Um tutorial rápido sobre como integrar IA em um aplicativo

Recursos de IA que antes impressionavam, como os capazes de resumir um documento longo ou responder a uma pergunta em linguagem simples, agora são esperados. Para a maioria das equipes, a questão não é se devem adicionar IA ao aplicativo, mas como fazer isso sem criar novos problemas.

Adicionar IA a um aplicativo existente não é tão simples quanto colar uma chave de API no código do front-end. Se for feito sem cuidado, adicionar um recurso de IA pode gerar problemas difíceis de reverter mais tarde. Isso pode causar problemas de latência, ou seja, respostas da IA que levam vários segundos, em contraste com a imediatez a que os usuários estão acostumados. Além disso, a maioria dos provedores cobra por cada solicitação, então sua fatura aumenta conforme o uso cresce. A IA também pode se comportar de maneira imprevisível, por isso seu aplicativo precisa de salvaguardas para lidar com respostas inesperadas.

Se você é desenvolvedor, gerente de produto ou diretor de tecnologia (CTO) e quer aprender como adicionar IA a um aplicativo existente, este tutorial vai guiar você pelas etapas sem prejudicar sua infraestrutura atual. Vamos abordar todo o ciclo de vida de um recurso de IA, desde a escolha da primeira funcionalidade em que você quer incorporar IA até a imposição de saídas JSON estruturadas e o streaming de respostas. Ao final, você terá confiança de que o que construiu não vai quebrar.

1. Comece com um caso de uso específico

O erro mais comum das equipes ao aprender a criar um agente de IA totalmente autônomo é querer fazer algo grande demais, cedo demais. O ideal é começar com um fluxo de trabalho específico e previsível. Assim, você pode testá-lo e entender o que aconteceu caso algo dê errado. Essa tarefa pode ser simplesmente resumir uma anotação ou categorizar um ticket de suporte, dando à sua equipe de produto uma forma controlada de ver como a IA se comporta antes de ser totalmente implantada.

Aqui estão alguns recursos para testar, de acordo com o tipo de aplicativo que você está desenvolvendo:

Cada uma dessas opções tem um escopo restrito e um resultado verificável, o que as torna pontos de partida seguros.

2. Escolha sua abordagem de integração

Depois de escolher o recurso com o qual começar, você precisa decidir qual caminho técnico seguirá para conectar o modelo. Existem três abordagens principais:

• APIs de IA como serviço: você envia solicitações a um modelo hospedado por um provedor como OpenAI, Anthropic ou Google. Essa é a forma mais rápida de começar, pois não há infraestrutura para gerenciar, e as APIs de IA para aplicativos móveis funcionam da mesma maneira que em aplicativos web. Em contrapartida, você tem menos controle e um custo que aumenta a cada solicitação.
• Modelos auto-hospedados: você executa um modelo aberto nos seus próprios servidores. Isso oferece controle total e pode reduzir o custo em escala, sendo o caminho para a integração de modelos de IA personalizados quando a privacidade dos dados ou o ajuste fino são importantes. Em troca, você assume um trabalho real de infraestrutura e manutenção.
• Kits de desenvolvimento de software (SDKs) e frameworks de IA: uma integração com o LangChain ou com um framework semelhante adiciona uma camada entre o seu aplicativo e o modelo que cuida de padrões comuns, incluindo recuperação de dados e chamada de ferramentas, para que você precise escrever menos código de ligação. O custo é mais uma dependência para aprender e manter atualizada, além de menos visibilidade sobre o que o framework faz entre o seu aplicativo e o modelo.

3. Estabeleça uma arquitetura de back-end segura

Existe uma regra que importa mais do que qualquer outra quando você está aprendendo como integrar IA em um aplicativo: nunca deixe seu aplicativo se comunicar diretamente com um provedor de IA.

Tudo o que está no código do seu front-end, seja um aplicativo web no navegador ou um aplicativo móvel em um dispositivo, pode ser lido por quem o utiliza. Sua chave de API secreta ficaria exposta nesse código, e é fácil extraí-la do tráfego de rede ou do pacote do aplicativo. Quando alguém obtém sua chave, pode executar solicitações na sua conta até esgotar o seu orçamento. Esse é o erro mais comum e mais caro na arquitetura de back-end para IA.

