🤖 Stock GPT - Assistente Inteligente de Estoque

Um chatbot inteligente que responde perguntas sobre estoque usando IA e linguagem natural

🌟 Sobre o Projeto

O Stock GPT é uma aplicação web inteligente que permite aos usuários fazer consultas sobre estoque de produtos utilizando linguagem natural. Desenvolvido com Streamlit e LangChain, o sistema utiliza modelos de IA da OpenAI para interpretar perguntas e fornecer respostas precisas através de consultas SQL automatizadas.

🎯 Principais Características

🗣️ Conversação Natural: Faça perguntas como se estivesse falando com um especialista
🧠 IA Avançada: Suporte para GPT-3.5, GPT-4 e GPT-4-turbo
📊 Análises Inteligentes: Relatórios automáticos sobre estoque e produtos
🇧🇷 Interface em Português: Totalmente localizada para o Brasil
⚡ Respostas Rápidas: Consultas otimizadas para máxima performance

✨ Funcionalidades

💬 Chat Inteligente

Interface conversacional intuitiva
Histórico de conversas durante a sessão
Respostas contextualmente relevantes

🎛️ Controles Avançados

Seleção de Modelo: Escolha entre GPT-3.5, GPT-4 e GPT-4-turbo
Controle de Temperature: Ajuste a criatividade das respostas (0.0 - 2.0)
Configuração em Tempo Real: Mudanças aplicadas instantaneamente

📈 Consultas Suportadas

📦 Status e quantidade de produtos em estoque
💰 Informações de preços e valores
🏷️ Consultas por categoria, marca ou fornecedor
📊 Relatórios de entrada e saída de produtos
🔍 Busca por produtos específicos
⚠️ Identificação de produtos com estoque baixo

🛠️ Tecnologias Utilizadas

🧩 Stack Principal

Tecnologia	Finalidade	Versão
Streamlit	Interface web interativa	1.46.0
LangChain	Framework para LLM e agentes	latest
OpenAI	Modelos de linguagem GPT	API v1
SQLite	Banco de dados local	built-in
Python Decouple	Gerenciamento de variáveis	3.8

🔄 Arquitetura do Sistema

Usuário → Streamlit → LangChain Agent → OpenAI GPT → SQL Toolkit → SQLite → Resposta

Interface: Streamlit para chat responsivo
Processamento: LangChain com padrão ReAct
IA: Modelos GPT para compreensão e geração
Dados: SQLite com toolkit automatizado

📁 Estrutura do Projeto

stock-agent/
├── 📄 app.py              # Interface principal do Streamlit
├── 🤖 agent.py            # Lógica do agente de IA e conexão com banco
├── 🗄️ estoque.db          # Banco SQLite com dados de estoque (12 produtos)
├── 📋 requirements.txt    # Dependências do projeto
├── 📚 README.md          # Documentação completa
└── 🔧 .env               # Variáveis de ambiente (criar)

📊 Estrutura do Banco de Dados

O banco estoque.db contém 18 tabelas com dados completos de estoque:

Tabelas Principais:

products_product: Catálogo com 12 produtos
categories_category: Categorias dos produtos
brands_brand: Marcas disponíveis
suppliers_supplier: Fornecedores cadastrados
inflows_inflow: Histórico de entradas
outflows_outflow: Histórico de saídas

Tabelas de Sistema:

Autenticação Django (users, groups, permissions)
Sistema de migrations e sessões
Logs administrativos

🚀 Instalação e Configuração

📋 Pré-requisitos

Python 3.8+ instalado
Chave da API OpenAI (Obter aqui)
Git para clonagem do repositório

🔧 Instalação Passo a Passo

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/Kauanrodrigues01/stock-agent.git
cd stock-agent

2️⃣ Crie um ambiente virtual

# Linux/macOS
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3️⃣ Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

4️⃣ Configure as variáveis de ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto:

OPENAI_API_KEY=sua_chave_da_api_openai_aqui

5️⃣ Execute a aplicação

streamlit run app.py

🎉 Pronto! A aplicação estará disponível em http://localhost:8501

💡 Como Usar

🎮 Interface do Usuário

Acesse http://localhost:8501 no navegador
Configure o modelo de IA na barra lateral
Ajuste a temperatura para controlar criatividade
Digite sua pergunta no chat
Receba respostas inteligentes baseadas nos dados

