Aplicação backend desenvolvida com foco na experiência personalizada do usuário, adaptando a interface e o fluxo de interação com base nas características do público. O projeto simula um chatbot inteligente com comportamento ajustado a diferentes perfis de uso e inclui um módulo de tickets internos para simular atendimento técnico.
A estrutura do projeto segue práticas corporativas inspiradas no Liquid Application Framework da Avanade, visando escalabilidade, organização e clareza entre as camadas da aplicação.
- Criar uma API REST em Java com Spring Boot
- Aplicar boas práticas de separação de responsabilidades
- Personalizar o fluxo de interação com base nas características do usuário
- Permitir que analistas internos acompanhem tickets abertos por usuários
- Adotar arquitetura que reflita soluções de mercado, como as usadas pela Avanade
- Java 17
- Spring Boot 3
- Maven
- Spring Web
- Spring Data JPA
- H2 Database (modo desenvolvimento)
- Swagger UI
- Acesso ao chatbot com interface adaptada ao perfil do usuário
- Abertura de tickets com descrição do problema
- Respostas personalizadas do sistema
- Listagem de todos os tickets
- Visualização e atualização do status de cada ticket
- (Futuro) login com autenticação básica para uso restrito
## 🔖 Endpoints da API
| Método | Rota | Descrição |
|--------|----------------------------|----------------------------------|
| GET | `/welcome` | Mensagem de boas-vindas |
| POST | `/tickets` | Abertura de novo ticket |
| GET | `/tickets` | Listagem de todos os tickets |
| GET | `/tickets/{id}` | Detalhe de um ticket específico |
| PUT | `/tickets/{id}/status` | Atualização de status de ticket |📁 controller/ 📁 service/ 📁 repository/ 📁 domain/ 📁 dto/ 📁 config/
# Clonar o repositório
git clone https://github.com/andrehlb/chatMultiGeração-API-REST-SpringBootSwagger.git
# Entrar na pasta
cd chatMultiGeração-API-REST-SpringBootSwagger
# Executar o projeto
./mvnw spring-boot:run
- Swagger UI: http://localhost:8080/swagger-ui/index.html
- Endpoint de exemplo: http://localhost:8080/welcome
- Autenticação com JWT
- Banco PostgreSQL ou Azure SQL
- Integração com Azure Cognitive Services ou OpenAI
- Publicação da API em Railway ou Azure
- Frontend com React adaptável a perfis de usuário
- Integração com Power BI para visualização de dados dos tickets
- Portfólio GitHub Pages: https://andrehlb.github.io
- Projeto Copilot Codespaces: https://andrehlb.github.io/andrehlb-mslearn-copilot-codespaces-javascript/
André HLB
Backend Java • REST APIs • Cloud & IA
linkedin.com/in/andrehlb
“Este projeto é de uso educacional e demonstra propósitos técnicos. Nenhum uso comercial está autorizado.”