Assistente inteligente baseado em LLM para recomendação estratégica de mídia OOH, com interface web e deploy em ambiente cloud utilizando Google Cloud Platform.
A escolha de canais de mídia OOH (Out Of Home) ainda é, em muitos casos, baseada em decisões subjetivas.
Empresas precisam considerar múltiplas variáveis como público-alvo, orçamento, localização e objetivo da campanha — o que torna o processo complexo e pouco escalável.
Desenvolvi um agente de IA capaz de:
- Interpretar briefing de campanhas em linguagem natural
- Processar dados estruturados e não estruturados
- Recomendar automaticamente o melhor segmento de mídia OOH
- Gerar uma análise SWOT completa e orientada por dados
A aplicação conta com uma interface web para interação com o agente:
- Input de dados da campanha
- Chat com o agente
- Respostas estruturadas com análise estratégica
A solução foi construída com arquitetura baseada em cloud:
- Frontend (Python) → Interface do usuário
- Backend (Docker + Cloud Run) → API do agente
- Vertex AI / LLM → processamento de linguagem natural
- Data Store (RAG) → base de conhecimento por segmentos
- BigQuery → dados estruturados
- Firestore → histórico de conversas
Usuário → Interface Web → API (Cloud Run) → LLM → RAG + BigQuery → Resposta (SWOT)
A aplicação foi containerizada com Docker e implantada via Google Cloud Run.
- Containerização da aplicação
- Configuração de serviços no GCP
- Deploy no Cloud Run
- Integração com serviços de dados e IA
- Python
- Docker
- Google Cloud Platform
- Cloud Run
- Vertex AI
- BigQuery
- Firestore
- LLM (modelo generativo)
- Arquitetura RAG
- Chat inteligente com agente de IA
- Recomendação de segmento OOH
- Geração automática de análise SWOT
- Integração com base de dados
- Simulação de cenários alternativos
Entrada: "Campanha de branding, público feminino 25-45, classe A, orçamento R$150k, nacional"
Saída:
- Segmento recomendado
- Análise SWOT completa
- Sugestão alternativa
- Construção de agentes com LLM
- Arquitetura RAG na prática
- Deploy de aplicações com Docker + Cloud Run
- Integração de IA com dados estruturados
- Design de prompts estratégicos
- Dependência da qualidade dos dados
- Necessidade de ajustes finos no prompt
- Custo de execução em cloud
- Autenticação de usuários
- Dashboard de métricas
- Otimização de custo
Projeto desenvolvido simulando um ambiente real de produção, com foco em escalabilidade, uso de IA e arquitetura em cloud.