Guia Completo: Criando um Chatbot com Memória Conversacional Usando BuildShip e OpenAI

Introdução à Criação de Chatbots Inteligentes

A criação de chatbots evoluiu significativamente, e a capacidade de manter o contexto de uma conversa é crucial para uma experiência de usuário engajadora e eficiente. Neste guia, exploraremos como construir um chatbot com memória conversacional utilizando a plataforma de desenvolvimento low-code BuildShip em conjunto com a poderosa API de Assistentes da OpenAI. Além disso, demonstraremos como integrar esse backend com um frontend interativo gerado pela ferramenta Bolt.new.

O Poder da Memória Conversacional em Chatbots

A memória conversacional permite que um chatbot se lembre de interações passadas com um usuário dentro de uma mesma sessão ou até mesmo entre sessões diferentes. Isso é fundamental para criar diálogos mais naturais e personalizados, evitando que o usuário precise repetir informações. No contexto deste projeto, a memória será gerenciada através de um threadId, um identificador único para cada sequência de conversa.

Ferramentas Necessárias: BuildShip e OpenAI

Utilizaremos o BuildShip como nossa plataforma de backend para orquestrar a lógica do chatbot e interagir com a API da OpenAI. A API de Assistentes da OpenAI fornecerá a inteligência artificial para processar as mensagens e gerar respostas contextuais. Para o frontend, o Bolt.new será usado para prototipar rapidamente uma interface de chat.

Configurando o Ambiente no BuildShip

O processo inicia no BuildShip, remixando um template pré-existente chamado "AI Chatbot with built-in memory". Este template já oferece uma estrutura básica para um chatbot com histórico.

Principais componentes do fluxo no BuildShip:

• Inputs: O fluxo recebe um threadId (para identificar a conversa) e uma message (a mensagem do usuário).
• Lógica Condicional (Branch): Verifica se um threadId foi fornecido.
• Consulta ao Banco de Dados: Se um threadId existe, ele é buscado no banco de dados do BuildShip para recuperar o histórico da conversa.
• Nó OpenAI Assistant: A mensagem do usuário e o threadId são enviados para o assistente da OpenAI, que processa a informação e retorna uma resposta. A OpenAI utiliza o threadId para manter o contexto.
• Criação/Atualização de Documento: O threadId (se novo) ou o histórico atualizado é salvo no banco de dados do BuildShip.
• Output: O fluxo retorna a resposta gerada pelo assistente e o threadId correspondente.

Integração com OpenAI: Chaves e IDs

Para que o BuildShip possa se comunicar com a OpenAI, são necessárias duas credenciais principais:

1. OpenAI API Key: Obtida em platform.openai.com/api-keys. Esta chave é adicionada à configuração do nó OpenAI Assistant no BuildShip.
2. OpenAI Assistant ID: É necessário criar um "Assistant" na plataforma da OpenAI (platform.openai.com/assistants). Cada assistente possui um ID único, que também deve ser configurado no nó correspondente no BuildShip. O vídeo demonstra a criação de um "BuildShip test bot".

Testando o Fluxo do Chatbot no BuildShip

O BuildShip permite testar o fluxo diretamente na plataforma:

• Primeiro Teste: Envia-se uma mensagem sem um threadId preexistente (ou com um threadId novo, como "01234567"). O sistema gera uma resposta e um novo threadId. Neste momento, a consulta ao banco de dados para este threadId retornará um array vazio, pois ele acabou de ser criado.
• Teste de Memória: Envia-se uma nova mensagem utilizando o mesmo threadId retornado no teste anterior. O chatbot deve responder de forma contextual, demonstrando que se lembra da interação prévia. Por exemplo, se a primeira mensagem foi sobre uma vaga de "technical writer", uma pergunta subsequente como "Qual a posição para a qual estamos conversando?" deve receber "technical writer" como parte da resposta.

Publicando e Conectando o Backend

Após os testes, o fluxo do BuildShip precisa ser publicado ("Shipped"). Isso o torna acessível através de um endpoint de API.

• Configuração do Gatilho (Trigger): Um gatilho do tipo "REST API Call" é configurado no BuildShip. Ele espera receber o threadId e a message no corpo (body) da requisição POST.
• Deploy: Ao clicar em "Ship", o BuildShip implanta o workflow e gera uma URL de API. Esta URL será utilizada pelo frontend para enviar mensagens ao chatbot.

Desenvolvendo o Frontend com Bolt.new

Com o backend pronto e a URL da API em mãos, o próximo passo é criar a interface do usuário. O vídeo utiliza o Bolt.new, uma ferramenta de IA para geração de código de aplicações.

O prompt fornecido ao Bolt.new inclui:

• A intenção: "Construir um chatbot de preparação para entrevistas."
• A funcionalidade: "Primeiro, obter um nome de usuário. Depois, usar a API (código Javascript fornecido pelo BuildShip) para enviar a mensagem e o threadId (que será o nome do usuário). Esperar uma mensagem e um threadId de volta no corpo da resposta."
• O código Javascript da chamada à API, copiado da seção "Usage" do trigger no BuildShip.

Iteração e Solução de Problemas com Bolt.new

Durante o desenvolvimento com Bolt.new, podem surgir pequenos ajustes:

• Problema Inicial: Na primeira tentativa, o frontend gerado pelo Bolt.new enviava o threadId como nulo para a API do BuildShip.
• Solução: Foi necessário instruir o Bolt.new explicitamente: "Por favor, certifique-se de passar o ID do usuário / nome de usuário como o threadId para a chamada da API." O Bolt.new então atualizou o código do frontend (especificamente o arquivo App.tsx em um projeto React/TypeScript) para usar o nome do usuário como threadId.

Verificando Logs e Funcionamento

Com o frontend ajustado, é possível testar a aplicação completa. Os logs no BuildShip são essenciais para depuração, mostrando os dados de entrada e saída de cada execução do workflow. Após a correção no Bolt.new, os logs no BuildShip confirmam que o threadId (agora o nome de usuário, por exemplo, "Colin2") está sendo passado corretamente, e a memória conversacional funciona como esperado.

Conclusão: Seu Chatbot Inteligente Pronto para Uso

Seguindo os passos detalhados, desde a configuração no BuildShip e OpenAI até a geração do frontend com Bolt.new e a depuração iterativa, é possível construir um chatbot robusto com memória conversacional. Essa capacidade de lembrar interações anteriores eleva a qualidade da experiência do usuário, tornando o chatbot uma ferramenta mais útil e inteligente. As plataformas low-code e de IA para geração de código aceleram drasticamente esse processo de desenvolvimento.