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Bruno Rodrigues

Lab: Criando um dashboard de PLD com o ChatGPT

Transcrição

Agora a gente vai criar um pequeno aplicativo para ter uma visualização, um Mini bi, né, um Mini Business intelligence do que que está acontecendo? Com PLD aqui na empresa, com um arquivo também que a gente criou com a ajuda dos modelos de linguagem, um arquivo com transações fictícias, a gente vai utilizar o ChatGPT para isso. Ele vai selecionar automaticamente o modo de raciocínio, o modo avançado aqui na sua versão 5. Eu vou pedir para ele utilizar também esse modo aqui. Lousa ou Canvas em inglês. Eu vou arrastar aqui o nosso arquivo com as transações fictícias e pedir para ele crie um Mini BI. Com os melhores gráficos. E filtros que você sugerir. Com base nas transações. Anexas. E aí ele vai começar a pensar aqui numa forma de estruturar esse aplicativo. Então tá aqui vai criar um aplicativo react, que é a tecnologia que ele vai utilizar para esses tipos de apps, que permite ao usuário carregar ou fazer upload de um arquivo CSV. Quando quando o carregamento é feito, ele vai tentar mapear as colunas automaticamente, caso não consiga, o usuário poderá mapear as colunas manualmente. Tenta tomando uma série de decisões aqui que a gente poderia influir nelas e criando código. Tá programando aqui, né? Ao vivo, enquanto a gente espera. Definindo aqui os Campos, os filtros, fazendo o trabalho mesmo de um programador, eu dei instruções bem simples para ele, como sempre a gente pode dar instruções. Bem mais detalhadas, bem mais complexas, né? Inclusive o de estilo. Pedi que cor que a gente quer esse app, né? Qual que é o estilo dele? O design pedir exatamente quais são os gráficos. E a gente pode, como sempre também fazer aquele brainstorming anterior. Falando e aí, dado esse conjunto de dados aqui, que que você recomenda? Para este meu app, não é para esse meu dashboard, para esse meu bi, que que a gente deveria ter num num BI desse quais filtros, né? Como é que a gente pode estruturar esta melhor forma? E aí a gente vai trocando ideias ali, com o modelo de linguagem, até chegar num desenho. É e aí sim falar, legal, estamos satisfeitos, vamos criar esse app com essas especificações que a gente combinou aqui, então vamos esperar mais um pouquinho aqui, ele programar. É um prazer assistir isso, né? Essas horas de desenvolvimento, talvez dias de desenvolvimento de software feitas assim em alguns minutinhos, algo completamente impossível a alguns anos. Muito bem, algumas centenas de linhas de código depois. A primeira versão do nosso aplicativo está pronto. Nem sempre vai funcionar. Às vezes ele vai dar algum errinho, mas é o que a gente pode falar para ele, de forma muito simples, é, corrija o erro. Ele vai procurar esse erro. E corrigir agora eu vou clicar aqui em rodar código. Ele vai instalar os pacotes necessários aqui, subir um ambiente de desenvolvimento e a colocar esse aplicativo para rodar. Demos azar aqui. Deu um erro, né? EE aí clicando nesse erro ele já tem um botãozinho aqui. Corrigir. Bug como ele está nesse modo Canvas? Está pensando aqui um pouquinho, né? Ele não vai ter que necessariamente reescrever o código todo, ele vai encontrar aquele erro, corrigir aquele erro. O que vai ser muito mais assertivo é porque ele não vai estar sujeito a aleatoriedade de criar outro aplicativo do zero com aquele conteúdo corrigido, né? Então você pode ver aqui que a maior parte das linhas ele está mantendo igual e ele vai realmente trabalhar só no que estava gerando aquele bug, gerando aquele erro. Então vamos esperar mais um pouquinho para essa nova versão corrigida ficar pronta. Aqui está então a nossa aplicação prontinha. O fundo aqui podia estar com contraste um pouquinho melhor. Mas parece boa o bastante. Vamos arrastar aqui o nosso arquivo. Ele criou um mapeamento automático assim que eu arrastei. O arquivo e ele leu as 300 linhas, né? Criou um mapeamento automático das colunas e está me mostrando aqui. Alguns gráficos que ele preparou, né? E os filtros diversos? Então a gente pode filtrar aqui por faixa de valor. Vamos ver a série temporal, como é que fica? Com filtro de taxa de valor, uma faixa de Discord de risco. Com um limiar, né? Qual que é o risco máximo que eu quero ver e trazendo aqui alguns alguns indicadores principais e os nossos gráficos? Né? Claro, a gente tem que validar com calma que essa aplicação está funcionando bem, né? Os os números que está que estão sendo extraídos, mas. É um exemplo de tantas aplicações que a gente pode fazer com uma velocidade muito grande. E com um esforço muito pequeno. Outra aplicação mais simples que a gente pode fazer do que essa é uma aplicação de quiz, né? Digamos que a gente quer que a nossa política é seja realmente absorvida pela empresa. Isso é sempre um desafio. A gente pode aqui fornecer a nossa política. Pro ChatGPT e pedir. Crie. Uma aplicação. 5 perguntas, um quiz. Com fundo colorido? Que alterne entre. Cinza escuro e azul. Uma pontuação final para o usuário se o usuário não passar no quiz. Ele deve ter a oportunidade de recomeçar. Nota mínima, III. E se ele passar? Jogue confetes na tela no final e mostre um troféu animado. Vamos pedir isso aqui pro modo Canvas, o modo lousa novamente. E essa é uma aplicação um pouquinho mais simples do que a anterior, onde a gente não deve ter erros e ele deve também criar com alguma velocidade maior, né? Já gerou as respostas ali em cima. E vai fazer aqui o mesmo trabalho. Prontinho, foi muito rápido, poucas linhas de código. Vamos ver como é que ficou. Qual órgão no Brasil é responsável por receber comunicações de operações suspeitas de lavagem de dinheiro? Esse é o coaf. Qual o valor mínimo de operação que deve ser registrado obrigatoriamente? Acho que a nossa política diz 10000. Quem é considerado pessoa exposta politicamente, membros de governo? E qual a frequência mínima de atualização de dados para clientes de alto risco? Aqui eu vou errar propositalmente para. A gente vão tirar uma nota máxima. Qual o setor é vulnerável à lavagem de dinheiro que eu vou colocar? Todos também pra não dar nota máxima. Parabéns, passei com 3 pontos. Então está aí uma aplicaçãozinha que a gente poderia criar rapidamente, dar um compartilhar aqui, pegar esse link, mandar pro resto da empresa. Para, né? Para para ter essa forma adicional de divulgar a nossa política, para ter essa forma mais lúdica, mais dinâmica, de testar os conhecimentos da equipe, é. Com, né? 23 minutos de trabalho para criar essa aplicação.