IA com propósito: como construir seu próprio ChatGPT usando RAG + OpenAI (Como ensinar a IA a falar a língua da sua organização)

Rafael Scheidt — Thu, 16 Oct 2025 14:35:24 +0000

Nos últimos meses, o mundo corporativo tem testemunhado uma verdadeira corrida pela adoção de inteligência artificial (IA). Empresas de todos os tamanhos estão buscando integrar IA em seus produtos e processos, muitas vezes na esperança de replicar o sucesso de ferramentas como o ChatGPT.

Mas há um dado que merece atenção:

Segundo o MIT, 95% dos projetos de IA falham — e a principal razão não é técnica, mas estratégica.
A maioria das empresas tenta começar pelo modelo, quando na verdade o ponto de partida deve ser o dado. Não é sobre “ter um GPT”, mas sobre ensinar a IA a falar a língua da sua organização. E é aqui que entra um dos conceitos mais transformadores do momento: o RAG (Retrieval-Augmented Generation).

🔍 O que é RAG e por que ele importa?
RAG é uma técnica que combina busca inteligente (retrieval) com geração contextualizada (generation). Em vez de treinar um modelo do zero — algo caro e complexo — o RAG permite usar um modelo existente (como o GPT-4) e conectá-lo aos seus próprios dados corporativos.

Funciona assim:

A IA busca informações relevantes dentro do seu dataset (documentos, planilhas, PDFs, base de conhecimento etc.).
Ela usa esse contexto para gerar uma resposta personalizada e fundamentada — sem alucinar.

É, em outras palavras, o cérebro do GPT com a memória da sua empresa.

Imagine poder perguntar:

“Quais são os principais riscos de segurança do nosso sistema de saúde?” ou “Qual foi a evolução dos indicadores financeiros do último trimestre?”
E obter uma resposta clara, fundamentada e 100% baseada nos seus dados. Esse é o poder do RAG.

💡 Um exemplo prático com Google Colab
A seguir, mostro como você pode criar seu próprio ChatGPT corporativo em minutos, usando:

OpenAI (GPT-4o-mini) para geração de respostas;
ChromaDB para armazenamento vetorial (seu “banco de memória semântica”);
Google Colab para rodar tudo facilmente, sem precisar configurar servidores.

1️⃣ Instalação das dependências
Primeiro, instalamos as bibliotecas necessárias:

!pip install -q chromadb openai pandas rich
chromadb: o banco de dados vetorial que guarda os embeddings (representações matemáticas dos textos).
openai: cliente oficial para usar os modelos de linguagem e de embeddings.
pandas: para manipular os dados do CSV.
rich: apenas para formatações visuais mais elegantes nos logs.

2️⃣ Configuração inicial
Em seguida, configuramos o ambiente e a chave de API da OpenAI. No Colab, é possível colar a chave manualmente (sem salvá-la no Drive):

from openai import OpenAI
from chromadb.config import Settings
import pandas as pd, os, uuid, time, getpass

if 'OPENAI_API_KEY' not in os.environ:
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('Cole sua OPENAI_API_KEY: ')
print("✅ OPENAI_API_KEY configurada com sucesso")

PERSIST_DIR = "/content/chroma_artigos_openai"
CSV_PATH = "/content/artigosNeoPed.csv"
COLLECTION_NAME = "artigos_openai"
O PERSIST_DIR é onde o ChromaDB vai salvar as informações. Assim, mesmo que o notebook seja reiniciado, o conhecimento continua disponível.

3️⃣ Conexão com OpenAI e ChromaDB
Agora inicializamos os clientes:

client_oai = OpenAI()
import chromadb
chroma_client = chromadb.Client(Settings(persist_directory=PERSIST_DIR, is_persistent=True))
col = chroma_client.get_or_create_collection(COLLECTION_NAME)
print("✅ Collection pronta")
O OpenAI() é o conector para gerar embeddings e respostas.
O ChromaDB é o responsável por armazenar esses embeddings de forma pesquisável.

