KeryxAI - Assistente de IA pastoral

Visão Geral

O KeryxAI é um assistente de IA focado em líderes evangélicos brasileiros - pastores, diáconos e obreiros que produzem pregações, estudos e materiais pastorais semanalmente, mas não têm tempo para manter a qualidade e a profundidade teológica em todos os conteúdos. Ferramentas genéricas de IA até ajudam com texto, mas falham em consistência doutrinária, vocabulário e sensibilidade ao contexto brasileiro.

Para resolver isso, construí um SaaS completo, onde o usuário cria uma conta, treina o modelo com seu próprio acervo (pregações, estudos, devocionais) e passa a gerar conteúdos alinhados à sua teologia e estilo de comunicação. A plataforma combina um dashboard web em React, uma API própria em Node.js/Fastify, um pipeline de RAG com LangGraph/LangChain e um fluxo de billing baseado em créditos, tudo integrado sobre PostgreSQL + pgvector e Redis.

Este é um projeto proprietário, construído do zero por mim: desde a modelagem dos dados e eventos de domínio até o desenho do fluxo de IA, a experiência de chat em tempo real, o painel de treinamentos, o sistema de créditos e o onboarding de novos usuários. Em produção, a plataforma já atende dezenas de líderes, com milhares de créditos consumidos em gerações reais.

Diferencial Principal

O diferencial do KeryxAI não é apenas “usar IA para texto”, mas combinar três camadas de contexto pastoral: um dataset teológico curado, o acervo particular de cada usuário (pregações e estudos que ele mesmo sobe) e as preferências de estilo configuráveis. O resultado é um modelo de geração que se comporta de forma diferente para cada pastor, respeitando doutrina, terminologia e estrutura de sermão que ele já usa.

Do ponto de vista de engenharia, o projeto se destaca por encadear um fluxo de RAG com LangGraph e pgvector voltado a produção pastoral, com retrievers separados para teologia geral e conteúdo específico do usuário, e por empacotar isso em uma API SaaS multi-tenant com billing baseado em créditos. A experiência final para o usuário é de um “copastor digital” que realmente fala a língua da igreja brasileira, e não apenas de um chat genérico com a Bíblia.

Arquitetura

• Landing (Next.js 15): Landing page focada em aquisição, SEO e experimentação de copy; animações com Framer Motion e deploy em Vercel com métricas de conversão.
• App (React 19 + Vite): Dashboard principal do usuário, com chat em tempo real, visualização de históricos, gestão de treinamentos (documentos e pregações) e painel de billing/créditos.
• TanStack Router/Query: Camada de roteamento e data fetching no front, com cache e invalidação estruturada por recursos (chats, treinamentos, billing).
• API (Fastify 5 + TypeScript): API REST principal com endpoints para autenticação, gestão de chats, treinos, créditos, billing e webhooks de pagamento.
• Drizzle ORM + PostgreSQL: Camada de persistência tipada, com schemas versionados, migrations automatizadas e uso de pgvector para armazenar embeddings de documentos.
• Redis + BullMQ: Sistema de filas para processamento assíncrono de treinamentos, geração de conteúdo pesado e tarefas que não podem bloquear o request-response.
• Motor de IA (LangGraph + LangChain): Orquestra o fluxo de RAG - chunking de documentos, criação de embeddings, seleção de contexto e geração final de respostas.
• Stripe: Billing por créditos, com planos, cobrança recorrente e webhooks para atualização de saldo e status de assinatura.

Destaques Técnicos

• Estruturei uma API SaaS multi-tenant em Fastify 5 com TypeScript e Drizzle, cobrindo autenticação, billing por créditos, webhooks e isolamento de dados por usuário.
• Implementei um fluxo de RAG com LangGraph, LangChain e pgvector, separando bases de conhecimento (dataset teológico global x acervo individual) e permitindo ajustes finos por usuário.
• Modelei o pipeline de treinamento para aceitar documentos diversos (pregações, estudos, anotações), com chunking, normalização e indexação assíncrona via BullMQ em Redis.
• Construí um dashboard em React 19 com TanStack Router/Query, chat em tempo real via Socket.IO, painel de treinamentos, feedback de respostas e gestão de créditos.
• Desenvolvi uma landing em Next.js 15 com foco em performance e SEO, usando Framer Motion para reforçar a narrativa do produto sem prejudicar o carregamento.
• Integrei Stripe para billing e AWS SES para e-mails transacionais, garantindo atualização confiável de saldos de crédito e comunicações de uso.