É possível uma automação como esta com Discourse AI hoje?

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Há uma tarefa que fazemos hoje que consegui progredir bastante na automação usando n8n, mas estou me perguntando se é possível nativamente com o Discourse.

Temos uma categoria de rascunho onde os gerentes de marketing de produto redigem anúncios de produtos a serem enviados sobre seus produtos. Quando eles criam esse rascunho, olhamos o nome do produto, a versão, se é um lançamento principal/secundário/correção. Também pegamos o corpo do conteúdo do anúncio deles e o resumimos com um LLM para uma descrição de 4-7 palavras do conteúdo.

Em seguida, usamos isso para criar o banner de anúncio na Adobe, assim:

O imagem apresenta uma ilustração de uma pessoa usando um laptop com foco em aprimoramentos de segurança, destacando especificamente as "Extensões do lado do cliente PolicyPak 25.3" em azul. (Legenda gerada por IA)
O imagem apresenta uma ilustração de uma pessoa usando um laptop com foco em aprimoramentos de segurança, destacando especificamente as "Extensões do lado do cliente PolicyPak 25.3" em azul. (Legenda gerada por IA)1380×828 94.8 KB

Sinto que isso poderia ser feito por um LLM e alguma lógica tradicional:

  • O fundo é apenas uma tonalidade por tipo de anúncio e existem quatro variações de cada cor — nós apenas selecionamos uma aleatoriamente.
  • O nome do produto e a versão são inseridos nas caixas no topo
  • A descrição no meio-centro do corpo lá
  • Usamos https://storyset.com/ para criar rapidamente uma ilustração para colocar à direita.

Sinto que tenho uma boa abordagem para fazer isso com n8n, mas me pergunto se poderia ser feito nativamente com o Discourse AI e outras ferramentas?

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A persona de Designer usando o excelente novo modelo GPT Image 1 é capaz de fazer coisas como esta:

“POLICYPAK 25.3 Client-Side Enhancements” ilustra um homem trabalhando em um laptop em um ambiente voltado para a tecnologia, contendo ícones como um escudo, cadeado e controle remoto, possivelmente significando segurança ou recursos de software. (Legenda por IA)
“POLICYPAK 25.3 Client-Side Enhancements” ilustra um homem trabalhando em um laptop em um ambiente voltado para a tecnologia, contendo ícones como um escudo, cadeado e controle remoto, possivelmente significando segurança ou recursos de software. (Legenda por IA)1536×1024 86.6 KB

A imagem apresenta um profissional usando um laptop, com o título “POLICYPAK 25.3 Client-Side Extensions Enhancements” e ícones relacionados representando segurança e tecnologia ao fundo. (Legenda por IA)
A imagem apresenta um profissional usando um laptop, com o título “POLICYPAK 25.3 Client-Side Extensions Enhancements” e ícones relacionados representando segurança e tecnologia ao fundo. (Legenda por IA)1536×1024 86.2 KB

Eu acho que você poderia configurar algo usando personas personalizadas e as ferramentas certas para alcançar muito disso, com certeza.

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Observação para uso de ferramentas personalizadas, desde que existam APIs REST adequadas, você pode se integrar facilmente, por exemplo, é assim que me integro à geração de imagens do flux:

const apiKey = "password";
const model = "black-forest-labs/FLUX.1.1-pro";

let prompt;

function invoke(params) {
  let seed = parseInt(params.seed);
  if (!(seed > 0)) {
    seed = Math.floor(Math.random() * 1000000) + 1;
  }

  let height = parseInt(params.height);
  if (!height || height < 256 || height > 1440) {
      height = 768;
  }
  let width = parseInt(params.width);
  if (!width || width < 256 || width > 1440) {
      width = 1024;
  }
  
  width = width - (width % 32);
  height = height - (height %32);

  prompt = params.prompt;
  const negative_prompt = params.negative_prompt || "";
  const body = {
    model: model,
    prompt: prompt,
    width: width,
    height: height,
    steps: 10,
    n: 1,
    seed: seed,
    negative_prompt: negative_prompt,
    response_format: "b64_json",
  };

  const result = http.post("https://api.together.xyz/v1/images/generations", {
    headers: {
      "Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify(body),
  });
  
  if (result.status !== 200) {
      return { error: true, body: result.body };
  }

  const base64Image = JSON.parse(result.body).data[0].b64_json;
  const image = upload.create("generated_image.png", base64Image);
  const raw = `
![${prompt}](${image.short_url})
`;
  
  if (!params.show_to_user === false) {
     chain.setCustomRaw(raw);
  }

  return { result: "Image generated successfully", prompt: prompt, url: image.url, seed: seed, negative_prompt: negative_prompt };
}

function details() {
  return prompt;
}

Você pode ver o post HTTP e o parsing da imagem base 64 na amostra.

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Se for fornecido um corpo de postagem, o ônus de transformar o conteúdo desse corpo em parâmetros válidos recai sobre o Discourse AI para ler o conteúdo e, em seguida, criar o objeto de solicitação? Ou o conteúdo bruto deve ser passado para a ferramenta e o ônus para um LLM analisar isso em busca dos dados necessários para construir uma entrada adequada para sua chamada de API existe lá?

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Sim, nesse caso, a ferramenta já possui uma API para leitura de posts, então você pode simplesmente passar um ID.

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Você conseguiria me indicar a documentação disso por acaso?

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Desculpe pela resposta tardia, é complicado, nossa documentação está evoluindo e a superfície da API está crescendo semanalmente.

Esse tipo de técnica fornece algumas milhas precisas e atualizadas, mas acho que precisamos esperar um pouco para que toda a API se estabilize antes de definir as coisas em pedra:

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