Arquitetura da Solução

Essa imagem ilustra a arquitetura básica, em que:

1. O usuário envia uma mensagem no WhatsApp, que é capturada pela API do WhatsApp Business.
2. A mensagem é encaminhada para um Webhook hospedado no Heroku.
3. O Webhook faz uma requisição à API da OpenAI via um Wrapper.
4. A OpenAI gera uma resposta, que retorna para o Webhook.
5. O Webhook envia a resposta de volta para a API do WhatsApp Business.
6. O WhatsApp entrega a resposta ao usuário.

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Pré-requisitos: Contas Necessárias

Para colocar este projeto em funcionamento, você precisará criar contas (algumas exigem cartão de crédito para habilitar o uso de recursos):

1. Conta na OpenAI
   • Necessário cartão de crédito para uso da API GPT.
2. Conta de desenvolvedor na Meta (para usar a Cloud API do WhatsApp)
   • Não é exigido cartão de crédito, mas você precisa de um ambiente no Facebook for Developers.
3. Conta no Heroku
   • Poderá exigir um cartão de crédito para verificação (depende do tipo de plano que você escolher).

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🔨 Descrição do Projeto

Este projeto consiste na construção de um chatbot de IA generativa para responder dúvidas de programação. O bot é integrado à Cloud API do WhatsApp e utiliza a API da OpenAI para gerar respostas contextuais. A aplicação é desenvolvida em FastAPI (Python), garantindo alta performance e escalabilidade.

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✔️ Técnicas e Tecnologias Utilizadas

• Programação em Python
• Construção de aplicações web com FastAPI
• Integração com a API da OpenAI (ChatCompletions)
• Conexão com a Cloud API do WhatsApp (Meta)
• Construção de Webhook para intermediação de mensagens
• Implantação no Heroku

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🛠️ Como Abrir e Rodar o Projeto Localmente

1. Clone este repositório ou baixe o código-fonte.
2. Abra a pasta do projeto no Visual Studio Code (ou outro editor de preferência).
3. Crie e ative um ambiente virtual.
4. Instale as dependências.
5. Configure as variáveis de ambiente localmente (arquivo .env).

1️⃣ Criar e Ativar o Ambiente Virtual

Windows:

python -m venv venv-chatbot-wpp
venv-chatbot-wpp\Scripts\activate

Mac/Linux:

python3 -m venv venv-chatbot-wpp
source venv-chatbot-wpp/bin/activate

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2️⃣ Instalar Dependências

pip install -r requirements.txt

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3️⃣ Instalar o Heroku CLI (Para Implantação em Nuvem)

Caso ainda não tenha o Heroku instalado:

macOS (via Homebrew):

brew tap heroku/brew && brew install heroku

Windows: Baixe o Heroku CLI no site oficial.

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🔑 Configuração de Variáveis de Ambiente

Antes de executar localmente ou fazer o deploy no Heroku, certifique-se de definir as variáveis de ambiente necessárias.

Em Desenvolvimento Local (arquivo .env)

Crie o arquivo .env na raiz do projeto com suas credenciais:

WHATSAPP_API_TOKEN=SEU_TOKEN
WHATSAPP_CLOUD_NUMBER_ID=SEU_NUMBER_ID
OPENAI_API_KEY=SUA_CHAVE_OPENAI
WHATSAPP_HOOK_TOKEN=SEU_TOKEN_WEBHOOK
PHONE_NUMBER=NUMERO_TELEFONE_COM_CODIGO_PAIS

Atenção: Nunca exponha estas chaves em repositórios públicos!

No Heroku

Nas configurações do Heroku, acesse a aba “Settings” e clique em “Reveal Config Vars”. Adicione cada variável de ambiente com os mesmos nomes (chave/valor) usados no arquivo .env.

Exemplo:

WHATSAPP_API_TOKEN         ->  SEU_TOKEN
WHATSAPP_CLOUD_NUMBER_ID   ->  SEU_NUMBER_ID
OPENAI_API_KEY             ->  SUA_CHAVE_OPENAI
WHATSAPP_HOOK_TOKEN        ->  SEU_TOKEN_WEBHOOK
PHONE_NUMBER               ->  NUMERO_TELEFONE_COM_CODIGO_PAIS

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Implantação no Heroku

Após configurar as variáveis de ambiente no Heroku, você pode efetuar o deploy do projeto. Existem diversas formas de fazer isso:

• Via GitHub: Conecte o repositório ao Heroku e ative o deploy automático ou manual.
• Via Git/CLI: Use o heroku create para criar um app, adicione o repositório remoto e faça git push heroku main.

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Testes e Uso

Depois de publicado no Heroku:

1. Certifique-se de configurar o Webhook no Facebook for Developers, apontando para a URL do seu app no Heroku, ex.:

   https://seuapp.herokuapp.com/webhook/
   

2. Valide o Webhook informando o WHATSAPP_HOOK_TOKEN na configuração do Meta for Developers.
3. Envie mensagens a partir do WhatsApp para o número configurado.
4. Se tudo estiver correto, as mensagens chegarão ao endpoint do FastAPI, serão processadas e a resposta chegará via WhatsApp.

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Exemplo de Fluxo de Código (Webhook)

Dentro do arquivo webhook.py, observe como a notificação é recebida e processada:

@app.post("/webhook/")
async def callback(request: Request):
    # Processa a notificação e extrai dados
    wtsapp_client = WhatsAppClient()
    data = await request.json()
    response = wtsapp_client.process_notification(data)
    
    if response.get("statusCode") == 200:
        # Mensagem válida
        openai_client = OpenAIClient()
        reply = openai_client.complete(message=response["body"])
        
        # Envia resposta ao WhatsApp
        wtsapp_client.send_text_message(
            message=reply, 
            phone_number=response["from_no"]
        )
    
    return {"status": "success"}, 200

Esse fluxo garante que, toda vez que o WhatsApp enviar uma requisição ao nosso webhook, a mensagem será processada pela OpenAI para gerar respostas específicas sobre programação.

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Conclusão

Este projeto demonstra como integrar FastAPI, OpenAI e a Cloud API do WhatsApp para criar um chatbot inteligente, focado em dúvidas de programação. A hospedagem no Heroku possibilita um ambiente de produção escalável.

Obs.: Lembre-se de que OpenAI e Heroku podem cobrar pelo uso após certa cota gratuita ou requerer cartão de crédito para verificação de conta.

Bom desenvolvimento e bons estudos!