🤖 API_AI: Inteligência Artificial usando Groq

Bem-vindo ao API_AI, um projeto focado na construção de uma API de Inteligência Artificial utilizando Groq. Este repositório demonstra como integrar algoritmos de IA com APIs escaláveis para fornecer soluções inteligentes.

---

🚀 Objetivo do Projeto

O objetivo deste projeto é criar uma API que utiliza Groq para realizar operações avançadas de inteligência artificial. O foco está na escalabilidade, eficiência e facilidade de integração com outros sistemas.

---

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python: Linguagem principal para o desenvolvimento da API.
• Groq: Tecnologia base para os modelos de inteligência artificial.
• Flask ou FastAPI: Para construção e gerenciamento da API (dependendo da implementação).
• Docker: Para empacotamento e deploy da aplicação.

---

⚙️ Funcionalidades

• 🌟 Processamento de dados utilizando Groq.
• 🌟 API RESTful para integração com sistemas externos.
• 🌟 Suporte a múltiplos endpoints para diferentes operações de IA.
• 🌟 Escalabilidade e facilidade de deploy via Docker.

---

📦 Como Configurar o Projeto?

Pré-requisitos

Certifique-se de ter as seguintes ferramentas instaladas:

• Python 3.8+
• pip
• Docker (opcional, para deploy)

Passos para Configuração

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/LoboProgrammingg/API_AI.git
   cd API_AI

2. Crie um ambiente virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate     # Windows

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Inicie o servidor:

   python src/app.py  # Substitua 'src/app.py' pelo arquivo principal do projeto

Acesse a aplicação em http://localhost:8000.

---

🧪 Testes

Execute os testes para garantir o funcionamento correto do projeto:

pytest tests/

---

🎯 Planejamento Futuro

1. Melhoria dos modelos Groq: Ajustar os modelos para maior precisão.
2. Documentação interativa: Implementar Swagger ou Redoc para documentação da API.
3. Monitoramento: Adicionar métricas de desempenho e logging avançado.
4. Deploy em produção: Configuração para deploy em serviços como AWS ou Google Cloud.

---

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Siga os passos abaixo para contribuir:

1. Faça um fork do repositório.
2. Crie uma branch para sua feature:

   git checkout -b minha-nova-feature

3. Commit suas mudanças:

   git commit -m "Adicionei uma nova feature"

4. Envie para a branch principal:

   git push origin minha-nova-feature

5. Crie um Pull Request.