Visão Geral do Fluxo de Trabalho

Este é um sistema automatizado para envio de mensagens diretas a novos seguidores no Twitter, combinando tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) e banco de dados vetorial. O fluxo de trabalho é capaz de processar inteligentemente os dados dos novos seguidores, gerar conteúdos personalizados de mensagem direta por meio de IA e registrar os resultados das operações numa planilha do Google Sheets.

Funcionalidades Principais

Automação Inteligente de Mensagens Diretas

• Quando há novos seguidores no Twitter, o sistema dispara o fluxo de trabalho via Webhook
• Utiliza tecnologia de IA para gerar conteúdos personalizados de mensagens diretas
• Envia automaticamente mensagens de boas-vindas aos novos seguidores

Integração com Tecnologia RAG

• Usa o banco de dados vetorial Pinecone para armazenar e recuperar informações contextuais
• Converte texto em representações vetoriais utilizando o modelo de embeddings da Cohere
• Suporta busca semântica, proporcionando uma compreensão contextual mais precisa

Arquitetura do Fluxo de Trabalho

1. Camada de Gatilho

Webhook Trigger (Gatilho por Webhook)

• Recebe requisições POST no endpoint: auto-dm-new-twitter-followers
• Atua como ponto de entrada de todo o fluxo de trabalho
• Recebe os dados relacionados aos novos seguidores

2. Camada de Processamento de Dados

Text Splitter (Divisor de Texto)

• Divide o texto de entrada em blocos menores
• Tamanho dos blocos: 400 caracteres
• Sobreposição entre blocos: 40 caracteres
• Garante coerência contextual ao dividir os trechos de texto

Embeddings (Modelo de Embeddings)

• Utiliza o modelo embed-english-v3.0 da Cohere
• Converte texto em representações vetoriais numéricas
• Permite cálculo de similaridade semântica

3. Camada de Armazenamento Vetorial

Pinecone Insert (Inserção no Pinecone)

• Armazena os vetores gerados no banco de dados Pinecone
• Nome do índice: auto-dm_new_twitter_followers
• Modo: modo de inserção (insert)

Pinecone Query (Consulta no Pinecone)

• Recupera contexto relevante do banco de dados Pinecone
• Realiza consultas usando o mesmo índice
• Fornece informações contextuais para geração por IA

4. Camada de Processamento por IA

Chat Model (Modelo de Chat)

• Utiliza o modelo de linguagem da OpenAI
• Responsável por gerar respostas inteligentes

Vector Tool (Ferramenta Vetorial)

• Nome: Pinecone
• Descrição: Vector context
• Fornece os resultados da consulta vetorial ao agente de IA

Window Memory (Memória de Janela)

• Mantém o histórico da conversa
• Garante coerência contextual
• Suporta diálogos com múltiplas rodadas

RAG Agent (Agente RAG)

• Prompt do sistema: You are an assistant for Auto-DM New Twitter Followers
• Tipo de processamento: definição de processamento textual
• Integra a ferramenta vetorial e a memória para gerar a resposta final

5. Camada de Saída

Append Sheet (Adicionar à Planilha)

• Registra os resultados do processamento no Google Sheets
• ID do documento: SHEET_ID
• Nome da aba: Log
• Operação: adicionar nova linha
• Campos registrados: Status

Slack Alert (Alerta no Slack)

• Mecanismo de tratamento de erros
• Canal de envio: #alerts
• Formato da mensagem: Auto-DM New Twitter Followers error: {mensagem de erro}

Fluxo de Dados

Recepção via Webhook → Divisão de Texto → Embeddings Vetoriais → 
               ↓
            Armazenamento no Pinecone
               ↓
Recepção via Webhook → Memória de Janela → Agente RAG ← Consulta Vetorial ← Pinecone
               ↓           ↓
            Modelo de Chat   Ferramenta Vetorial
               ↓
            Sucesso → Registro no Google Sheets
               ↓
            Falha → Alerta no Slack

Características Técnicas

Alto Grau de Inteligência

• Utiliza modelos de linguagem avançados para gerar conteúdos personalizados
• A tecnologia RAG garante respostas precisas e contextualizadas
• Aprendizado e adaptação automáticos às preferências do usuário

Alta Escalabilidade

• Banco de dados vetorial suporta armazenamento em larga escala
• Design modular facilita a expansão de funcionalidades
• Suporte a prompts e parâmetros personalizáveis

Garantia de Confiabilidade

• Mecanismo completo de tratamento de erros
• Alertas em tempo real via Slack
• Registro de logs no Google Sheets

Casos de Uso

1. Marketing em Redes Sociais: dar boas-vindas automaticamente a novos seguidores e aumentar o engajamento
2. Gestão de Relacionamento com Clientes: estabelecer contato inicial e coletar feedbacks
3. Divulgação de Marca: transmitir mensagens institucionais e orientar comportamentos dos usuários
4. Gestão de Comunidades: tratar novos membros em massa com mensagens de boas-vindas personalizadas

Requisitos de Configuração

Credenciais de API

• API da Cohere (serviço de embeddings)
• API do Pinecone (banco de dados vetorial)
• API da OpenAI (modelo de linguagem)
• OAuth2 do Google Sheets (registro de dados)
• API do Slack (notificações de erro)

Número total de nós: 12 nós

• 1 nó de gatilho
• 4 nós de processamento de dados
• 3 nós de IA/ML
• 2 nós de armazenamento vetorial
• 2 nós de saída