✅ Resumo do que você precisa fazer 1. 🔥 Deixe sua função Firebase pública Se ainda não fez isso, no firebase.json, adicione: “functions”: { “source”: “functions”, “public”: true } Ou só se certifique que a função gerarRoteiro pode ser chamada sem autenticação (default no Firebase) 2. 🌐 Pegue a URL da função Depois do firebase deploy –only functions, você vai ver algo assim no terminal: Function URL (gerarRoteiro): https://us-central1-nome-do-seu-projeto.cloudfunctions.net/gerarRoteiro Substitua essa URL no HTML aqui: const resposta = await fetch(“https://us-central1-nome-do-seu-projeto.cloudfunctions.net/gerarRoteiro”, { 3. 💾 Salve o HTML no seu servidor ou No servidor Grátis da Cobrasi Nomeie como roteiro.html ou index.html em uma pasta. Coloque no seu servidor (Apache, Nginx, Node, o que estiver usando). Acesse por Exemplo: www.vaitour.com/roteiro.html. 🎨 VERSÃO BONITA COM TAILWIND Aqui vai um HTML com Tailwind, responsivo e elegante, perfeito pra tua landing page de roteiros: Vaitour – Roteiro Personalizado Monte seu Roteiro Vaitour 🧳 Escolha o perfil do viajante gastronômico histórico praieiro natureza cultural romântico Gerar roteiro ✈️ COMO FICARIA NO SEU SITE Vaitour – Roteiro Personalizado Monte seu Roteiro Vaitour 🧳 Escolha o perfil do viajantegastronômicohistóricopraieironaturezaculturalromântico Gerar roteiro ✈️ 🛠 O que fazer agora Substituir https://SUA-URL-FIREBASE.cloudfunctions.net/gerarRoteiro pela URL real. Salvar como roteiro.html. Colocar no seu servidor em /var/www/html (ou o local do teu deploy). Testar com o navegador acessando exemplo: https://vaitour.com/roteiro.html. Se quiser, eu posso: Integrar com Firestore pra guardar os roteiros gerados por data/IP. Adicionar botão “Baixar PDF”. Montar um botão pra “Compartilhar roteiro via WhatsApp”. Se quiser pode entra em contato comigo pelo WhatsApp. com uma taxa de R$ 1.200,00 posso fazer esse upgrade para você.      Quer tentar fazer sozinho, siga os passos abaixo:  ✅ 1. Salvar os roteiros no Firestore 🧠 O que vamos fazer: Toda vez que alguém gerar um roteiro, salvamos: destino perfil conteúdo do roteiro data/hora IP (opcional)     📦 Passo a passo (função Firebase com Firestore) const admin = require(‘firebase-admin’); admin.initializeApp(); const db = admin.firestore(); E dentro da função gerarRoteiro, depois de gerar o roteiro: await db.collection(‘roteiros’).add({ destino, perfil, roteiro, data: new Date().toISOString() }); 📱 2. Botão para compartilhar no WhatsApp Compartilhar no WhatsApp 📲 E no final da função gerarRoteiro(): Compartilhar no WhatsApp 📲 Extra: 🧾 3. (Opcional) Botão pra baixar o roteiro em PDF Se quiser isso também, posso te mandar o trecho com jsPDF. Quer? Me diz aí nos comentarios: Você quer que o roteiro gerado seja público ou só visível pra quem gerou? Quer que eu faça uma versão com login via Google também, pra guardar o histórico de roteiros por usuário? com uma taxa extra ou você mesmo faz?  Siga mais cursos abaixo

Voltar Lição 1   Aqui tá o passo a passo de como chamar o GPT da OpenAI direto de uma função Firebase. 1. 🔐 Pegue sua API Key da OpenAI Vai em: https://platform.openai.com/account/api-keys Gere uma chave e guarde com carinho (como se fosse a armadura do Homem de Ferro). 2. 📁 Estrutura básica do projeto functions/ ├── index.js ├── package.json 3. package.json { “name”: “functions”, “dependencies”: { “axios”: “^1.6.0”, “firebase-functions”: “^4.0.0”, “firebase-admin”: “^11.0.0” } } 4. index.js – Chamada ao GPT-4 via OpenAI const functions = require(‘firebase-functions’); const axios = require(‘axios’); const OPENAI_API_KEY = “SUA_CHAVE_SECRETA”; // Substitua aqui exports.gerarRoteiro = functions.https.onRequest(async (req, res) => { const { destino, perfil } = req.body; try { const resposta = await axios.post(‘https://api.openai.com/v1/chat/completions’, { model: “gpt-4”, messages: [ { role: “system”, content: “Você é um especialista em viagens.” }, { role: “user”, content: `Crie um roteiro de 3 dias para um turista com perfil ${perfil} visitando ${destino}.