Resumir thread do WhatsApp com 5.000+ mensagens | ThreadRecap
Resumir uma conversa do WhatsApp com 5.000 mensagens
Uma conversa do WhatsApp com 5.000 mensagens não é apenas um chat longo. É meses de decisões enterradas sob centenas de saudações, mudanças de tópicos que acontecem no meio da conversa, notas de voz espalhadas entre textos, e o mesmo nome de projeto escrito de três formas diferentes por três pessoas diferentes. Pedir a uma IA para resumi-lo em uma única passagem é como pedir a alguém para ler um romance através de um buraco de fechadura. A saída será confiante, fluida e errada de formas difíceis de detectar. Este artigo explica o que realmente acontece nos bastidores quando o ThreadRecap processa uma conversa deste tamanho: como o texto é medido, onde é dividido, como a coerência é mantida entre divisões, e o que o pipeline deliberadamente mantém versus o que comprime.
O que "5.000+ mensagens" realmente significa em tokens
Antes que qualquer resumo possa acontecer, a exportação bruta precisa ser medida na unidade que modelos de linguagem realmente se importam: tokens. Tokens não são palavras. Uma palavra em inglês única é aproximadamente 1 a 1,5 tokens em média, mas pontuação, timestamps, nomes de remetentes e caracteres não latinos adicionam à contagem.
Uma linha típica de exportação do WhatsApp fica assim:
```
12/04/2024, 09:47 - Maria: Can we push the deadline to Friday?
```
Essa mensagem única, incluindo o timestamp e prefixo de remetente que o WhatsApp adiciona a cada linha, é cerca de 15 a 20 tokens. Multiplique isso por 5.000 mensagens e você está vendo aproximadamente 75.000 a 100.000 tokens para uma conversa de comprimento de mensagem médio. Conversas com mensagens mais longas, vários idiomas ou conteúdo técnico denso podem ultrapassar 150.000 tokens.
A maioria dos modelos de linguagem em produção tem janelas de contexto práticas que ficam entre 8.000 e 200.000 tokens. Mesmo no limite superior, uma exportação muito grande não cabe em uma única passagem, e caber não significa ter um bom desempenho. Pesquisas sobre resumição de contexto longo mostram consistentemente que modelos degradam em coerência conforme o comprimento da entrada cresce, particularmente para conteúdo que aparece no meio de uma sequência longa. A contagem de tokens não é apenas um problema de capacidade. É um problema de qualidade.
O ThreadRecap lidar com exportações de 60.000+ mensagens, então o pipeline precisa funcionar corretamente em tamanhos que estão muito além do que qualquer chamada de modelo único pode processar de forma confiável.
Divisão ingênua de chunks e por que perde coerência
A solução mais simples para o problema de tokens é dividir o chat em blocos de tamanho fixo e resumir cada um independentemente. Isso é chamado chunking ingênuo, e produz resumos que são localmente precisos mas globalmente incoerentes.
Aqui está o porquê. As conversas não respeitam limites arbitrários. Uma decisão que começa na mensagem 1.200 pode não ser confirmada até a mensagem 1.450. Um nome de projeto introduzido no início da conversa pode ser abreviado de forma diferente pela mensagem 3.000. Um item de ação atribuído em um bloco pode ser atualizado, cancelado ou reatribuído no próximo. Se cada chunk é resumido sem conhecimento dos outros, essas conexões são cortadas.
A etapa de mesclagem é onde o chunking ingênuo falha mais visivelmente. Se você resumir 10 chunks independentemente e depois concatenar os resumos, você obtém 10 mini-resumos que não conhecem um ao outro. O documento final repetirá entidades, contradirá a si mesmo em questões resolvidas e perderá o arco de como uma decisão evoluiu. A saída parece um resumo mas funciona como uma lista de notas desconectadas.
Um modo de falha relacionado é cortes de limite difícil. Se um chunk termina no meio de um tópico, o resumidor para esse chunk truncará o tópico ou inventará uma resolução. Nenhuma das duas opções é aceitável para uma conversa que pode posteriormente ser usada como registro do que foi acordado.
Como o ThreadRecap agrupa e mescla para preservar o contexto em toda a conversa
O ThreadRecap usa um pipeline de múltiplos estágios que aborda tanto o problema de limite quanto o problema de mesclagem.
