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Assistente de IA para Análise de Relatórios Corporativos

Projeto conceitual de módulo de IA para sumarização automática de relatórios em ambientes de alta volumetria, explorando Vertex AI, BigQuery e arquitetura assíncrona.

JavaSpring BootVertex AIBigQueryPub/Sub

O Problema

Em empresas que geram grande volume de dados diariamente — relatórios de vendas, feedback de clientes, métricas operacionais, logs de sistemas — as equipes costumam gastar horas lendo e interpretando documentos manualmente para extrair tendências, anomalias e insights acionáveis.

A pergunta central: como transformar dados brutos em análises estruturadas de forma automática e escalável?

Este projeto explora uma arquitetura genérica para esse tipo de solução, aplicável a diversos domínios (e-commerce, SaaS, operações, etc.).

Decisões Arquiteturais

Por que Vertex AI e não OpenAI?

A escolha pelo Vertex AI faz sentido em cenários onde:

  • Dados sensíveis precisam permanecer dentro do ecossistema GCP
  • Já existe infraestrutura em BigQuery, eliminando ETL adicional
  • SLA e compliance corporativo são requisitos

Processamento Síncrono vs Assíncrono

Uma abordagem síncrona — usuário pede e espera na tela — funciona para volumes baixos. Com o aumento da demanda, migrar para Pub/Sub é uma evolução natural:

  1. O usuário solicita a análise
  2. A requisição é enfileirada no Pub/Sub
  3. Um worker processa com o modelo de IA
  4. O resultado é persistido e o usuário é notificado

Isso reduz timeouts e permite processamento paralelo.

Estratégia de Cache

Cache em duas camadas costuma ser decisivo para viabilidade de custo:

  • Cache de dados: consultas frequentes ao BigQuery cacheadas para evitar reprocessamento
  • Cache de análises: inputs idênticos retornam o resultado anterior

Em cenários reais, isso pode reduzir custos de chamadas à API de IA em mais de 60%.

Engenharia de Prompt

A qualidade das análises depende diretamente da engenharia de prompt. Padrões úteis:

  • Contexto estruturado: dados em JSON com schema definido
  • Instruções orientadas a decisão: em vez de "resuma", pedir "identifique anomalias e sugira ações"
  • Constraints de output: formato esperado da resposta para parsing consistente

Stack Técnica

  • Backend: Java 17 com Spring Boot
  • IA: Vertex AI (Gemini) para geração de análises
  • Dados: BigQuery para armazenamento e consultas analíticas
  • Mensageria: Pub/Sub para processamento assíncrono
  • CI/CD: Jenkins (ou equivalente) com pipelines automatizados
  • Monitoramento: Cloud Logging e alertas

Lições Aprendidas

  1. IA generativa em produção exige guardrails. Validação de output, rate limiting e fallbacks são essenciais.
  2. Cache não é otimização prematura quando se usa IA. É requisito para viabilidade financeira.
  3. Engenharia de prompt é engenharia de software. Prompts versionados, testados e com métricas de qualidade.