Fala pessoal! Acabei de concluir o desafio do GeoAI Mentor e quero compartilhar como ficou.
O que faz: Um chatbot que atua como mentor de carreira para geocientistas que querem migrar para Data Science. O diferencial é a memória de sessão — ele
lembra do que foi dito antes e conecta as respostas.
A prova de que funciona:
Sem memória, quando pergunto "que projeto de portfólio eu poderia criar usando essa linguagem?", ele sugere jogo da velha e bot de redes sociais — perdeu
total o contexto de geofísica.
Com memória, a mesma pergunta gera "análise de dados sísmicos, visualização geoespacial, previsão de terremotos com machine learning" — lembrou que sou
geofísico e conectou ao domínio.
Stack:
- Python 3.12
- LangChain (LCEL chain: prompt | modelo | parser)
- OpenAI GPT-3.5-turbo
- InMemoryChatMessageHistory + RunnableWithMessageHistory
Arquitetura:
Pergunta → ChatPromptTemplate (persona + histórico) → ChatOpenAI → StrOutputParser → Resposta
↑
RunnableWithMessageHistory injeta o histórico automaticamente
O que aprendi:
- O ChatPromptTemplate foi essencial pra dar personalidade — sem ele, o modelo responde de forma genérica. Com a persona de "GeoAI Mentor", ele passa a
conectar tudo às Geociências - A diferença entre uma IA sem estado e com estado é brutal. Bastou o RunnableWithMessageHistory pra transformar respostas soltas em uma conversa coesa
- Validar a API key antes de usar e fixar versões no requirements.txt são práticas simples que evitam dor de cabeça
Repo: https://github.com/recuperarcontato4-prog/geoai-mentor
Quem quiser rodar: clone, crie o .env com sua chave da OpenAI e rode python chatbot_mentor.py. Aceito feedbacks!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!