Estágio 1: Análise estruturada antes de chunking
Antes de qualquer limite de chunk ser definido, a exportação é analisada em registros estruturados. Cada mensagem obtém seu timestamp, nome do remetente, tipo de mensagem (texto, transcrição de nota de voz, evento do sistema), e um sinal de pontuação preliminar. Essa passagem de pontuação marca mensagens que contêm padrões de alto sinal: compromissos explícitos, perguntas com destinatários nomeados, referências monetárias ou de data, e frases de abertura de tópico. Mensagens de alto sinal são tratadas como pontos de ancoragem que os limites de chunk não cortarão.
Notas de voz são transcritas usando OpenAI Whisper antes deste estágio. A transcrição é inserida no registro de mensagem na posição cronológica correta, então o pipeline a trata de forma idêntica a uma mensagem de texto. Whisper Large-v3 alcança uma Taxa de Erro de Palavra (WER) de 2,7% em áudio limpo, o que significa que o conteúdo transcrito é geralmente confiável o suficiente para ser incluído na extração de entidades e detecção de decisão.
Estágio 2: Chunking com janela de sobreposição
Chunks não são criados simplesmente contando tokens e cortando. Cada chunk é construído com uma cauda sobreposta do chunk anterior, tipicamente cobrindo a última porção do segmento anterior. Essa sobreposição significa que um tópico introduzido perto do final do chunk N é visível no início do chunk N+1. O resumidor para o chunk N+1 portanto tem o contexto que precisa para continuar o tópico corretamente em vez de tratá-lo como um novo tópico.
Essa abordagem de janela deslizante é uma técnica bem estabelecida no processamento de documentos longos. A sobreposição adiciona custo de token, mas impede as quebras abruptas que tornam o chunking ingênuo não confiável.
Estágio 3: Mesclagem recursiva com registro de entidade em execução
Cada chunk produz um resumo intermediário mais uma extração estruturada: uma lista de entidades nomeadas (pessoas, empresas, datas, valores, nomes de projetos), itens de ação abertos, e decisões tomadas dentro desse chunk. Essas extrações estruturadas não são prosa. São registros legíveis por máquina que são passados para cada chunk subsequente e para a etapa de mesclagem final.
A etapa de mesclagem não é uma simples concatenação de resumos intermediários. É uma nova chamada de modelo que recebe todos os resumos intermediários junto com o registro de entidade acumulado e a lista de itens abertos. O prompt de mesclagem instrui o modelo a resolver contradições, fechar itens de ação concluídos, e produzir uma narrativa coerente única que abrange a conversa completa. Isso às vezes é descrito como uma abordagem de estilo MapReduce: mapear cada chunk para um resumo parcial, depois reduzir todos os resumos parciais em uma saída final com conhecimento total entre chunks.
O resultado é uma saída estruturada: uma seção Meeting Recap, uma lista de Action Items com proprietários e datas de vencimento quando informados, um log de Decisions, e uma seção Conflict Resolution onde relevante. Essas mapeiam diretamente para os formatos de saída disponíveis na página de recurso ThreadRecap WhatsApp chat summarizer.
Nem todo conteúdo é tratado igualmente. O pipeline é projetado para proteger categorias específicas de informação da compressão em cada estágio.
Decisões
Qualquer mensagem que contém uma decisão confirmada é marcada na extração estruturada e carregada verbatim no registro de entidade. A etapa de mesclagem final é instruída a incluir cada decisão no log de Decisions independentemente de onde na conversa ela apareceu. Uma decisão tomada no chunk 2 aparecerá no resumo final mesmo que nunca seja mencionada novamente nos chunks 3 até 10.
Itens de ação
Itens de ação são extraídos com três campos: a descrição da tarefa, a pessoa atribuída (se nomeada), e o prazo (se informado). Itens de ação abertos são carregados para cada chunk subsequente para que a etapa de mesclagem possa verificar se foram concluídos, atualizados ou descartados. Um item de ação que é atribuído no chunk 1 e concluído no chunk 7 aparecerá na saída final como concluído, não como uma tarefa aberta pendente.
Entidades nomeadas
Pessoas, organizações, nomes de projetos, localizações, datas e valores monetários são rastreados no registro de entidade a partir do primeiro chunk em diante. Isso evita que o resumo final se refira à mesma pessoa de dois nomes diferentes, ou trate o mesmo projeto como dois tópicos separados porque a abreviação mudou no meio da conversa.
Continuidade de tópico
Mensagens de ancoragem de alto sinal identificadas no Estágio 1 são incluídas na janela de sobreposição e no prompt de mesclagem. Isso significa que mesmo se um tópico abrange múltiplos chunks, o modelo processando os chunks posteriores tem acesso a como o tópico foi introduzido, não apenas seu estado atual.
