Ecoar AI: Plataforma de Entrevistas Qualitativas e RAG com Ent ORM e pgvector
Plataforma de inteligência qualitativa e condução automatizada de entrevistas de pesquisa de mercado desenvolvida em Go. Emprega Ent ORM com...
Contexto / Organização: Projeto Autônomo / Pesquisa Aplicada
Período: 2025 - Presente
Categoria de Atuação: Data Science
Tecnologias: Go, Ent ORM, PostgreSQL, pgvector, Docker, TypeScript, React, Tailwind CSS, OpenAI API, Gemini API
Visão Geral Executiva
Plataforma de inteligência qualitativa e condução automatizada de entrevistas de pesquisa de mercado desenvolvida em Go. Emprega Ent ORM com isolamento multi-tenant, busca vetorial semântica via PostgreSQL pgvector, suporte a múltiplos provedores LLM (BYOK) e esteira assíncrona de transcrição e mineração temática de depoimentos.
Arquitetura & Fluxo de Dados
O diagrama abaixo ilustra a topologia e esteira de processamento dos componentes técnicos sanitizados:
flowchart TD
A[Respondente / Pesquisador] --> B[Interface Web & Agente Interativo]
B --> C[Backend Go / Ent ORM Privacy Layer]
C --> D[Banco Relacional PostgreSQL + Row-Level Security]
C --> E[Módulo de Embeddings & Busca Vetorial pgvector]
C --> F[Conectores LLM / Provedores BYOK]
F --> G[Agrupamento Temático & Síntese Qualitativa]
G --> H[Relatórios Analíticos & Transcrições Indexadas]
Destaques de Engenharia
- Isolamento Multi-Tenant: Arquitetura em três camadas (Middleware HTTP, Ent Privacy e Row-Level Security no PostgreSQL) para segregação total de workspaces entre agências.
- Busca Semântica com pgvector: Indexação de embeddings vetoriais de trechos de entrevistas para recuperação semântica e agrupamento temático de respostas.
- Padrão BYOK e Presets de Provedores: Gerenciamento desacoplado de chaves de API com fallbacks e suporte configurável a múltiplos modelos de linguagem.