LetMeAsk AI Agent 🤖💬

Uma aplicação fullstack moderna para criação e gerenciamento de salas de perguntas e respostas com inteligência artificial integrada, desenvolvida com as mais recentes tecnologias web.

📋 Sobre o Projeto

O LetMeAsk AI Agent é uma plataforma inteligente que permite criar salas virtuais onde usuários podem fazer perguntas e obter respostas automáticas geradas por IA. A aplicação utiliza Google Gemini AI para transcrever áudios, gerar embeddings e fornecer respostas contextuais baseadas no conteúdo das aulas ou apresentações. Ideal para sessões de Q&A, eventos educacionais, aulas ou qualquer situação que necessite de interação estruturada entre participantes com suporte de IA.

✨ Funcionalidades

• 🏠 Criação de Salas: Crie salas personalizadas com nome e descrição
• ❓ Sistema de Perguntas: Adicione perguntas às salas de forma intuitiva
• 🤖 IA Integrada: Respostas automáticas geradas por Google Gemini AI
• 🎤 Transcrição de Áudio: Upload e transcrição automática de arquivos de áudio
• 🧠 Busca Semântica: Sistema de embeddings para busca contextual
• 📊 Dashboard: Visualize todas as salas com informações relevantes
• 🔄 Atualizações em Tempo Real: Interface reativa com React Query
• 📱 Design Responsivo: Interface moderna e adaptável a diferentes dispositivos

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Backend (/server)

• Node.js - Runtime JavaScript
• Fastify - Framework web rápido e eficiente
• TypeScript - Tipagem estática
• Drizzle ORM - ORM moderno para PostgreSQL
• PostgreSQL - Banco de dados relacional com suporte a vetores
• Google Gemini AI - IA para transcrição, embeddings e geração de respostas
• Zod - Validação de schemas
• Docker - Containerização do banco de dados

Frontend (/web)

• React 19 - Biblioteca para interfaces de usuário
• TypeScript - Tipagem estática
• Vite - Build tool moderna e rápida
• React Query (TanStack Query) - Gerenciamento de estado servidor
• React Hook Form - Gerenciamento de formulários
• React Router DOM - Roteamento
• Tailwind CSS - Framework CSS utilitário
• Radix UI - Componentes acessíveis
• Lucide React - Ícones modernos
• Day.js - Manipulação de datas

🚀 Como Executar

Pré-requisitos

• Node.js (versão 18+)
• Docker e Docker Compose
• PostgreSQL (ou usar o Docker)

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/letmeask-ai-agent.git
cd letmeask-ai-agent

2. Configure o Backend

cd server

# Instale as dependências
npm install

# Configure as variáveis de ambiente
cp .env.example .env
# Edite o arquivo .env com suas configurações
# IMPORTANTE: Adicione sua chave da API do Google Gemini em GEMINI_API_KEY

# Inicie o banco de dados com Docker
docker-compose up -d

# Execute as migrações
npm run db:migrate

# (Opcional) Popule o banco com dados de exemplo
npm run db:seed

# Inicie o servidor de desenvolvimento
npm run dev

3. Configure o Frontend

cd ../web

# Instale as dependências
npm install

# Inicie o servidor de desenvolvimento
npm run dev

4. Acesse a aplicação

• Frontend: http://localhost:5173
• Backend: http://localhost:3333
• Health Check: http://localhost:3333/health

📁 Estrutura do Projeto

letmeask-ai-agent/
├── server/                 # Backend (API)
│   ├── src/
│   │   ├── db/            # Configuração do banco de dados
│   │   │   ├── schema/    # Schemas das tabelas
│   │   │   ├── migrations/# Migrações do banco
│   │   │   └── seed.ts    # Dados de exemplo
│   │   ├── http/          # Rotas da API
│   │   │   └── routes/    # Endpoints organizados
│   │   ├── services/      # Serviços de IA (Gemini)
│   │   ├── env.ts         # Configuração de ambiente
│   │   └── server.ts      # Servidor principal
│   ├── docker-compose.yaml
│   └── package.json
│
├── web/                   # Frontend (React)
│   ├── src/
│   │   ├── components/    # Componentes React
│   │   │   └── ui/        # Componentes de UI reutilizáveis
│   │   ├── http/          # Hooks para API
│   │   ├── pages/         # Páginas da aplicação
│   │   ├── lib/           # Utilitários
│   │   └── main.tsx       # Ponto de entrada
│   └── package.json
│
└── README.md

🔌 API Endpoints

Salas (Rooms)

• GET /rooms - Lista todas as salas
• POST /rooms - Cria uma nova sala

Perguntas (Questions)

• GET /rooms/:roomId/questions - Lista perguntas de uma sala
• POST /rooms/:roomId/questions - Cria uma pergunta em uma sala (com resposta automática por IA)

IA e Áudio

• POST /rooms/:roomId/upload-audio - Upload e transcrição de áudio com IA

Utilitários

• GET /health - Status da API

🎨 Componentes Principais

Frontend

• RoomList: Lista de salas com informações resumidas
• CreateRoomForm: Formulário para criação de salas
• QuestionForm: Formulário para adicionar perguntas
• QuestionItem: Exibição individual de perguntas

Hooks Customizados

• useRooms: Busca lista de salas
• useCreateRoom: Criação de salas com invalidação automática
• useRoomQuestions: Busca perguntas de uma sala específica

🔄 Gerenciamento de Estado

O projeto utiliza React Query para gerenciamento eficiente do estado servidor:

• Cache inteligente: Dados são armazenados em cache automaticamente
• Invalidação automática: Quando uma sala é criada, a lista é atualizada automaticamente
• Loading states: Estados de carregamento gerenciados automaticamente
• Error handling: Tratamento de erros integrado

🗄️ Banco de Dados

Schema Principal

Tabela: rooms

• id (UUID, PK)
• name (TEXT, NOT NULL)
• description (TEXT, NULLABLE)
• created_at (TIMESTAMP)

Tabela: questions

• id (UUID, PK)
• room_id (UUID, FK → rooms.id)
• question (TEXT, NOT NULL)
• answer (TEXT, NULLABLE)
• created_at (TIMESTAMP)

Tabela: audio_chunks

• id (UUID, PK)
• room_id (UUID, FK → rooms.id)
• transcription (TEXT, NOT NULL)
• embeddings (VECTOR[768], NOT NULL)
• created_at (TIMESTAMP)

🚀 Deploy

Backend

Recomendado: Railway, Render ou Heroku

# Build para produção
npm run build

# Executar em produção
npm start

Frontend

Recomendado: Vercel, Netlify ou Surge

# Build para produção
npm run build

# Preview local
npm run preview

🤝 Contribuindo

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

🤖 Funcionalidades de IA

Transcrição de Áudio

• Upload de arquivos de áudio (MP3, WAV, etc.)
• Transcrição automática usando Google Gemini AI
• Processamento em português brasileiro

Sistema de Embeddings

• Geração automática de embeddings para transcrições
• Busca semântica baseada em similaridade vetorial
• Armazenamento eficiente em PostgreSQL com extensão pgvector

Geração de Respostas

• Respostas automáticas contextuais para perguntas
• Baseadas no conteúdo das transcrições de áudio
• Citação de trechos relevantes do contexto

Visual

• Importante destacar que este projeto foca na integração e aplicação de inteligência artificial, priorizando funcionalidade ao invés de aspectos visuais elaborados.

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes. Projeto criado juntamente ao NLW Agents (Rocketseat).

👨‍💻 Autor

Peterson Silva

• GitHub: @peterpaulodev
• LinkedIn: Peterson Silva

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