Questão 1
Não respondida
~/questoes/agentes-de-ia
A memória de conversa permite que um chatbot mantenha registro de interações anteriores usando um banco de dados local. Isso possibilita que o sistema contextualize novas perguntas com base no histórico do usuário, melhorando a qualidade e relevância das respostas.
SQLite é o banco de dados local ideal para armazenar histórico de conversas porque é leve, não requer servidor separado, funciona bem em aplicações locais e permite consultas estruturadas de sessões e interações anteriores do usuário.
MongoDB é um banco de documentos mais pesado e geralmente usado em ambientes com múltiplos servidores ou grandes volumes de dados. Para armazenar histórico local de conversas em um chatbot iniciante, é uma solução mais complexa do que necessária.
SQLite é perfeito para esta tarefa: é um banco de dados relacional embutido, não precisa de instalação separada, mantém dados estruturados em arquivos locais e permite consultar histórico de sessões e interações de forma eficiente.
Qdrant é um banco de dados vetorial especializado em armazenar embeddings e fazer buscas semânticas. Embora seja usado no projeto para indexar documentos de saúde, não é apropriado para guardar histórico estruturado de conversas texto.
CSV é um formato de arquivo simples, mas não é um banco de dados. Usar CSV para histórico de conversas torna consultas complexas, atualizações lentas e não oferece a estrutura necessária para gerenciar sessões múltiplas de usuários.