CLIO v1.0 — Scanner Inteligente com IA (MVP)

2026-02-10 23:05:41 +00:00
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--- a/backend/app/services/ai_service.py
+++ b/backend/app/services/ai_service.py
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+import openai
+import json
+from app.config import settings
+
+client = openai.AsyncOpenAI(api_key=settings.OPENAI_API_KEY)
+
+SYSTEM_PROMPT = """Você é CLIO, assistente de IA especializada em análise de documentos.
+Ao receber a imagem de um documento, você deve:
+
+1. Extrair TODO o texto visível (OCR)
+2. Identificar a categoria: contrato, nf (nota fiscal), receita (médica), rg, cnh, certidao, boleto, outro
+3. Extrair dados estruturados relevantes conforme o tipo:
+   - CNH: nome, cpf, rg, validade, categoria, registro
+   - RG: nome, rg, cpf, data_nascimento, naturalidade
+   - NF: cnpj_emitente, razao_social, valor_total, itens, data_emissao
+   - Contrato: partes, objeto, valor, prazo, data_assinatura
+   - Receita: paciente, medico, crm, medicamentos, posologia
+   - Boleto: beneficiario, valor, vencimento, codigo_barras
+   - Certidão: tipo, nome, cartorio, data
+4. Gerar um resumo em bullets (máx 5 pontos)
+5. Identificar alertas de risco (cláusulas abusivas, prazos vencendo, valores suspeitos)
+6. Sugerir tags relevantes
+
+Responda SEMPRE em JSON válido com esta estrutura:
+{
+  "title": "título descritivo curto do documento",
+  "category": "categoria",
+  "extracted_text": "texto completo extraído",
+  "extracted_data": { ... dados estruturados ... },
+  "summary": "• ponto 1\\n• ponto 2\\n• ponto 3",
+  "risk_alerts": ["alerta 1", "alerta 2"],
+  "tags": ["tag1", "tag2"]
+}"""
+
+async def analyze_document(image_base64: str) -> dict:
+    """Analyze a document image using GPT-4o vision."""
+    # Remove data URL prefix if present
+    if "," in image_base64:
+        image_base64 = image_base64.split(",", 1)[1]
+    
+    response = await client.chat.completions.create(
+        model=settings.OPENAI_MODEL_VISION,
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+            {
+                "role": "user",
+                "content": [
+                    {"type": "text", "text": "Analise este documento. Extraia todas as informações e retorne o JSON estruturado."},
+                    {
+                        "type": "image_url",
+                        "image_url": {
+                            "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}",
+                            "detail": "high"
+                        }
+                    }
+                ]
+            }
+        ],
+        max_tokens=4096,
+        temperature=0.1,
+        response_format={"type": "json_object"}
+    )
+    
+    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
+    return result