https://github.com/SandroG1977/Eval.-Especialista-em-IA-lvl1
Eu deixa a opção de um modo interactivo, assim q se a pesa executar:
python chat_mentor.py >>> Ve a saida com as perguntas de Exemplo
se ejecutar:
python chat_mentor.py --interactive >>> pode ejecutar perguntas de forma interactiva.
Oii, Sando.
Parabéns pelo desenvolvimento do GeoAI Mentor. O projeto apresenta uma estrutura sólida, especialmente pela escolha de integrar geociências com inteligência artificial, um campo que demanda profissionais com domínio de domínio específico e habilidades analíticas.
A construção do pipeline utilizando LangChain demonstra um bom entendimento de fluxos de dados em modelos de linguagem. A separação entre lógica de prompt, processamento e gestão de estado (memória) é uma prática recomendada para escalabilidade.
RunnableWithMessageHistory: Esta é a forma mais atual e recomendada pelo LangChain para gerenciar estados. O uso de InMemoryChatMessageHistory é perfeito para o nível 1, garantindo que o mentor não perca o fio da meada durante a sessão..gitignore e o uso de variáveis de ambiente via .env mostram maturidade no desenvolvimento, protegendo chaves de API sensíveis.A configuração do ChatPromptTemplate com as três camadas (system, placeholder e human) garante que o modelo entenda não apenas quem ele é, mas também utilize o que foi dito anteriormente para formular a próxima resposta.
Gerar o session_id através de um hash de timestamp UTC garante unicidade. Para futuras evoluções, você pode considerar associar esse ID a um identificador de usuário caso decida tornar o sistema multiusuário.
Continue firme nos estudos.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!