Imobiliária IA é uma plataforma completa e robusta para automação do atendimento de imobiliárias através do WhatsApp. Utilizando uma arquitetura de microsserviços e Inteligência Artificial de ponta, este sistema é capaz de capturar, gerenciar e atender leads de forma totalmente autônoma.

O coração do projeto é um assistente de IA que não apenas responde a perguntas comuns, mas utiliza RAG (Retrieval-Augmented Generation) para fornecer informações precisas consultando uma base de conhecimento personalizada e um banco de dados de imóveis sempre atualizado por um web crawler.

• 🤖 Atendimento via WhatsApp: Integração total com o WhatsApp através da Evolution API para envio e recebimento de mensagens.
• 🗣️ Comunicação Multimodal: Suporte para interação por mensagens de texto e áudio, com transcrição (Speech-to-Text) e síntese de voz (Text-to-Speech).
• 🧠 Inteligência Artificial com RAG: O assistente de IA responde a perguntas específicas sobre a imobiliária (corretores, endereço, etc.) consultando uma base de dados vetorial com informações personalizadas.
• 🕷️ Web Crawler de Imóveis: Um crawler automatizado, construído com Playwright e BeautifulSoup, que varre portais imobiliários para manter o banco de dados de imóveis sempre atualizado.
• ⚙️ Orquestração com n8n: Fluxos de trabalho complexos que gerenciam a lógica do atendimento, desde o recebimento da mensagem até a resposta final da IA.
• 🗃️ Banco de Dados Robusto: Utiliza PostgreSQL para armazenar dados de imóveis, clientes e histórico de conversas, além de servir como um Vector Store com a extensão pgvector.
• 🐳 Arquitetura de Microsserviços: Todo o sistema é containerizado com Docker, garantindo escalabilidade, resiliência e facilidade de implantação.

O projeto é composto por um ecossistema de serviços que trabalham em conjunto, orquestrados pelo Traefik e gerenciados via Docker Compose.

Para executar este projeto, é recomendado ter um ambiente Linux (VPS) com Docker e Docker Compose instalados. Você também precisará de um domínio e subdomínios configurados para os diferentes serviços.

1. Docker e Docker Compose: Instruções de Instalação.
2. Git: Para clonar o repositório.
3. Domínio: Um domínio configurado para apontar para o IP do seu servidor.
4. Chaves de API:
   • OpenAI
   • ElevenLabs (Opcional, para respostas em áudio)

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/seu-usuario/imobiliaria-ia.git](https://github.com/seu-usuario/imobiliaria-ia.git)
   cd imobiliaria-ia

2. Configure as Variáveis de Ambiente: Este projeto utiliza variáveis de ambiente para gerenciar todas as chaves e senhas. Nunca grave dados sensíveis diretamente nos arquivos de configuração.

   • Copie o arquivo de exemplo:

     cp .env.example .env

   • Edite o arquivo .env e preencha todas as variáveis com suas próprias credenciais e configurações:

     # .env
     
     # DOMÍNIOS E E-MAIL (Usado pelo Traefik para SSL)
     DOMAIN=zapoferta.com.br
     TRAEFIK_EMAIL[email protected]
     
     # CREDENCIAIS N8N
     N8N_ENCRYPTION_KEY=gere_uma_chave_segura_aqui
     
     # CREDENCIAIS POSTGRES
     POSTGRES_PASSWORD=sua_senha_forte_aqui
     
     # CREDENCIAIS MINIO
     MINIO_ROOT_USER=admin
     MINIO_ROOT_PASSWORD=sua_senha_forte_para_minio
     
     # CREDENCIAIS EVOLUTION API
     EVOLUTION_API_KEY=sua_chave_da_evolution_api
     
     # CREDENCIAIS DE SERVIÇOS DE IA
     OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
     ELEVENLABS_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
     
     # ... e outras variáveis conforme o .env.example

3. Execute os Serviços com Docker Compose: O projeto é dividido em múltiplos arquivos docker-compose. Você pode iniciá-los como stacks no Portainer ou diretamente via linha de comando.

   # Exemplo para iniciar a stack principal
   docker-compose -f ./Docker/docker-compose.yml up -d
   
   # Exemplo para iniciar o crawler
   docker-compose -f ./crawler/docker-compose.yml up -d

• Base de Conhecimento (RAG): Para alterar as informações que a IA sabe sobre a imobiliária, simplesmente edite o arquivo RAG/conhecimento_imobiliaria.txt. Após a alteração, você precisará executar o fluxo de "carga" no n8n para reindexar os dados no banco vetorial.
• Fluxos de Atendimento: Toda a lógica de atendimento pode ser customizada diretamente na interface do n8n. Os arquivos de workflow estão na pasta /Workflows.
• Coleta de Imóveis: O script do crawler está em /crawler/scripts/main.py. Você pode adaptá-lo para coletar dados de outros portais ou extrair informações diferentes.

Este é um projeto complexo com muitas partes móveis. Se você encontrar problemas na configuração, tiver dúvidas sobre a arquitetura ou precisar de ajuda para adaptar o projeto às suas necessidades, não hesite em entrar em contato!

• E-mail: [email protected]
• Whatsapp: https://bit.ly/dbltecnologia
• Abra uma Issue: Se encontrar um bug ou tiver uma sugestão, abra uma issue aqui no GitHub.

Ficarei feliz em ajudar!

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.