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File metadata and controls

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🚀 dataGPT v2.6 - Deploy no Vercel

📋 Visão Geral

O dataGPT v2.6 foi adaptado para funcionar como uma API serverless na plataforma Vercel, mantendo todas as funcionalidades principais:

  • ✅ Carregamento de dados do Google Sheets
  • ✅ Geração de gráficos interativos (Plotly)
  • ✅ Análise com IA usando OpenAI
  • ✅ Interface web para teste da API
  • ✅ Deploy automático via GitHub

🏗️ Arquitetura

Estrutura do Projeto

dataGPT/
├── api/
│   └── index.py              # API serverless principal
├── public/
│   └── index.html            # Interface web de teste
├── src/                      # Módulos Python
├── vercel.json              # Configuração do Vercel
├── requirements-vercel.txt  # Dependências otimizadas
├── package.json             # Configuração Node.js
└── .vercelignore           # Arquivos ignorados

Endpoints da API

Método Endpoint Descrição
GET / Interface web de teste
GET /api Status da API
POST /api Endpoint principal para ações

Ações Disponíveis

1. load_data - Carregar Dados

{
  "action": "load_data",
  "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/..."
}

2. generate_chart - Gerar Gráfico

{
  "action": "generate_chart",
  "data": [...],
  "chart_config": {
    "x_axis_col": "col1",
    "y_axis_col": "col2",
    "chart_type": "Linha"
  }
}

3. analyze_data - Analisar com IA

{
  "action": "analyze_data",
  "data": [...],
  "chart_config": {...},
  "prompt": "Analisar os dados"
}

🔄 Integração GitHub → Vercel (CI/CD)

  • develop → Staging (https://staging.lucrax.ai)
  • main → Produção (https://lucrax.ai)
  • Deploy é disparado automaticamente em cada push para o branch correspondente.
  • NÃO é necessário usar Vercel CLI para deploy no fluxo padrão.

Convencões OBRIGATÓRIAS

  • SEMPRE trabalhar no branch develop
  • Abra PRs para develop. Ao merge, o Staging é atualizado automaticamente.
  • Para produção: APENAS quando usuário solicitar explicitamente
    • Usuário deve pedir: "faça deploy para produção" ou "merge para main"
    • Então criar PR develop → main
    • Ao merge, a Produção é atualizada automaticamente

Rollback

  • Reverter para um deployment anterior no painel do Vercel (Deployments → Redeploy/Assign alias).

🚀 Deploy Rápido

Opção 1: Deploy Automático (Recomendado)

  • Já configurado: GitHub conectado → Vercel com mapeamento de branches.
  • Push para develop atualiza Staging; push/merge em main atualiza Produção.

Opção 2: Deploy Manual (casos excepcionais)

# Instalar Vercel CLI
npm install -g vercel

# Fazer login
vercel login

# Vincular ao projeto correto (ID)
vercel link --project lucrax.ai --scope inosx

# Garantir Project ID correto no .vercel/project.json
# projectId: prj_ig3SKAuvThlZSSXmxyWxfveweeKH

# Deploy de preview (staging)
vercel --confirm --scope inosx

# Deploy de produção
vercel --prod --confirm --scope inosx

Opção 3: Scripts Automatizados

# Linux/Mac
chmod +x deploy-vercel.sh
./deploy-vercel.sh

# Windows PowerShell
.\deploy-vercel.ps1

🔧 Configuração

Variáveis de Ambiente

Configure no painel do Vercel:

OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo
OPENAI_MAX_TOKENS=1000
OPENAI_TEMPERATURE=0.7
API_BASE_URL=http://93.127.210.77:5000

Configuração do Projeto

  • Runtime: Python 3.9+
  • Memory: 1024MB
  • Timeout: 30 segundos
  • Region: iad1 (US East)

🧪 Testando a API

Interface Web

Acesse https://lucrax.ai/ para usar a interface de teste.

Exemplo com cURL

# Testar status
curl https://lucrax.ai/api

# Carregar dados
curl -X POST https://lucrax.ai/api \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"action": "load_data", "url": "https://docs.google.com/spreadsheets/d/..."}'

Exemplo com JavaScript

const response = await fetch('https://seu-projeto.vercel.app/api', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    action: 'load_data',
    url: 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/...'
  })
});

const data = await response.json();
console.log(data);

📊 Limitações do Vercel

Limitações Técnicas

  • Timeout: 30 segundos por requisição
  • Memory: 1024MB máximo
  • Payload: 4.5MB máximo
  • Cold Start: Delay na primeira requisição

Otimizações Implementadas

  • ✅ Dependências mínimas para reduzir tamanho
  • ✅ Cache inteligente para melhor performance
  • ✅ Error handling robusto
  • ✅ CORS configurado para web apps
  • ✅ Compressão de dados quando possível

🔍 Monitoramento

Logs

  • Acesse o painel do Vercel
  • Vá para "Functions" > "View Function Logs"

Métricas

  • Requests: Número de requisições
  • Duration: Tempo de execução
  • Memory: Uso de memória
  • Errors: Taxa de erro

🛠️ Troubleshooting

Problemas Comuns

  1. Timeout Error

    • Reduza o tamanho dos dados
    • Use cache quando possível

  2. Memory Error

    • Processe dados em lotes menores
    • Otimize o uso de memória

  3. Cold Start

    • Implemente warm-up requests
    • Use Vercel Pro para melhor performance

  4. CORS Issues

    • Verifique os headers CORS
    • Configure domínios permitidos

📈 Próximos Passos

  1. Frontend Avançado: Criar interface React/Vue
  2. Cache Redis: Implementar cache distribuído
  3. Rate Limiting: Adicionar limitação de taxa
  4. Monitoring: Alertas e métricas avançadas
  5. CDN: Usar Vercel Edge Network

🔗 Links Úteis

📞 Suporte

🎉 Pronto para usar! Sua API do dataGPT v2.6 está funcionando no Vercel!