Projeto MLX - Interação com Personas

Descrição do Projeto

O MLX é uma aplicação web inovadora que possibilita a interação com personagens, também conhecidos como personas, que são criados pelos próprios usuários ou pré-definidos pelo sistema. Cada persona tem uma personalidade distinta, que se reflete em suas respostas durante as interações. Usando o poderoso modelo GPT-4 da OpenAI e o LLAMA3 da Meta, o MLX cria um ambiente dinâmico e imersivo onde essas personas podem participar de conversas tanto individuais quanto em grupo.

Potencial e Aplicações

O MLX tem um potencial de alcance significativo, especialmente em áreas como:

• Educação: Criação de personas como figuras históricas ou especialistas para interação com estudantes.
• Entretenimento: Fãs podem criar versões interativas de personagens fictícios para interações divertidas.
• Treinamento e Simulação: Empresas podem usar o sistema para simulações de atendimento ao cliente e vendas.
• Desenvolvimento Pessoal: Usuários podem criar personas motivacionais ou instrutores virtuais para orientação em várias áreas.

Funcionalidades Principais

• Cadastro e Login de Usuários: Usuários podem se cadastrar e acessar o sistema de forma personalizada.
• Criação de Personas: Usuários definem o nome, descrição e imagem de suas personas.
• Interação Individual: O usuário pode conversar diretamente com uma persona.
• Chat em Grupo: Interação simultânea com múltiplas personas em uma sala de chat.
• Manutenção de Contexto: As personas retêm o histórico de conversas, promovendo uma experiência contínua.
• Respostas Dinâmicas com GPT-4: Gera respostas altamente contextuais e personalizadas.

Tecnologias Utilizadas

• Node.js e Express.js: Backend para manipulação de dados e integração com a API OpenAI.
• OpenAI API (GPT-4): Geração de respostas personalizadas para interações com personas.
• Axios: Realiza requisições HTTP com a API da OpenAI.
• Bootstrap: Framework front-end para a criação de uma interface visual e responsiva.
• HTML/CSS/JavaScript: Para a construção da interface e interação com o sistema.

Detalhes da Estrutura

• public/: Arquivos relacionados ao frontend, como HTML, CSS e JavaScript.
• server/: Contém o backend, incluindo configurações de rotas e integração com a API OpenAI.
• app.js: Lógica para criação e gerenciamento de personas e gerencia as chamadas para a API OpenAI e outros modelos de IA.
• README.md: Documentação do projeto.

Como Executar o Projeto

Para rodar o projeto MLX em sua máquina local, siga os passos abaixo:

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/antonioreal97/MLXp.git
   cd MLXp

2. Instale as dependências: Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados. Execute:

   npm install

3. Configuração das Variáveis de Ambiente: Crie um arquivo .env na raiz do projeto com as seguintes variáveis de ambiente:

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   HUGGING_FACE_API_TOKEN=your_hugging_face_api_key
   

4. Execute o Servidor: Inicie o servidor com o comando:

   node server/app.js

5. O servidor estará disponível em http://localhost:3000.

6. Acesse a Aplicação: Abra o navegador e acesse http://localhost:3000 para ver a aplicação em execução.

Estrutura do Projeto

projeto-chat/
├── public/
│   ├── paginas.html        # Páginas HTML
│   ├── styles.css          # Estilos personalizados
│   └── script.js           # Scripts do frontend
│
├── server/
│   ├── app.js              # Configurações e inicialização do servidor
│   ├── historico-chat.json # Arquivo com o histórico de descrição de cada Persona (pessoal)
│   └── users.json          # Arquivo com as informações de login dos usuários
│
├── users                   # Pasta com as Personas criadas pelo usuário
├── package.json            # Dependências e configurações do Node.js
└── README.md               # Documentação do projeto