Melhorando seu Assistente Financeiro Pessoal: Registre Despesas usando IA

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Melhorando Seu Assistente Financeiro Pessoal: Registre Despesas usando IA

Criamos um Bot Telegram com o objetivo de ser nosso assistente financeiro pessoal nessa tarefa de gerenciar nosso dinheiro. Até então, ele aceita comandos para registrar despesas e receitas, listar os últimos registros e até fazer um diagnóstico e nos oferecer insights para melhorar a gestão do nosso dinheiro. Se você não acompanhou, pode voltar aos posts:


Neste artigo vamos implementar uma funcionalidade que vai facilitar ainda mais nossa tarefa. Vamos enviar uma mensagem informando o valor da transação e a que se refere esse valor. A Inteligência Artificial irá então analisar a mensagem e inferir uma transação a ser lançada na planilha. Dessa maneira não se faz necessário fazermos um registro de transação estruturada como exige o comando /save.

Fonte: https://br.freepik.com/

Pré-requisitos

Neste artigo iremos adicionar mais uma função de automação financeira ao nosso Bot, a qual usa IA para ler uma mensagem, de onde irá extrair os dados de uma transação e adicionar em nossa planilha de finanças pessoais.

Para isso, será necessário que você tenha lido os posts anteriores e, preferencialmente, clonado o repositório GitHub onde está o código do Bot.

Não será necessário instalar nenhuma nova biblioteca, pois iremos apenas precisar de json, que é embutida no Python e uma nova função do pacote telegram, a MessageHandler. No mais, tudo que já instalamos até o momento será usado.

O que vamos criar

Até então, nosso assistente financeiro responde a comandos previamente programados: start, save, help, list e diagnostic. Agora queremos que a interação seja mais natural, sem necessidade de enviar mensagens estruturadas. Ou seja, queremos enviar uma mensagem do tipo "gastei 80 no almoço", "almoço 80", e a IA irá extrair dessa mensagem um registro que será efetivado na planilha financeira do Google Sheets.

A nova função

No código do Bot apresentado ao final deste post, acrescente as novas linhas conforme mostrado a seguir:

from dotenv import load_dotenv
# Acrescentar este import
import json
import os
import logging
import pandas as pd
from datetime import date
from utils import (
    conectar_google_sheets,
    normalizar_string,
    validar_chat_id)
from telegram import Update
from telegram.ext import (
    ApplicationBuilder,
    CommandHandler,
    ContextTypes,
# Acrescentar este import
    MessageHandler,
    filters)
from openai import OpenAI

# Restante do código igual ao do post anterior

# Acrescentar esta função
async def interpretar(update, context):
    mensagem = update.message.text

    # Chama IA para extrair informação
    try:
        resposta = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {
                    "role": "system",
                    "content": """Você é um sistema de categorização de
                        transações financeiras. Responda APENAS em formato
                        JSON válido, sem explicações adicionais."""
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"""Extraia da frase abaixo:
                        - valor (float, usar . como separador decimal)
                        - tipo: "Receita" ou "Despesa"
                        - categoria (uma palavra)
                        - data (DD/MM/YYYY; se não informado,
                            usar {date.today().strftime("%d/%m/%Y")})

                    Frase: "{mensagem}"

                    Retorne APENAS JSON, exemplo:
                        {{"valor": 58,.0, "tipo": "Despesa",
                            "categoria": "Alimentacao",
                            "data": "28/11/2025"}}"""
                }
            ],
            max_tokens=200,
            temperature=0.3
        )
        texto = resposta.choices[0].message.content.strip()
    except Exception as e:
        logger.exception("Erro chamando OpenAI")
        await update.message.reply_text(f"Erro na API de IA: {e}")
        return

    # Extrair JSON do texto
    try:
        start = texto.find("{")
        end = texto.rfind("}") + 1
        if start == -1 or end == 0:
            raise ValueError("Nenhum JSON encontrado na resposta")

        json_text = texto[start:end]
        dados = json.loads(json_text)

        valor = float(dados["valor"])
        tipo = dados["tipo"].capitalize()
        categoria = dados["categoria"].capitalize()
        data_str = dados.get("data", date.today().isoformat()).strip()

        # Validar e normalizar data
        try:
            data_obj = pd.to_datetime(
                    data_str, format="%d/%m/%Y", errors='coerce')
            if pd.isna(data_obj):
                data = date.today().strftime("%d/%m/%Y")
            else:
                data = data_obj.strftime("%d/%m/%Y")
        except Exception as e:
            logger.exception("Erro ao parsear data: %s", e)
            data = date.today().strftime("%d/%m/%Y")

    except Exception as e:
        logger.exception("Erro ao parsear resposta da IA")
        await update.message.reply_text(
            f"Não consegui interpretar. Erro: {e}\nResposta: {texto[:500]}"
        )
        return

    try:
        sheet = abrir_planilha()
        # Adiciona uma nova linha na planilha com os dados extraídos
        sheet.append_row(
            [
                data,
                "",
                categoria,
                valor,
                tipo,
            ]
        )
        await update.message.reply_text(
            f"📌 Registrado!\n\n"
            f"Tipo: {tipo}\n"
            f"Categoria: {categoria}\n"
            f"Valor: R$ {valor:,.2f}\n"
            f"Data: {data}"
        )
    except Exception as e:
        logger.exception("Erro ao salvar na planilha")
        await update.message.reply_text(f"Erro ao salvar na planilha: {e}")

E vamos então analisar a função interpretar(), responsável por extrair os dados de uma mensagem enviada em linguagem natural.

Inicialmente, lemos a mensagem enviada ao Bot. Em seguida montamos um prompt para enviar essa mensagem à IA. Note o contexto no prompt e que pedimos quais dados devem ser extraídos. Ainda é solicitado que esses dados sejam retornados em formato json. É importante observar que, mesmo que tenhamos pedido que a IA retorne apenas json, não há garantia que a resposta será assim. Por isso precisamos tratar adequadamente a resposta.

Observe que podemos enviar uma mensagem com uma data passada, para o caso de termos esquecido de fazer um registro. Mas se não enviarmos a data na mensagem, pedimos à IA que considere o lançamento na data corrente.

A fim de extrair o json da resposta, primeiro buscamos as chaves {}, que envolvem um json. Isso irá garantir que existe um json no texto da resposta e que iremos tratar apenas ele. Daí lemos as chaves fundamentais do nosso registro, que são a data, o valor, a categoria e o tipo.

Lidos esses dados, fazemos o lançamento na planilha. Faça vários testes com a IA, enviando mensagens com dados em ordem diferente, data em vários formatos, a fim de confirmar se o modelo irá tratá-las adequadamente.

Finalmente, para adicionar a função ao bot, inclua a seguinte linha à sequencia de app.add_handler() que já existem no método main().

    app.add_handler(
        MessageHandler(authorized_only & filters.TEXT & ~filters.COMMAND, interpretar))

Confira o código completo no GitHub.

Conclusão

Agora o nosso assistente financeiro aceita registro de despesas por meio do comando /save, usando dados estruturados, ou por meio de uma mensagem em linguagem natural, onde a IA interpreta a mensagem, infere os dados e efetiva o lançamento na planilha Google Sheets.

Essa funcionalidade pode ser melhorada, se definirmos um conjunto de categorias nas quais as depesas podem ser lançadas. Essa função vamos deixar para você implementar.

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