Em vez disso, encaminhe cada solicitação pelo seu próprio back-end para manter sua chave de API segura, controlar custos e validar as respostas da IA antes que os usuários as vejam. Veja como é esse fluxo:

1. Ação do usuário: alguém clica em Resumir na interface do seu aplicativo.
2. Front-end: seu aplicativo envia a solicitação ao seu próprio back-end, não ao provedor de IA.
3. Back-end: seu servidor autentica o usuário, aplica limites de requisições e anexa a chave de API secreta, que existe somente nele.
4. Provedor de IA: o modelo processa a solicitação e retorna uma resposta.
5. Back-end: seu servidor valida e higieniza essa resposta e, em seguida, a formata para o seu aplicativo.
6. Front-end: seu aplicativo exibe ao usuário o resultado limpo e verificado.

Encaminhar as solicitações pelo seu próprio servidor adiciona uma etapa, mas é isso que torna todo o resto possível. Como cada solicitação passa pelo seu servidor, a chave permanece oculta, os usuários têm um limite de quantas vezes podem acionar o recurso e a resposta da IA é verificada antes de o seu aplicativo exibi-la a qualquer pessoa.

4. Escolha seu padrão de conexão de dados

O próximo passo da integração de modelos de IA personalizados é decidir quantos dados do seu aplicativo a IA pode ver e usar. Existem três padrões comuns, que diferem no que podem fazer e na quantidade de trabalho necessária para configurá-los: 

• Somente prompt: você inclui tudo o que o modelo precisa diretamente no prompt. Se um usuário pede para resumir uma anotação, você envia a anotação junto com a instrução. Esse é o padrão mais simples e a escolha ideal para tarefas autossuficientes, mas só funciona quando os dados relevantes são pequenos o bastante para caber no prompt.
• RAG: quando a IA precisa fornecer uma resposta a partir de uma grande quantidade de informações, como o catálogo de produtos, a central de ajuda ou documentos internos, não é possível incluir tudo isso em cada prompt. O RAG resolve esse problema pesquisando nos seus dados os trechos mais relevantes para a pergunta e passando somente esses trechos ao prompt. É isso que permite que a IA responda com precisão a partir do seu próprio conteúdo, em vez de adivinhar, e é a abordagem padrão para um assistente experiente dentro do aplicativo. Em contrapartida, normalmente é necessário ter um banco de dados vetorial e um pipeline de recuperação para fazê-lo funcionar.
• Chamada de função ou de ferramenta: o modelo pode acionar ações no seu aplicativo (por exemplo, verificar o status de um pedido, reservar um horário, buscar dados em tempo real) ao retornar uma solicitação estruturada que o seu back-end executa. Esse é o padrão mais poderoso e o ideal quando a IA precisa fazer algo, e não apenas dizer algo.

5. Exija saídas estruturadas

O “prompt por intuição”, ou seja, confiar que o modelo responderá em frases simples, deixa de funcionar assim que o seu aplicativo precisa ler a saída como dados, e não como texto. Se você pede ao modelo que categorize um ticket de suporte e ele responde “Claro! A categoria é Cobrança”, seu código precisa extrair “Cobrança” dessa frase. A próxima resposta pode ser formulada de maneira completamente diferente, tornando essa extração pouco confiável.

A solução é exigir saídas estruturadas, usando um JSON Schema para fazer o modelo retornar sempre um objeto rigoroso e legível por máquina, como {“category”: “billing”, “priority”: “high”}. Assim, seu back-end pode processá-lo da mesma forma em todas as solicitações, sem escrever uma lógica frágil de análise de texto nem correr o risco de falhas quando a redação mudar.

6. Adicione proteções de produção antes do lançamento

Antes de o recurso entrar no ar, implemente algumas salvaguardas. Cada uma delas evita um problema específico que é mais difícil de corrigir depois que o recurso já está em produção e as pessoas estão usando.

