https://github.com/joserochadev/let-me-ask
Let me Ask - Plataforma de Perguntas e Respostas com IA
https://github.com/joserochadev/let-me-ask
api artificial-intelligence docker fastify gemini-api nodejs react vite
Last synced: 2 months ago
JSON representation
Let me Ask - Plataforma de Perguntas e Respostas com IA
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/joserochadev/let-me-ask
- Owner: joserochadev
- Created: 2025-07-23T20:44:50.000Z (11 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-07-25T17:59:43.000Z (11 months ago)
- Last Synced: 2026-04-11T09:42:31.796Z (2 months ago)
- Topics: api, artificial-intelligence, docker, fastify, gemini-api, nodejs, react, vite
- Language: TypeScript
- Homepage: https://let-me-ask-phi.vercel.app
- Size: 151 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Let me Ask - Plataforma de Perguntas e Respostas com IA
Uma aplicação web full-stack que permite aos usuários criar salas para sessões de perguntas e respostas alimentadas por IA. Os usuários podem fazer perguntas com base em audios enviados previamente. Um usuário pode enviar em áudio falando sobre algum assunto e com base nesses audios a IA consegue responder as perguntas do usuário.
## Funcionalidades
- Criar salas de P&R com nome e descrição
- Fazer perguntas via entrada de texto
- Respostas geradas por IA usando a API Gemini do Google
- Atualizações em tempo real de perguntas/respostas
- Design responsivo para mobile
## Stack Tecnológica
### Frontend (web)
- React
- TypeScript
- Vite
- TailwindCSS
- Componentes Shadcn/ui
- React Query
- React Router
- React Hook Form
- Validação com Zod
### Backend (server)
- Node.js
- TypeScript
- Fastify
- DrizzleORM
- PostgreSQL com pgvector
- Google Gemini AI API
## Como Começar
### Pré-requisitos
- Node.js 18+
- PostgreSQL com extensão pgvector
- Chave de API do Google Gemini
### Instalação
1. Clone o repositório:
```bash
git clone https://github.com/joserochadev/let-me-ask.git
cd let-me-ask
```
2. Instale as dependências:
```bash
# Instale as dependências do backend
cd server
npm install
# Instale as dependências do frontend
cd ../web
npm install
```
3. Configure as variáveis de ambiente:
Backend (.env):
```env
PORT=3333
FRONTEND_URL=http://localhost:5173
DATABASE_URL=postgresql://docker:docker@localhost:5432/agents
GEMINI_API_KEY=sua_chave_api_gemini_aqui
```
Frontend (.env):
```env
VITE_BACKEND_URL=http://localhost:3333
```
4. Inicialize o banco de dados:
```bash
cd server
npm run db:init
npm run db:migrate
```
### Executando a Aplicação
1. Inicie o servidor backend:
```bash
cd server
npm run dev
```
2. Inicie o servidor de desenvolvimento frontend:
```bash
cd web
npm run dev
```
A aplicação estará rodando em:
- Frontend: http://localhost:5173
- Backend: http://localhost:3333
## Detalhes das Funcionalidades
### Salas
- Criar salas para sessões de P&R
- Visualizar lista de salas existentes
- Ver contagem de perguntas por sala
### Perguntas
- Fazer perguntas através de entrada de texto
- Visualizar perguntas e respostas em tempo real
- Perguntas são armazenadas com embeddings para busca semântica
### Integração com IA
- Usa a API Gemini do Google para:
- Transcrição de áudio
- Geração de embeddings de texto
- Geração de respostas baseadas no contexto