Chatbot de IA com RAG e Integração MCP
Chatbot de IA pronto para produção com Geração Aumentada por Recuperação e integração de servidor MCP, alcançando 92% de taxa de resolução de consultas e permitindo interação perfeita com ferramentas para fluxos de trabalho complexos.
Overview
Arquitetei e implantei um sistema sofisticado de chatbot de IA que combina Modelos de Linguagem de Grande Escala com Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e integração de ponta com o Model Context Protocol (MCP). Este sistema serve como um exemplo prático de como agentes de IA modernos podem interagir perfeitamente com ferramentas externas e bases de conhecimento. O chatbot demonstra capacidades agênticas avançadas ao selecionar e executar dinamicamente ferramentas apropriadas através de servidores MCP, acessando dados em tempo real e mantendo contexto de conversação em interações complexas de múltiplos turnos. Construído com a atenção de um professor para padrões de implementação claros e educacionais que outros desenvolvedores podem aprender.
Technical Stack
IA/ML
- ▸LangChain
- ▸OpenAI GPT-4
- ▸Anthropic Claude
- ▸ChromaDB
- ▸Sentence Transformers
Integração MCP
- ▸Protocolo MCP
- ▸Descoberta de Ferramentas
- ▸Execução Dinâmica
- ▸JSON-RPC
Backend
- ▸Python
- ▸FastAPI
- ▸PostgreSQL
- ▸Redis
- ▸AsyncIO
Infraestrutura
- ▸Docker
- ▸Railway
- ▸GitHub Actions
- ▸Monitoramento
Key Features
Integração de servidor MCP para descoberta e execução dinâmica de ferramentas
RAG avançado com busca semântica e re-classificação
Conversação de múltiplos turnos com contexto persistente
Estrutura de código educacional com documentação abrangente
Seleção de ferramentas em tempo real baseada na intenção da consulta
Tratamento de erros robusto e degradação graciosa
Respostas em streaming para melhor experiência do usuário
Arquitetura extensível para adicionar novas capacidades
Code Examples
Technical Challenges
Implementar comunicação confiável do protocolo MCP
Equilibrar qualidade de resposta com velocidade de execução
Gerenciar fluxos de trabalho complexos de interação com ferramentas
Criar exemplos educacionais intuitivos para outros desenvolvedores
Garantir tratamento robusto de erros em todas as integrações de ferramentas