Estas são as verificações de segurança obrigatórias a implementar antes de levar o recurso para produção:

• Limites de tamanho de entrada: defina um teto para a quantidade de texto que um usuário pode enviar em uma única solicitação. Sem esse limite, uma entrada grande demais pode disparar seus custos ou exceder a janela de contexto do modelo e falhar.
• Limites de requisições: restrinja quantas solicitações um único usuário pode fazer em um determinado período. Isso protege seu orçamento contra loops acidentais e abusos deliberados e impede que um único usuário com uso intenso prejudique a experiência de todos os demais.
• Histórico de conversa: se o seu recurso for um chat, decida quanto do contexto anterior será reenviado a cada solicitação. Se for pouco, a IA perde o fio da conversa; se for demais, cada solicitação fica mais lenta e mais cara.
• Streaming (SSE): para qualquer resposta mais longa que uma frase curta, transmita a resposta token por token usando server-sent events, em vez de fazer o usuário esperar pela resposta completa. Isso não torna o modelo mais rápido, mas faz o recurso parecer responsivo, e não travado.

Como monitorar e escalar o seu recurso de IA

Depois que o recurso estiver no ar, você precisa de visibilidade sobre o comportamento dele. Registre os detalhes que mostram onde os problemas começam, como o tamanho do prompt, a latência das respostas e as taxas de erro, para identificar uma lentidão ou um pico antes que os usuários o relatem. 

Planeje também para possíveis falhas. Os provedores de IA sofrem interrupções, então projete uma alternativa para o que o seu aplicativo exibirá quando o modelo estiver indisponível, em vez de deixar os usuários diante de uma tela quebrada. Quando o seu primeiro recurso estiver estável e bem compreendido, você poderá começar com segurança a expandir para fluxos de trabalho mais complexos com agentes de IA.

Ainda não tem um aplicativo? Pule o código por completo

Se você chegou até aqui e o Node.js, as rotas de back-end e a arquitetura de APIs estão começando a parecer mais do que você esperava, faça a si mesmo esta pergunta: eu realmente quero construir tudo isso do zero?

Muitos aplicativos que usam IA não são produtos complexos. Se você só precisa de um portal interno da empresa, uma ferramenta de cadastro de clientes ou um diretório inteligente em que sua equipe possa pesquisar, contratar um desenvolvedor para criá-lo pode custar muito dinheiro e tempo, quando você mesmo poderia configurá-lo em uma tarde.

Se você quer criar um aplicativo sem programar, o Criador de Aplicativos da Jotform permite descrever em linguagem simples o aplicativo que você deseja e gerar uma versão funcional, com recursos de IA já incorporados, que você pode personalizar e compartilhar. Não há back-end para proteger, chaves de API para ocultar nem pipeline para manter, porque tudo isso é cuidado para você.

Veja como tudo fica pronto rapidamente:

1. Abra o Criador de Aplicativos da Jotform e descreva o seu aplicativo. Diga o que você precisa em uma ou duas frases, como “um portal interno de solicitações de TI com um assistente inteligente que responde a perguntas comuns”.

2. Revise o aplicativo gerado. Em cerca de um minuto, você terá um aplicativo funcional com páginas, formulários e navegação já prontos.

3. Personalize o aplicativo ajustando o layout, adicionando a sua marca e editando o conteúdo, seja pedindo à IA ou editando diretamente.

4. Publique o aplicativo e compartilhe-o por meio de um link ou de um QR code, pronto para usar em qualquer dispositivo.

Se o seu objetivo era ter um aplicativo funcional com recursos de IA, e não um projeto de engenharia que dura meses, essa abordagem alcança essa integração com o mínimo de atrito. Você sempre pode migrar para um desenvolvimento personalizado mais tarde, quando souber exatamente o que precisa.

Seja qual for o caminho escolhido, os mesmos princípios se aplicam: comece com um primeiro recurso pequeno e focado, que seja mais fácil de testar do que um recurso aberto. Mantenha sua chave de API no seu próprio servidor para proteger tanto o seu orçamento quanto os seus usuários. E use saídas estruturadas para evitar que o aplicativo quebre diante de uma frase que ele não consegue interpretar. Os limites e os registros que você adiciona antes do lançamento são o que permite identificar problemas antes que alguém os relate. Cuidar disso desde o início custa muito menos do que adaptar tudo depois que os usuários já dependem do recurso.

E se você usar o Criador de Aplicativos da Jotform, terá um aplicativo funcional com recursos de IA pronto para uso em poucos minutos.