs, permitindo que mais pessoas transformem suas ideias em realidade.

Com esses recursos, é possível construir rapidamente protótipos funcionais e até mesmo aplicações prontas para produção, focando na lógica de negócios e na experiência do usuário, enquanto as ferramentas de IA cuidam de grande parte da implementação técnica. A capacidade de testar e iterar rapidamente, como visto no vídeo com a correção de bugs e o refinamento da interface através de prompts, acelera significativamente o ciclo de desenvolvimento.

Conclusão

Construir um aplicativo de chat com PDF que utiliza Inteligência Artificial avançada, como o sistema RAG, não é mais um privilégio exclusivo de desenvolvedores com profundo conhecimento em machine learning. Plataformas como BuildShip para o backend e Bolt.new para o frontend estão tornando essa tarefa acessível. Ao seguir os passos de configuração dos workflows na BuildShip para ingestão de dados e consulta, e ao descrever a interface desejada para a Bolt.new, é possível criar uma aplicação poderosa e interativa. Este exemplo prático demonstra o imenso potencial da Inteligência Artificial generativa e das ferramentas low-code para inovar e resolver problemas complexos de forma eficiente e criativa.