🗨️ Exemplos de Perguntas

📊 Consultas Básicas

🔍 "Quantos produtos temos em estoque?"
💰 "Qual o produto mais caro?"
📦 "Mostrar produtos com estoque baixo"
🏷️ "Listar produtos por categoria"

📈 Consultas Avançadas

💵 "Qual o valor total do estoque?"
🔄 "Produtos que precisam ser repostos"
📊 "Relatório de produtos mais vendidos"
🏪 "Produtos do fornecedor específico"

🎯 Consultas Específicas

🎮 "Informações sobre placas de vídeo"
💾 "Preço das memórias RAM disponíveis"
⚡ "Processadores Intel em estoque"
🖥️ "Produtos da categoria hardware"

⚙️ Configurações Avançadas

🧠 Modelos de IA Disponíveis

Modelo	Velocidade	Qualidade	Custo	Recomendado para
GPT-3.5-turbo	⚡⚡⚡	⭐⭐⭐	💰	Consultas rápidas e diretas
GPT-4	⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐	💰💰💰	Análises complexas
GPT-4-turbo	⚡⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐	💰💰	Uso geral (recomendado)

🌡️ Controle de Temperature

0.0 - 0.3: Respostas determinísticas e precisas
0.4 - 0.7: Equilibrio entre precisão e criatividade (padrão: 0.5)
0.8 - 1.0: Respostas mais criativas e variadas
1.1 - 2.0: Máxima criatividade (menos precisão)

🔍 Como Funciona Internamente

🔄 Fluxo de Processamento

👤 Usuário → 💬 Pergunta → 🤖 Agent ReAct → 🧠 LLM → 🔧 SQL Tools → 🗄️ SQLite → ✨ Resposta

🧩 Componentes Técnicos

ReAct Agent: Padrão Reasoning + Acting para tomada de decisões
SQL Database Toolkit: Converte linguagem natural em SQL
OpenAI LLM: Processa e formata respostas amigáveis
Streamlit Interface: Apresentação interativa e responsiva

📝 Prompt Engineering

O sistema utiliza um prompt especializado que:

Instrui o agente a usar ferramentas SQL
Garante respostas em português brasileiro
Formata saídas de forma amigável
Mantém contexto da conversa

🤝 Contribuição

Contribuições são muito bem-vindas! 🎉

🔄 Como Contribuir

Fork o projeto

Crie uma branch para sua feature

git checkout -b feature/MinhaNovaFeature

Commit suas mudanças

git commit -m 'Adiciona MinhaNovaFeature'

Push para a branch

git push origin feature/MinhaNovaFeature

Abra um Pull Request

🐛 Reportar Issues

Encontrou um problema? Crie uma issue incluindo:

Descrição detalhada
Passos para reproduzir
Screenshots (se aplicável)
Informações do ambiente

📈 Roadmap

🎯 Próximas Funcionalidades

📱 Interface mobile responsiva
📊 Dashboard com gráficos e métricas
🔔 Sistema de alertas para estoque baixo
📄 Exportação de relatórios (PDF/Excel)
🔐 Autenticação de usuários
🌐 API REST para integração
📈 Análise preditiva de demanda

🔮 Versões Futuras

v2.0: Interface completa com dashboard
v3.0: IA preditiva e análises avançadas
v4.0: Integração com sistemas ERP

🏆 Reconhecimentos

Agradecimentos especiais para:

OpenAI pelos modelos GPT excepcionais
LangChain pelo framework poderoso e flexível
Streamlit pela simplicidade na criação de interfaces
Comunidade Python pelo ecossistema incrível

👨‍💻 Autor

Kauan Rodrigues Lima

GitHub: @Kauanrodrigues01
LinkedIn: Kauan Rodrigues

🔗 Link do Projeto: https://github.com/Kauanrodrigues01/stock-agent

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 10 Commits
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
agent.py		agent.py
app.py		app.py
estoque.db		estoque.db
requirements.txt		requirements.txt

Kauanrodrigues01/stock-agent

Folders and files

Latest commit

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