🎓 Shatshum - O Chat Shumbrega da UnB

Chatbot simples desenvolvido com Cadeias de Markov para o workshop de Inteligência Artificial da UnB.

📁 Estrutura do Projeto

shatshum/
├── shatshum.html     # Estrutura HTML (simples e semântica)
├── shatshum.css      # Estilos visuais (design moderno)
├── shatshum.js       # Lógica do chatbot (Cadeias de Markov)
└── README.md         # Documentação

✨ Funcionalidades

✅ Implementadas (Conforme Especificações)

HTML (shatshum.html)

• ✅ Inclui shatshum.css e shatshum.js
• ✅ Chama treinar_ia() ao carregar
• ✅ Campo de entrada para digitar texto
• ✅ Botão de envio + suporte para Ctrl+Enter
• ✅ Área de mensagens com DIVs dinâmicos
• ✅ Envio adiciona texto como "mensagem do usuário"
• ✅ Chama processar_texto_e_responder() ao enviar
• ✅ Resposta da IA é adicionada como "mensagem do bot"

CSS (shatshum.css)

• ✅ Design simples e limpo
• ✅ Interface bonita e moderna
• ✅ Animações suaves
• ✅ Responsivo (mobile-friendly)
• ✅ Tema verde UnB

JavaScript (shatshum.js)

• ✅ Função treinar_ia() - treina o modelo com dados padrão
• ✅ Função processar_texto_e_responder() - gera respostas usando Markov
• ✅ Algoritmo de Cadeias de Markov funcional
• ✅ Mínimo de JavaScript no HTML (separação de responsabilidades)

Extras

• ✅ Botão "Reset" - limpa chat e retreina IA
• ✅ Botão "Treinar" - permite upload de arquivo .txt para treinar
• ✅ Botão "Sobre" - modal com informações do desenvolvedor
• ✅ Botões de ação rápida (exemplos de perguntas)
• ✅ Indicador de "digitando..." animado

🚀 Como Usar

1. Abrir o Chatbot

Simplesmente abra o arquivo shatshum.html no seu navegador.

2. Conversar

• Digite sua mensagem no campo de texto
• Pressione Enter ou clique no botão ➤ para enviar
• Use Ctrl+Enter como atalho alternativo

3. Treinar com Arquivo Personalizado

1. Clique no botão 📂 Treinar
2. Selecione um arquivo .txt com frases (uma por linha ou separadas por pontos)
3. A IA será retreinada com as novas frases

4. Resetar

Clique em 🔄 Reset para limpar o chat e resetar a IA aos dados padrão.

🧠 Como Funciona a IA (Cadeias de Markov)

Conceito Básico

Uma Cadeia de Markov é um modelo probabilístico que prevê a próxima palavra baseada na palavra atual.

Exemplo Prático

Dados de treinamento:

• "A UnB é linda"
• "A UnB é moderna"
• "A universidade é grande"

Cadeia construída:

"a" → ["unb", "universidade"]
"unb" → ["é", "é"]
"é" → ["linda", "moderna", "grande"]
"universidade" → ["é"]

Geração de resposta:

1. Começa com palavra da entrada do usuário (ou aleatória)
2. Escolhe próxima palavra aleatoriamente das opções disponíveis
3. Repete até atingir comprimento máximo
4. Formata e retorna a resposta

Fluxo de Execução

Usuário digita "conte sobre UnB"
         ↓
processar_texto_e_responder()
         ↓
gerarRespostaMarkov()
         ↓
Encontra "unb" na cadeia → ["é", "é"]
Escolhe "é" → ["linda", "moderna", "grande"]
Escolhe "moderna" → ...
         ↓
Retorna: "Unb é moderna e tem laboratórios modernos."

🎨 Personalização

Modificar o CSS

Edite shatshum.css para personalizar cores, fontes, animações, etc.

Adicionar Dados de Treinamento

Edite a variável trainingData em shatshum.js (linha ~14) ou use o botão "Treinar" para adicionar frases de um arquivo.

Modificar Comportamento

Ajuste os parâmetros em shatshum.js:

• maxPalavras (linha ~130): comprimento máximo das respostas
• Delays dos timeouts: velocidade de resposta simulada

📊 Estatísticas

• HTML: ~120 linhas (estrutura semântica)
• CSS: ~400 linhas (design completo)
• JavaScript: ~300 linhas (lógica + Markov)
• Total: JavaScript mínimo no HTML (apenas 20 linhas de inicialização)

🔧 Requisitos

• Navegador moderno (Chrome, Firefox, Edge, Safari)
• Suporte a ES6+ JavaScript
• Nenhuma dependência externa necessária

📝 Para Desenvolvedores do Workshop

Onde Modificar a IA

Arquivo: shatshum.js

Funções principais:

1. treinar_ia() - linha 14
2. processar_texto_e_responder() - linha 44
3. construirCadeiaMarkov() - linha 59
4. gerarRespostaMarkov() - linha 93

Exercícios Sugeridos

1. Iniciante: Adicionar mais frases ao trainingData
2. Intermediário: Implementar bigramas (pares de palavras) em vez de palavras únicas
3. Avançado: Adicionar análise de sentimento ou contexto de conversa

📄 Licença

Projeto educacional desenvolvido para o Workshop de IA da UnB.

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Desenvolvido com ❤️ para a comunidade UnB