Aplicações conversacionais com LLMs

Aplicações conversacionais com LLMs

Introdução

Os modelos de linguagem permitem criar aplicações conversacionais sofisticadas, capazes de entender e responder aos usuários de forma natural. Este tutorial explora as diferentes maneiras de implementar chatbots e assistentes virtuais com LLMs.

Tipos de aplicações conversacionais

1. Chatbots

• Atendimento ao cliente
• Suporte técnico
• Vendas e marketing
• FAQ interativa
• Assistente pessoal

2. Assistentes virtuais

• Assistente pessoal
• Assistente de produtividade
• Assistente educacional
• Assistente de saúde
• Assistente financeiro

3. Agentes conversacionais

• Agentes de pesquisa
• Agentes de recomendação
• Agentes de planejamento
• Agentes de tomada de decisão
• Agentes de coordenação

Implementação

1. Base de conversação

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any

class ConversationManager:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = []
    
    def add_message(self, role: str, content: str):
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
    
    def get_response(self, user_message: str) -> str:
        # Adicionar a mensagem do usuário
        self.add_message("user", user_message)
        
        # Obter a resposta do modelo
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.conversation_history,
            temperature=0.7
        )
        
        # Extrair e salvar a resposta
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        self.add_message("assistant", assistant_message)
        
        return assistant_message
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []