🤖 Wesley Bot — Assistente de WhatsApp com IA & RAG

🚀 Visão Geral

O Wesley Bot é um assistente virtual avançado para WhatsApp, desenvolvido para oferecer respostas inteligentes, contextualizadas e multimodais. Ele utiliza uma arquitetura baseada em Python e FastAPI, integrando-se com o ecossistema do WhatsApp via Evolution API e o cérebro processado pelo Google Gemini.

O grande diferencial deste bot é a implementação de RAG (Retrieval-Augmented Generation), permitindo que ele "aprenda" e consulte documentos específicos (PDFs, TXT) em tempo real para responder com precisão.

🎯 Proposta de Valor

Memória Contextual: Uso de FAISS e Embeddings para busca semântica em documentos (RAG).
IA Multimodal: Processa e gera texto e áudio (via gTTS).
Fluxo Agêntico: Detecta automaticamente a necessidade do usuário (responde via texto, envia áudio ou exporta dados para planilha).
Integração Robusta: Comunicação estável via Evolution API.
Pronto para Produção: Totalmente containerizado com Docker.
Deploy: Rodando em Oracle Cloud Always Free (instâncias Always Free Tier), em VPS dedicada para disponibilidade contínua do bot.

🏗️ Arquitetura do Sistema

%%{title: "Arquitetura do Wesley Bot WhatsApp Assistant"}%%
graph TB
    subgraph "Client Layer"
        A[WhatsApp User]
    end

    subgraph "Integration Layer"
        B[Evolution API]
    end

    subgraph "Core Backend (FastAPI)"
        C[FastAPI Backend]
        F[gTTS - Texto para Áudio]
        G[Openpyxl - Exportação Excel]
    end

    subgraph "AI & Data Layer"
        D[Google Gemini - IA]
        E[(FAISS - Vector DB)]
        H[Documentos RAG]
    end

    A <--> B
    B <--> C
    C --> D
    C --> E
    C --> F
    C --> G
    E --> H

🛠️ Stack Tecnológica

Python 3.11 - Linguagem base pela sua versatilidade em IA e automação.
FastAPI - Framework web moderno e de alta performance para a API do bot.
Evolution API - Conector de alta performance para o protocolo do WhatsApp.
Google Gemini - Modelo de linguagem de última geração para processamento agêntico.
FAISS - Biblioteca do Facebook para busca semântica eficiente em vetores.
gTTS (Google Text-to-Speech) - Conversão de respostas da IA em áudio para o usuário.
Docker - Containerização para garantir consistência entre ambientes.

🎯 Funcionalidades

1. Assistente com RAG

O bot pode ingerir documentos e basear suas respostas no conteúdo desses arquivos.
Busca semântica: encontra a informação correta mesmo que o usuário não use as palavras exatas do documento.

2. Fluxo Automatizado de Planilhas

Capaz de coletar informações durante a conversa e exportá-las automaticamente para arquivos Excel (XLSX).
Ideal para gestão de leads, registros de pedidos ou checklists.

3. Respostas em Áudio

Quando solicitado ou configurado, o bot converte suas respostas em texto para áudio natural, enviando a mensagem de voz diretamente no WhatsApp.

4. Gestão de Histórico

Mantém o contexto da conversa, permitindo diálogos fluidos e referências a mensagens anteriores.

🚀 Como Executar

Pré-requisitos

Docker e Docker Compose
API Key do Google Gemini
Instância da Evolution API rodando

Instalação

Clone o repositório.
Configure o arquivo .env com suas credenciais (Gemini Key, Evolution API URL/Token).
Suba o ambiente com Docker:
```
docker-compose up -d --build
```

Deploy (Produção)

O bot está em produção em Oracle Cloud Always Free (Always Free Tier), utilizando instâncias VPS para rodar os containers (backend FastAPI + Evolution API quando aplicável). A escolha do Always Free permite manter o assistente disponível 24/7 sem custo de infraestrutura.

Potencializando a comunicação via WhatsApp com Inteligência Artificial.