` } ], temperature: 0.8 }, { headers: { ‘Authorization’: `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`, ‘Content-Type’: ‘application/json’ } }); const roteiro = resposta.data.choices[0].message.content; res.status(200).send({ roteiro }); } catch (error) { console.error(“Erro:”, error.response?.data || error.message); res.status(500).send({ erro: “Erro ao gerar roteiro com OpenAI” }); } }); 5. 🚀 Deploy no Firebase firebase deploy –only functions 6. 🧪 Teste com curl ou Postman curl -X POST https://SUA-URL-FIREBASE.cloudfunctions.net/gerarRoteiro -H “Content-Type: application/json” -d ‘{“destino”: “Recife”, “perfil”: “histórico e gastronômico”}’ Exemplo: Uma agencia de viagem chamada Vaitour com uma tela bonita que: Pede o destino e o perfil do turista, Chama tua função Firebase com OpenAI por trás, Mostra o roteiro gerado como se fosse um guia de luxo. Codigo completo 🖼️ Tela bonitinha pro Vaitour (HTML + JS) Aqui tá um exemplo de página bem clean: 👨🏻‍🏫 Resultado Ele vai te cuspir um roteiro lindão, dia por dia, com dicas personalizadas. Tipo um agente de viagens com QI de 200. Vaitour – Roteiro Personalizado Monte seu roteiro com o Vaitour 🧳 Escolha o perfil do viajante gastronômico histórico praieiro natureza cultural romântico Gerar roteiro ✈️ Veja como ficaria no seu site usando o código acima. Vaitour – Roteiro Personalizado Monte seu roteiro com o Vaitour 🧳 Escolha o perfil do viajantegastronômicohistóricopraieironaturezaculturalromântico Gerar roteiro ✈️ Gostou! Se de tudo certo, deixe o seu comentários abaixo. Ou se precisar de ajuda, pode postar abaixo tambem.   Quer que eu te ajude integre isso direto com o Google Sites? Se caso queria, poste abaixo ou visite o meu canal em video no classeline. Você quer subir o exemplo da Vaitour, num servidor próprio? Sim! Quero usar no meu servidor  Ou você quer usar um servidor de teste da Cobrasi NetWork Sim! Quero usar no meu servidor de teste gratuito da Cobrasi NetWork

Hospedar um LLM como sidecar para seu aplicativo sem servidor? 📦 O que é um sidecar? Na arquitetura de software, um sidecar é um componente que roda “ao lado” do seu aplicativo principal. Ele é tipo aquele ajudante silencioso que não aparece no palco, mas está ali nos bastidores fazendo tudo funcionar — sem ser o protagonista. Exemplo clássico: você tem um app que processa pedidos. Em vez de botar um LLM dentro do código do app, você coloca o modelo como um serviço separado (o sidecar), e o app conversa com ele por API. ☁️ E o que é sem servidor (serverless)? Serverless não significa “sem servidor”, e sim que você não precisa gerenciar o servidor. Quem cuida disso é o provedor (como AWS Lambda, Google Cloud Functions etc.). Você escreve suas funções e elas rodam “na nuvem”, escalando conforme a demanda. 🤖 Como fica a combinação? Hospedar um LLM como sidecar para um app serverless significa: 🛠️ Vantagens: ⚠️ Desafios: 🧠 Exemplo prático: Imagina que você tem um site serverless de turismo (tipo o teu Vaitour) e quer usar IA pra gerar roteiros personalizados. Você pode: 🧭 Diagrama da Arquitetura csharpCopiarEditar[Usuário] ⬇️ [Front-end (ex: site do Vaitour)] ⬇️ requisita [Função Serverless (ex: AWS Lambda)] ⬇️ envia requisição [LLM Sidecar (API do modelo)] ⬇️ resposta [Função Serverless] ⬇️ envia pra [Front-end] 🧩 Código exemplo — Função Serverless chamando o LLM Vamos supor que o sidecar LLM está exposto em http://llm-sidecar.local/api/generate. 