Dados utilizados
- Mensagens das conversas, gravadas por conversa em SQLite.
Case de projeto
API de Chatbot com IA
API de chat em FastAPI com streaming, histórico de conversas e troca de provedor de IA por variável de ambiente.
Problema
Trocar de provedor de IA costuma exigir reescrever a integração.
Respostas longas sem streaming deixam a interface parada até o fim.
Solução
Arquitetura resumida
- Mensagens das conversas, gravadas por conversa em SQLite.
Decisões técnicas
- Uma camada de serviço escolhe OpenAI, Anthropic ou Google por variável de ambiente.
- Respostas em JSON ou em streaming por Server-Sent Events, lidas pelo frontend com um leitor de fluxo.
- Histórico por conversa com rotas para listar, ler e apagar.
Resultado
- Provedores de IA intercambiáveis
- 3
- Repositório privado / src/services/ai_service.py / commit 6b0e1e6
- Testes de API
- 6
- Repositório privado / tests/test_api.py, contagem estática / commit 6b0e1e6
Uma API de base que separa a conversa do provedor; a publicação precisa de chave configurada para responder.
- API em FastAPI
- Streaming com SSE
- Abstração de provedores
- Persistência simples
Aprendizados e limitações
- A demo publicada responde HTTP 500: falta a chave do provedor e não há modo de demonstração.
- SQLite em arquivo local não persiste em ambiente serverless.
- O endpoint de saúde informa o modelo como pronto mesmo sem chave.
Mais sobre o projeto
Detalhes completos do case, colapsados para leitura opcional.
Descrição completa
Chatbot web com API em FastAPI e frontend estático, pensado para trocar de provedor de IA sem reescrever a integração.
A camada de serviço escolhe OpenAI, Anthropic ou Google por variável de ambiente; a OpenAI é a padrão.
As respostas chegam em JSON ou em streaming por Server-Sent Events, e o histórico fica por conversa em SQLite.
A demo publicada está fora do ar: responde HTTP 500 porque a chave do provedor não está configurada.
FastAPI com SQLAlchemy e SQLite, Pydantic, sse-starlette para streaming e SDKs da OpenAI, Anthropic e Google.
Funcionalidades e destaques
- Chat com resposta completa ou em streaming.
- Histórico de conversas persistido.
- Listar, abrir e apagar conversas.
- Markdown e realce de código nas respostas.
- Documentação OpenAPI em /api/docs.
- Transmite respostas por Server-Sent Events.
- Troca o provedor de IA por uma variável de ambiente.
- Guarda o histórico por conversa em SQLite.
- Expõe a API documentada em OpenAPI.
Arquitetura técnica e dados
Arquitetura técnica
Como o case foi pensado como produto
API de chat em FastAPI com streaming, histórico de conversas e troca de provedor de IA por variável de ambiente.
FastAPIFrameworkPythonLinguagemSQLAlchemyBanco de DadosSQLiteBanco de DadosPydanticFrameworkpytestFramework
Principais componentes
- Chat com resposta completa ou em streaming.
- Histórico de conversas persistido.
- Listar, abrir e apagar conversas.
- Markdown e realce de código nas respostas.
- Documentação OpenAPI em /api/docs.
Decisões técnicas
- API em FastAPI
- Streaming com SSE
- Abstração de provedores
- Persistência simples
Trade-offs
- A demo publicada responde HTTP 500: falta a chave do provedor e não há modo de demonstração.
- SQLite em arquivo local não persiste em ambiente serverless.
- O endpoint de saúde informa o modelo como pronto mesmo sem chave.
Como executar
- O repositório é privado; os passos abaixo valem para quem tem acesso.
- python -m venv venv e ative o ambiente.
- pip install -r requirements.txt
- cp .env.example .env e defina a chave do provedor escolhido.
- python src/main.py
Mídia adicional
Créditos
Desenvolvido por Matheus Siqueira - https://www.matheusdev.tech
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