Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

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[Projeto] Checkpoint Especialista em IA - Nível 1

Olá! Tudo bem?

Conclui o desafio do chatbot mentor (GeoAI Mentor) e queria compartilhar algumas adaptações que precisei fazer, pra ajudar quem for passar pelo mesmo caminho.

  1. Troquei a OpenAI pelo Gemini, usando ChatGoogleGenerativeAI no lugar de ChatOpenAI. A lógica das 3 etapas (chain simples, prompt template, memória com RunnableWithMessageHistory) continua idêntica, só muda a instanciação do modelo. Pois como a OpenAI tem um custo, preferi optar pelo Gemini.

  2. Encontrei alguns ModuleNotFoundError porque a LangChain reorganizou módulos desde que o curso foi gravado:

  • langchain.prompts → agora é langchain_core.prompts
  • langchain.memory (InMemoryChatMessageHistory) → agora é langchain_core.chat_history

Depois dessas correções, tudo funcionou certinho, incluindo a memória de conversa. Eu testei perguntando sobre linguagem de programação e depois sobre projeto de portfólio sem repetir o nome da linguagem.

Código completo no GitHub: https://github.com/higorfigueredo1996/geoai-mentor

Se alguém mais topou nesses mesmos erros, espero que isso ajude!

1 resposta

Bom dia, Higor! Tranquilo?

Gostei demais da sua solução, continue assim!

Mandou muito bem explorando as adaptações necessárias para rodar o GeoAI Mentor, apresentou com clareza a troca da OpenAI pelo Gemini para reduzir custos e ainda destacou os ajustes nos módulos reorganizados da LangChain que poderiam gerar erros. Esse compartilhamento mostra espírito colaborativo, visão prática e preocupação em ajudar outros colegas a superar dificuldades técnicas.

Para aprimorar sua solução, algumas boas práticas são:

  • Comunidade ativa: compartilhar soluções em fóruns e GitHub para fortalecer o aprendizado coletivo.
  • Documentação atualizada: sempre verificar changelogs da LangChain para antecipar mudanças de módulos.
  • Testes comparativos: validar desempenho entre diferentes modelos (OpenAI x Gemini) para medir custo-benefício.

Continue postando as suas soluções! Além de ganhar pontos de XP na plataforma, você pode ajudar outros estudantes no fórum.

Ah, uma pergunta: o que você considera mais interessante para evoluir esse projeto, testar novos modelos alternativos como Mistral e Anthropic ou expandir a lógica do mentor para suportar mais etapas e fluxos complexos?

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!