GCP AI Copilot

Perguntas fundamentadas na documentação

O GCP AI Copilot explora geração aumentada por recuperação sobre documentação oficial Google Cloud. A aplicação local combina interface React, FastAPI, Qdrant, embeddings multilíngues, busca textual e reranker. As respostas incluem referências às fontes recuperadas, com tratamento explícito para evidências insuficientes.

Arquitetura local

• React e NGINX fornecem a interface e o roteamento da API na mesma origem.
• FastAPI valida perguntas e histórico limitado, coordena a recuperação e expõe verificações de saúde.
• Qdrant, embeddings intfloat/multilingual-e5-small, BM25 e um crossencoder local compõem a busca híbrida.
• Groq gera respostas com o contexto selecionado. A chave da API fica na configuração do backend.
• Docker Compose mantém documentos, vetores e modelos baixados em volumes persistentes.

Coleta e indexação são comandos de manutenção. Não executam no início da API nem por solicitação de visitantes. O crawler aceita somente hosts e caminhos oficiais permitidos, com limites de páginas e profundidade e respeito ao robots.txt.

MCP com recursos fictícios

Um servidor separado implementa o protocolo MCP e cinco ferramentas permitidas, somente de leitura: listar buckets, máquinas virtuais e datasets BigQuery, verificar acesso simulado a um bucket e inspecionar uma tabela simulada.

Todos os recursos devolvidos são fictícios. O projeto não possui credenciais GCP nem se conecta à conta de nuvem de visitantes. Respostas de ferramentas e respostas híbridas são identificadas como demonstrações. O modelo de linguagem não pode executar comandos arbitrários na nuvem.

Testando a aplicação local

As instruções atuais de instalação e operação ficam no README do GitHub. A aplicação inicia sem índice ou chave de geração e informa o que falta; as ferramentas demonstrativas continuam disponíveis.

git clone https://github.com/RyotaMarco/gcp-rag.git
cd gcp-rag
cp .env.example .env
docker compose up --build --detach --wait

A geração local requer uma chave Groq Free. As cotas do provedor continuam valendo, e a configuração da aplicação não comprova o plano de cobrança de uma chave.

Demonstração pública

A demonstração pública em gcp.marco-ryota.com funciona em inglês e português, sem conta. Ela consulta uma coleta limitada de documentação oficial sobre Vertex AI, Cloud Storage, BigQuery, Compute Engine, IAM e Cloud Run. A interface mostra a cobertura do corpus e a data de coleta.

Essa modalidade Cloudflare combina embeddings BGE-M3 e busca semântica no Vectorize com busca textual D1 FTS5, usando reciprocal rank fusion. O Workers AI gera a resposta; essa implantação não executa o crossencoder local. As cinco ferramentas MCP com recursos fictícios rodam em um Worker privado separado, conectado por Service binding.

Turnstile e limites por visitante e globais, controlados no servidor, restringem o acesso. Quando uma cota se esgota ou uma dependência fica indisponível, novas perguntas são pausadas e a interface continua acessível. Não há uploads de visitantes, conexão com contas GCP ou comandos sobre recursos reais de nuvem.

Avaliação e limites

O repositório inclui testes de backend, frontend, protocolo MCP e instalação Compose. A avaliação separa fixtures determinísticas de medições com modelos reais. O corpus de testes contém paráfrases escritas para avaliação, não uma coleta atual de produção da documentação Google.

Validar identificadores de fontes reduz citações inventadas, mas não comprova cada afirmação gerada. A avaliação de recuperação da Cloudflare usa seu próprio corpus de documentação e perguntas em inglês e português. Essas medições cobrem esse corpus e conjunto de perguntas, e não toda a documentação Google Cloud. A avaliação da versão local não comprova a qualidade de outro modelo de embeddings ou implantação.