Pitch: Como criamos um Digital Twin de um curador que sofre de aneurisma e perde pedaços da própria memória

A história do Ivan

Ivan Santos é um dos curadores mais queridos da plataforma. Tem um repertório cultural enorme, sensibilidade rara e um jeito muito particular de indicar obras. Porém, ele sofre de aneurisma e, de tempos em tempos, tem episódios em que perde grandes pedaços da própria memória. Filmes, livros e álbuns que ele já consumiu e amou simplesmente somem temporariamente.

Ver isso acontecer com alguém tão apaixonado por cultura e que recomenda todos os dias na plataforma foi o que nos motivou a criar algo maior.

Com total autorização e acompanhamento do Ivan, desenvolvemos uma IA personalizada — um Digital Twin da curadoria dele. Agora, mesmo quando a memória falha, existe uma versão do Ivan disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, continuando a recomendar com o mesmo critério, estilo e sensibilidade que sempre teve.

Como funciona por trás dos panos

Cada curador agora pode ter sua própria inteligência artificial treinada exclusivamente nos seus gostos e histórico. A stack técnica que estamos usando é:

Modelo base: Llama-3.3-70B — escolhemos esse modelo porque ele tem um dos melhores entendimentos de livros, cinema, música e contexto cultural entre os modelos abertos disponíveis hoje.

Groq: usamos a infraestrutura da Groq para entregar respostas com latência extremamente baixa, o que é essencial para conversas naturais.

Memória Cultural via RAG: todo o histórico de recomendações, avaliações e comentários de cada curador vira uma base vetorial que funciona como memória de longo prazo da IA.

Fine-tuning + Iterative Prompt Refinement: fizemos várias rodadas intensas de testes com prompt engineering e refinamento iterativo para alinhar a personalidade, o estilo de escrita e os critérios de gosto de cada curador. O objetivo foi reduzir ao máximo alucinações e manter a “alma” humana.

Filtro semântico + cache: camada em PHP que pré-seleciona os itens mais relevantes do catálogo antes de mandar para o LLM, aumentando precisão e reduzindo custo.

O resultado tem sido extremamente positivo. As recomendações estão com qualidade alta e, o mais importante, mantêm a identidade de cada curador.

O que isso significa

Não estamos substituindo o ser humano. Estamos criando uma forma de ampliar e preservar o conhecimento e a sensibilidade cultural das pessoas.

Muitos curadores incríveis enfrentam limitações físicas, mentais ou de tempo. Com o Digital Twin, a curadoria deles não precisa parar. Ela continua viva, ajudando milhares de outras pessoas a descobrirem boa cultura.

É tecnologia sendo usada com propósito.

Experimente agora
Você já pode conversar com os curadores inteligentes do RecomendeMe:

É só entrar, escolher o curador e começar a conversa.
Link: https://recomendeme.com/recIA