🔧 Exemplo em JavaScript (Node.js para AWS Lambda) const axios = require(‘axios’); exports.handler = async (event) => { const { destino, perfil } = JSON.parse(event.body); try { // Chamada para o LLM rodando como sidecar const response = await axios.post(‘http://llm-sidecar.local/api/generate’, { prompt: `Crie um roteiro de viagem para ${destino} para um viajante com perfil ${perfil}.`, }); return { statusCode: 200, body: JSON.stringify({ roteiro: response.data.roteiro, }), }; } catch (error) { return { statusCode: 500, body: JSON.stringify({ error: ‘Erro ao gerar roteiro.’ }), }; } }; 🧠 Back-end do Sidecar (LLM) – Exemplo simples com FastAPI (Python) from fastapi import FastAPI, Request from pydantic import BaseModel import openai # ou outro modelo hospedado localmente app = FastAPI() class PromptRequest(BaseModel): prompt: str @app.post(“/api/generate”) async def generate_text(prompt_req: PromptRequest): # Aqui pode usar OpenAI, LLaMA, ou modelo local via transformers response = openai.ChatCompletion.create( model=”gpt-3.5-turbo”, # ou outro messages=[{“role”: “user”, “content”: prompt_req.prompt}] ) generated = response[‘choices’][0][‘message’][‘content’] return {“roteiro”: generated} ☁️ Onde o LLM pode estar hospedado? Num container Docker na mesma VPC do seu serverless. Num Kubernetes cluster. Num serviço como Replicate, Hugging Face Inference API ou OpenAI. const functions = require(“firebase-functions”); const axios = require(“axios”); exports.gerarRoteiro = functions.https.onRequest(async (req, res) => { const { destino, perfil } = req.body; try { const resposta = await axios.post(‘https://meu-llm-em-cloud-run.com/api/generate’, { prompt: `Crie um roteiro de viagem para ${destino} para um perfil de viajante ${perfil}.` }); res.status(200).send({ roteiro: resposta.data.roteiro }); } catch (erro) { console.error(“Erro ao chamar LLM:”, erro); res.status(500).send({ erro: “Falha ao gerar roteiro.” }); } }); 🧠 Lado do LLM (rodando como sidecar) Você pode: Criar uma API com FastAPI (Python). Botar isso num container Docker. Hospedar em Google Cloud Run (super fácil e integrado com Firebase). Se quiser, te ajudo a montar esse Dockerfile e deploy no Cloud Run também! ☁️ Alternativas se não quiser rodar modelo local: OpenAI API: Substitui o https://meu-llm… por https://api.openai.com/v1/chat/completions Hugging Face: Usa os modelos deles direto, só precisa token. Ta na dúvida entre   montar a API do LLM   Ou   usar OpenAI direto  ?  Boa, dúvida é bom — sinal que tu tá pensando estrategicamente 😎 Vamos facilitar tua decisão. Aqui vai uma comparação direta entre rodar teu próprio LLM (sidecar) e usar um LLM pronto como o da OpenAI: 🔧 RODAR SEU PRÓPRIO LLM (sidecar) ✔️ Vantagens: ✅ Controle total sobre o modelo (pode afinar, personalizar, rodar localmente) ✅ Sem custo por requisição (paga só o hosting) ✅ Sem depender de terceiros (tipo OpenAI caindo) ❌ Desvantagens: ⚠️ Precisa cuidar de infraestrutura (hospedagem, segurança, etc.) ⚠️ Modelos grandes exigem GPU (custa caro) ⚠️ Latência pode ser maior se o serviço não estiver otimizado Bom pra: quando você quer autonomia, customização ou reduzir custos a longo prazo. 🌐 USAR OPENAI OU HUGGING FACE API ✔️ Vantagens: ✅ Fácil de usar (só chamar a API com um POST) ✅ Alta qualidade dos modelos (tipo GPT-4, LLaMA 2, etc.) ✅ Sem se preocupar com infraestrutura ou atualização ❌ Desvantagens: ⚠️ Custo por uso (cada requisição custa) ⚠️ Dependência de terceiros ⚠️ Dados sensíveis precisam ser tratados com cuidado Bom pra: começar rápido, fazer MVPs, ou quando você quer o top de linha sem dor de cabeça. 🧠 Resumo estilo “Claudio Programador”: Critério Rodar o seu LLM (Sidecar) Usar OpenAI/Hugging Face 🛠 Infraestrutura Você cuida Eles cuidam 💸 Custo inicial Médio/Alto Baixo 🔄 Flexibilidade Alta Média 🧠 Inteligência Depende do modelo Altíssima (GPT-4 etc.) 🕐 Tempo pra subir Maior Rápido Próximo