Resumindo histórico de conversas no WhatsApp com LLMs
[ Escrito tem 09.06.2024 ]
Sumarizando Conversas no WhatsApp com Inteligência Artificial
Como eu faço para gerar um resumo de conversas no WhatsApp?
1. Extração das Conversas
Inicialmente, é preciso exportar a conversa desejada diretamente do aplicativo do WhatsApp.
Para tal, acesse o menu através de ⋮ → Mais opções → Mais → Exportar conversa
para obter o arquivo com o histórico de mensagens. O histórico da sua conversa será enviado em formato .zip e pode ser encaminhado por diferentes meios, eu geralmente tenho anexado a um e-mail.
Veja aqui mais detalhes de como fazer esse processo.
1.1 Segmentação do histórico (Opcional)
Para concentrar em uma janela de tempo específica, você pode editar o arquivo texto com o histórico da conversa.
No meu caso, eu utilizo um script em Python que lê o conteúdo exportado e cria um novo arquivo contendo apenas as mensagens de um período pré-determinado, como os últimos 7 dias. Embora seja possível “pedir” para o LLM fazer essa segmentação, essa etapa é particularmente é útil para “economizar tokens” e focar a análise em dados mais relevantes ou recentes.
2. Análise das Mensagens usando IA
Depois de exportar o arquivo, eu inicio o processo de análise em si. Se for a primeira vez, será um processo é bastante interativo, com várias interações a partir de um prompt inicial, até alcançar o resultado ideal.
Veja um exemplo de prompt que uso para sumarizar um grupo que fala sobre IA e Educação.
Algumas notas:
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Com base nos testes realizados, recomendo a utilização de modelos avançados como o GPT-4 ou Gemini 1.5. Estes modelos possuem maior capacidade para processar e compreender o contexto das conversas, o que facilita uma análise mais detalhada e a geração de insights significativos.
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Para lidar com históricos com muitas mensagens, recomendo o uso do AI Studio (aistudio.google.com). Este serviço (até então gratuito) é um dos poucos que oferece uma interface simples e eficaz para trabalhar com grandes janelas de contexto, suportando até 1 milhão de tokens. Nota: Nos meus testes tenho gostado dos resutaldos usando o Gemini 1.5 Pro.
3. Compartilhamento dos Resultados
Após a análise, faço as edições necessárias nos resumos gerados, dependdo do lugar onde eu vou postar eu faço ajustes para formatar o texto em markdown, HTML ou outro formato.
Veja um exemplo usando o Google Sites a partir do prompt mencionado anteriormente.
Update 12-ago-2025
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Mais de um ano depois o processo continua essencialmente o mesmo, mas agora conta com melhorias nos prompts e nos modelos.
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Para quem tem conhecimentos em programação, vale conferir este código-fonte