Tecnologias Base

Esta página descreve a stack tecnológica e as dependências chave que alimentam a plataforma GamiBot.

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Stack Tecnológica

Componente	Tecnologia	Propósito
LMS	Moodle (plugins PHP personalizados)	Gestão de cursos e recursos
Orquestração	LangFlow	Design de fluxos de trabalho e orquestração de agentes
Base de Dados Vetorial	Qdrant	Pesquisa semântica e armazenamento vetorial
Embeddings	Configurável (OpenAI, local, etc.)	Converter texto em vetores densos
LLM	GPT-4, Claude 3, ou alternativas locais	Raciocínio e geração de agentes
ORM	Prisma	Abstração de base de dados
Backend	Node.js + Express ou Python	Camada API e handlers de webhooks
Processamento de Ficheiros	Unstructured, PyPDF2, python-pptx	Extrair texto de diversos formatos

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Dependências Principais

Plugins Moodle

• local_gamibot_manager - Dispatcher de webhooks para eventos de upload de ficheiros

Integração LangFlow

• Integração Qdrant incluída para operações vetoriais
• Conectores LLM para múltiplos fornecedores (OpenAI, Anthropic, modelos locais)

Operações Vetoriais

• Biblioteca cliente Qdrant - SDK Python ou Node.js para operações vetoriais
• Coleções suportam sharding e replicação para escalabilidade

Bibliotecas de Extração de Texto

Formato	Biblioteca	Notas
PDF	PyPDF2, pdfplumber	Fallback OCR disponível
PowerPoint	python-pptx	Extrai slides + notas do orador
ePub	ebooklib	Suporte a parsing de capítulos
Word	python-docx	Suporte completo a documentos
Texto Simples	Nativo	Codificação UTF-8

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Modelos de Embedding

A plataforma suporta modelos de embedding configuráveis:

OpenAI Embeddings

{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "dimensions": 1536,
  "max_tokens": 8191
}

Alternativas Locais

• Sentence Transformers - Opção auto-hospedada para privacidade
• all-MiniLM-L6-v2 - Embeddings leves e eficientes
• BGE - Suporte multilingue

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Opções de Fornecedor LLM

Fornecedores Cloud

Fornecedor	Modelo	Melhor Para
OpenAI	GPT-4, GPT-4o	Propósito geral, alta qualidade
Anthropic	Claude 3 Opus/Sonnet	Contexto longo, segurança
Google	Gemini	Multimodal, custo-benefício

Local/Auto-Hospedado

Modelo	Framework	Notas
Llama 3	Ollama, vLLM	Open source, privacidade
Mistral	Ollama, vLLM	Eficiente, multilingue
Phi-3	Ollama	Pequeno, rápido

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Requisitos de Infraestrutura

Consulte a página Arquitetura de Implantação para especificações detalhadas de infraestrutura.