Criação de documentos personalizados com IA Generativa e App Script
Esta é uma aplicação que carece de conhecimentos técnicos para ser criada.
Mas não se assuste!
Tudo parece difícil até conseguirmos fazer pela primeira vez!
Caso prático
Vamos supor que tem reuniões com clientes (ou parceiros ou stakeholders) e quer, de uma forma prática, transcrever o que foi falado e gerar um documento tipo “memorando” (ou resumo) daquilo que foi discutido na reunião.
Resultado esperado
No final da sua reunião, pretende enviar um “memorando” (ou resumo) do que foi falado com a pessoa em questão, para o e-mail desta, de forma automática.
Como fazer? (exemplo de um pedido de proposta)
1ª parte - Criar o formulário
Temos de criar um formulário para registar os elementos que nos interessam captar na reunião. Pode usar formulários como o WpForms, o Google forms, entre outros.
Este formulário é um exemplo de uma reunião com uma empresa que Vendas e Marketing que enfrenta problemas de processo e quer automatizar-se no futuro.
Depois de submeter o formulário, é normalmente gerado um e-mail que vai para a sua caixa de entrada.
Agora, pretendemos criar uma automatização (programa) que perceba que foi gerado o e-mail do formulário submetido e faça a ação solicitada.
2ª parte - Criar conta e API numa plataforma de LLMs
Aqui existem diferentes opções no mercado. Para esta aplicação, escolhemos a Openrouter.ai, que é uma plataforma onde pode interagir com vários modelos de linguagem num só local.
Procedemos à criação de conta e, em seguida à criação da chave da API, que é um código único que liga qualquer ação à sua conta.
Exemplo de uma chave de API desta plataforma: 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
Depois de termos a chave de API, é o momento de escolher o modelo:
Neste caso, optou-se pelo modelo OpenAI: GPT – 4o (2024 – 08 – 05), cuja referência para o código será openai/gpt-4o-2024-08-06.
3ª parte - Criar um modelo do documento que pretendemos gerar
Agora, temos de criar um modelo do documento que pretendemos. O documento terá de ter locais específicos onde vai colocar a informação gerada pelo código. Em informática, esses locais são identificados pelas chavetas {{ }}.
O código que vamos gerar, tem de pegar nesse modelo e executar todo o conjunto de ações que veremos mais à frente.
Para este exemplo, vamos criar um documento modelo no Google Drive, copiando a sua referência no link.
Peça ajuda ao ChatGPT no desenvolvimento do documento. Pode criar o seu documento, carregar em anexo para o ChatGPT e pedir-lhe para inserir as chavetas nos locais certos.
4ª parte - Criar o código Javascript para a automatização
Depois de termos o formulário feito, termos a nossa chave de API, o modelo escolhido e a referência no link do template (modelo) do documento, podemos então criar o prompt seguinte:
“Neste projeto, quero criar um script em Google Apps Script que automatize a leitura de e-mails sobre solicitações de propostas (RFP). O script deve conectar-se à minha conta do Gmail e procurar por e-mails não lidos com o assunto “Formulário de RFP Recebido”.
Quando o script encontrar esses e-mails, ele vai ler o conteúdo e extrair informações importantes, como o nome da empresa, o setor, a descrição do problema e os dados de contato. Para isso, utilizarei expressões regulares para identificar essas informações no texto.
Após extrair os dados, o script irá enviar essas informações para a API da OpenRouter, utilizando o modelo openai/gpt-4o-2024-08-06. A chave da API a ser usada é 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. O prompt enviado à API deverá solicitar que ela leia o conteúdo do documento e faça um resumo dos problemas apresentados, além de sugerir soluções.
Em seguida, o script criará um documento PDF a partir de um modelo existente no Google Drive, identificado pelo ID 1WJSvZJg1fNAGmCDrn31ZJR7qb4o9kBwj6_WcoOM_MjY, preenchendo os detalhes extraídos e as soluções geradas pela IA. Por fim, o script enviará um e-mail ao contato da empresa, anexando o documento PDF e explicando seu conteúdo.
Além disso, irei incluir mecanismos para tratar erros e registrar informações úteis durante a execução do script.”
Copiamos o código gerado pelo ChatGPT (ou outro) e colamos na App Script:
5ª parte - Verificar o resultado final
Depois de termos passado pelos passos anteriores, vamos verificar que recebemos no nosso e-mail, ou no do cliente, o dito “memorando” (ou resumo).
Notas finais:
- Esta é um exemplo de uma automatização que pode ser aplicada a diferentes contextos;
- Esta aplicação requer alguns conhecimentos técnicos;
- É normal que não fique tudo como pretendemos logo à primeira. Por isso, vamos vendo o resultado e conversando com o ChatGPT para melhorar o que está errado;
- Regra de ouro: Peça uma alteração de cada vez, ao ChatGPT, e teste.
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