Onde fica comprimido
Preservar tudo produziria um resumo tão longo quanto a conversa original. O pipeline aplica compressão deliberada a conteúdo que adiciona volume sem adicionar valor informacional.
Saudações e confirmações
"Bom dia", "anotado", "ok obrigado", "vou fazer", "parece bom" e confirmações sociais similares são recolhidas. Em uma conversa de 5.000 mensagens, essas podem representar centenas de mensagens. Nenhuma delas muda o registro do que foi decidido ou acordado.
Check-ins repetidos
Um grupo que se reúne semanalmente no WhatsApp frequentemente terá sequências de check-in recorrentes: "Alguma atualização?", "Nada do meu lado", "Igual aqui". Esses padrões são detectados e representados uma vez no resumo como uma nota de que check-ins regulares ocorreram, em vez de serem transcritos em sua totalidade.
Reações com emoji
Exportações do WhatsApp incluem eventos de reação como linhas separadas. Uma reação de polegar para cima em uma mensagem adiciona uma linha à exportação mas não carrega conteúdo informacional independente. Essas são removidas antes do estágio de chunking.
Conteúdo duplicado
Mensagens encaminhadas, links compartilhados novamente, e conteúdo copiado e colado que aparece mais de uma vez na conversa são desduplicados. A primeira ocorrência é retida; ocorrências subsequentes são anotadas como referências se aparecerem em um contexto diferente.
Preenchimento social de baixo sinal
Preenchimento conversacional que é social em função mas não informacional, como trocas estendidas de emoji, descrições de GIF, e eventos de sticker, é removido antes da contagem de tokens ser calculada para chunking. Isso reduz a carga de token efetiva e concentra a atenção do modelo no conteúdo substancial.
A lógica de compressão é o motivo pelo qual a saída é legível. Uma conversa bruta de 5.000 mensagens pode levar duas horas para rolar. O resumo estruturado deve levar cinco a dez minutos para ler e conter cada pedaço de informação que importa para o registro.
Uma nota sobre privacidade
O fluxo de trabalho de exportação e upload significa que você mantém o arquivo antes de qualquer coisa ser enviada. Fotos, vídeos e documentos anexados ao chat nunca deixam seu dispositivo. Apenas o texto do chat e qualquer áudio de nota de voz são enviados para processamento. Esse conteúdo é armazenado criptografado em sua conta, e você controla a exclusão a qualquer momento a partir do painel.
Isso importa particularmente para conversas longas. Um bate-papo em grupo de 5.000 mensagens de um projeto de trabalho ou uma disputa familiar pode conter informações sensíveis. Saber exatamente o que deixa seu dispositivo e o que não deixa não é um detalhe menor.
O pipeline descrito aqui aborda o problema de coerência significativamente melhor do que chunking ingênuo. Não elimina todo erro de resumição. Algumas restrições honestas valem a pena serem declaradas.
Primeiro, a qualidade do resumo final depende da qualidade dos resumos intermediários. Se um chunk contém conteúdo altamente ambíguo, a extração estruturada para esse chunk pode perder uma decisão ou atribuir incorretamente um item de ação. A etapa de mesclagem não pode recuperar informação que não foi capturada no estágio intermediário.
Segundo, conversas muito longas com muitos tópicos sobrepostos, elencos grandes de participantes, e pivôs de tópico frequentes são mais difíceis de resumir do que conversas lineares de projeto. O registro de entidade ajuda, mas uma conversa onde 20 pessoas estão discutindo 15 fluxos de trabalho simultâneos produzirá uma saída mais densa e complexa do que uma conversa onde 4 pessoas estão rastreando um único projeto.
Terceiro, a qualidade da nota de voz afeta a precisão da transcrição. Whisper tem bom desempenho em áudio claro, mas ruído de fundo, sotaques pesados, ou fala sobreposta reduzirão a precisão. O pipeline marca transcrições de confiança baixa para que você possa revisá-las antes de confiar na saída.
Essas não são razões para evitar resumir conversas longas. São razões para tratar a saída como um ponto de partida estruturado para revisão em vez de um documento final que não requer verificação, particularmente para casos de uso legal ou compliance.
Se você está trabalhando com uma conversa longa pela primeira vez e quer entender a gama completa de saídas disponíveis, resumindo WhatsApp chats usando IA aborda o fluxo de trabalho completo em mais detalhes.
