MeteoRAG
Assistente meteorológico inteligente com RAG que combina dados em tempo real da API INMET com LLMs para responder perguntas em linguagem natural.
O Problema
Dados meteorológicos dispersos em APIs técnicas sem interface amigável, dificultando consultas rápidas sobre condições climáticas atuais e históricas.
A Solução
Pipeline completo de ingestão, chunking determinístico, retrieval semântico e geração de resposta com LLM. Deploy via Kubernetes com CI/CD no GitHub Actions, monitoramento com Prometheus e Grafana.
Resultado
Pipeline RAG end-to-end em produção com deploy automatizado em Kubernetes, CI/CD via GitHub Actions, monitoramento Prometheus/Grafana e respostas em linguagem natural sobre clima em MG.
Observação
Este é o MVP de um projeto muito maior: uma plataforma de IA com RAG em larga escala e banco DuckDB que irá gerar insights sobre chuvas, deslizamentos e alertas em toda a Zona da Mata mineira — cruzando dados desde 1980 com análises preditivas de risco. O repositório é aberto: sinta-se à vontade para contribuir ou usar esta RAG como base para o seu próprio projeto.
Projetos Relacionados
JOX — ETL com LLM
Pipeline ETL inteligente para extração de dados estruturados de boletins agropecuários em PDF usando LLM com structured output.
Melisso AI Agent
Assistente conversacional com IA integrado ao portfólio — streaming via Claude Haiku, rate limiting com Redis e interface animada.
CRM Analytics — Multi-tenant AI
Plataforma multi-tenant de inteligência comercial — scoring de clientes via ML, insights por GPT-4 e análise de recorrência em tempo real.