Agente Assistente de Viagem

Para o Travel AssistantAgent, automatiza o planejamento de viagens através de um assistente inteligente que utiliza memória em MongoDB e busca vetorial. Este fluxo permite interagir via chat, armazenar e recuperar informações de pontos de interesse, proporcionando recomendações personalizadas e atualizadas. Com integração ao Google Gemini e OpenAI, oferece respostas rápidas e precisas, facilitando a organização de viagens de forma eficiente e intuitiva.

04/07/2025
14 nodes
Medium
webhookmédiolangchainsticky noteavançadobanco de dadosnosqlintegraçãoapi
Categories:
Webhook TriggeredMedium Workflow
Integrations:
LangChainSticky Note

Target Audience

Este fluxo de trabalho é ideal para:
- Agentes de Viagem: Profissionais que desejam automatizar o planejamento de viagens e oferecer recomendações personalizadas.
- Desenvolvedores: Aqueles que buscam integrar soluções de IA em suas aplicações de viagem.
- Empresas de Turismo: Organizações que procuram melhorar a experiência do cliente através de recomendações baseadas em dados.
- Entusiastas de Tecnologia: Pessoas interessadas em explorar a integração de IA e bancos de dados NoSQL para soluções práticas.

Problem Solved

Este fluxo de trabalho resolve o problema de planejamento de viagens ao automatizar a recomendação de pontos de interesse com base nas preferências do usuário. Ele utiliza um modelo de linguagem avançado para entender as consultas dos usuários e um banco de dados para armazenar e recuperar informações relevantes, permitindo que os agentes de viagem respondam rapidamente e com precisão às solicitações dos clientes.

Workflow Steps

  • Recepção de Mensagem: O fluxo é iniciado ao receber uma mensagem de chat através de um webhook.
    2. Memória de Chat MongoDB: As conversas são armazenadas em um banco de dados MongoDB para referência futura.
    3. Modelo de Chat Google Gemini: Um modelo de linguagem é utilizado para processar as mensagens e gerar respostas apropriadas.
    4. Armazenamento de Vetores MongoDB Atlas: O fluxo acessa um banco de dados de pontos de interesse, permitindo a recuperação de informações relevantes.
    5. Embeddings OpenAI: Utiliza embeddings para melhorar a precisão das recomendações de pontos de interesse com base nas consultas do usuário.
    6. Agente Planejador de Viagens: O agente utiliza as informações da memória e do modelo para fornecer recomendações personalizadas.
    7. Carregador de Dados Padrão: Os dados de novos pontos de interesse são carregados no sistema através de um webhook, permitindo a atualização constante das informações.
    8. Ingestão de Dados: Um comando CURL pode ser usado para inserir novos dados no sistema, facilitando a expansão do banco de dados de pontos de interesse.

    • Customization Guide

    Para personalizar este fluxo de trabalho:
    - Credenciais da API: Configure suas credenciais do Google API e OpenAI para permitir o uso dos modelos de linguagem e embeddings.
    - Banco de Dados MongoDB: Crie um projeto e cluster no MongoDB Atlas, e ajuste o string de conexão e o nome do banco de dados conforme necessário.
    - Coleção de Pontos de Interesse: Adapte a coleção points_of_interest para incluir os campos que você deseja armazenar e recuperar.
    - Configurações do Agente: Ajuste as mensagens do sistema e as opções do agente para melhor atender às necessidades do seu público-alvo.
    - Webhook de Ingestão: Modifique o caminho e as opções do webhook para se adequar à sua infraestrutura e aos dados que você deseja carregar.