4️⃣ Ingestão de dados (indexação)
Aqui acontece a mágica da construção do seu dataset. O código abaixo lê o CSV, cria embeddings (representações vetoriais) de cada artigo e os adiciona ao Chroma:

df = pd.read_csv(CSV_PATH, sep=";", encoding="utf-8", dtype=str).fillna("")
batch_size = 20
total = 0

for i in range(0, len(df), batch_size):
chunk = df.iloc[i:i+batch_size]
ids, texts, metas = [], [], []

for _, row in chunk.iterrows():
    doc_id = str(uuid.uuid4())
    titulo = row.get("Título do artigo", "")
    resumo = row.get("Resumo Intro", "")
    conteudo = row.get("Conteúdo do artigo", "")
    text = f"{titulo}\n{resumo}\n{conteudo}".strip()
    if not text:
        continue

    ids.append(doc_id)
    texts.append(text[:8000])
    metas.append({
        "titulo": titulo,
        "fonte": row.get("Fonte", ""),
        "data": row.get("Data da publicação", ""),
        "autor": row.get("Autor", ""),
        "categoria": row.get("Categoria", ""),
        "link": row.get("Link fonte", "")
    })

embeddings = client_oai.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input=texts
).data
vectors = [e.embedding for e in embeddings]

col.add(ids=ids, documents=texts, metadatas=metas, embeddings=vectors)
total += len(texts)
print(f"✅ Inseridos {total} artigos")

🔹 Cada linha do CSV é transformada em um vetor numérico (embedding). 🔹 Esses vetores representam semanticamente o conteúdo dos artigos. 🔹 Depois, o ChromaDB passa a “entender” o contexto e buscar por similaridade.

5️⃣ Função de busca inteligente
Quando o usuário faz uma pergunta, ela também é transformada em embedding. O ChromaDB então busca os textos mais próximos semanticamente:

def search_articles(query: str, k: int = 5):
emb = client_oai.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=[query]).data[0].embedding
res = col.query(query_embeddings=[emb], n_results=k, include=["metadatas", "documents", "distances"])
out = []
for i in range(len(res["ids"][0])):
out.append({
"score": 1 - float(res["distances"][0][i]),
"meta": res["metadatas"][0][i],
"text": res["documents"][0][i]
})
return out
Aqui o parâmetro k define quantos documentos serão retornados (por padrão, 5).

6️⃣ Geração de respostas contextualizadas
Após recuperar os artigos mais relevantes, passamos os textos ao GPT, que gera uma resposta com base apenas nesses documentos:

def local_generate(question: str, contexts, max_chars_per_doc=800):
ctx = "\n\n".join([
f"[Artigo {i+1}] {c['meta']['titulo']}\n{c['text'][:max_chars_per_doc]}"
for i, c in enumerate(contexts)
])

prompt = f"""

Você é um assistente especializado em medicina neonatal e artigos científicos.
Responda de forma detalhada com base apenas nas informações abaixo.

Pergunta: {question}

Artigos:
{ctx}

Resposta:
"""
completion = client_oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.2,
max_tokens=800
)

return completion.choices[0].message.content.strip()

temperature=0.2 → deixa o modelo mais técnico e menos criativo.
max_tokens=800 → controla o tamanho máximo da resposta.

7️⃣ Fazendo uma pergunta real
Por exemplo:

query = "Existe algum medicamento que impacta em bebês nascidos com autismo?"
results = search_articles(query, k=4)

for i, r in enumerate(results, 1):
meta = r['meta']
print(f"[{i}] {meta['titulo']} (score={r['score']:.3f})")
print(f" 🧾 Fonte: {meta.get('fonte','')}")
print(f" 🔗 Link: {meta.get('link','')}\n")

answer = local_generate(query, results)
print("\n💬 Resposta gerada:\n", answer)
💬 Exemplo de resposta:
Com base nas informações apresentadas, o uso de certos medicamentos durante a gravidez pode impactar o desenvolvimento neuropsicomotor dos bebês, incluindo um possível aumento do risco de transtornos do espectro autista (TEA)...
(e segue com análise detalhada dos artigos recuperados).

🔧 Ajustando o comportamento da IA
Você pode adaptar facilmente:

temperature — para respostas mais técnicas (baixo) ou criativas (alto).
max_chars_per_doc — para controlar quanto texto cada artigo fornece ao prompt.
k — para buscar mais ou menos documentos por vez.

Esses ajustes são simples, mas fazem grande diferença na qualidade e velocidade da resposta.

🚀 Conclusão: o valor do RAG está nos dados
O RAG não é apenas uma técnica — é uma estratégia de conhecimento corporativo. Ele permite que empresas usem seus próprios dados para gerar inteligência de forma segura, contextual e escalável.

Em vez de depender de uma IA genérica, você constrói uma IA com o DNA da sua empresa.

Como costumo dizer:

“A verdadeira vantagem competitiva da IA não está nos modelos — está nos dados que a alimentam.”
🔗 Se quiser o notebook completo e funcional, posso compartilhar o link do Google Colab. Basta comentar “quero testar o RAG” e envio o acesso.

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Forem: Rafael Scheidt

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