{"id":32806669,"url":"https://github.com/diegoribeiro2/servidor_api_agente_de_pdf","last_synced_at":"2026-04-08T20:41:09.234Z","repository":{"id":322687839,"uuid":"1090494640","full_name":"diegoribeiro2/Servidor_api_agente_de_pdf","owner":"diegoribeiro2","description":"Aplicação inteligente para processamento e análise de documentos PDF, desenvolvida com FastAPI, AgentOS e Streamlit. 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Código fonte principal\n│   ├── deploy2.py         # Script de deploy e inicialização\n│   └── agent_setup.py     # Configuração do agente\n├── 📁 frontend/           # Aplicação Streamlit\n│   └── app.py             # Interface web\n├── 📁 temp/               # Arquivos temporários (gerado automaticamente)\n├── requirements.txt       # Dependências Python\n├── runtime.txt            # Versão do Python (3.11.0)\n└── README.md              # Esta documentação\n```\n\n---\n\n## ⚙️ Funcionalidades\n\n### 🔙 Backend (API)\n\n![Backend API](./Servidor_API.png)\n\n- ✅ Processamento de documentos PDF  \n- ✅ Q\u0026A inteligente sobre o conteúdo  \n- ✅ Integração com AgentOS  \n- ✅ API REST endpoints  \n- ✅ Armazenamento vetorial com ChromaDB  \n\n---\n\n### 🖥️ Frontend (Streamlit)\n\n![Interface do Agente](./Agente%20de%20PDF.png)\n\n- ✅ Upload de arquivos PDF  \n- ✅ Interface para perguntas e respostas  \n- ✅ Visualização de resultados  \n- ✅ Histórico de interações  \n\n---\n\n## 🛠️ Tecnologias\n\n**Backend:**\n- Python 3.11.0  \n- FastAPI / AgentOS  \n- ChromaDB (vector store)  \n- OpenAI Embeddings  \n- Uvicorn (ASGI server)\n\n**Frontend:**\n- Streamlit  \n- Python  \n- Requests (para chamadas à API)\n\n---\n\n## 📦 Instalação e Execução\n\n### 🔧 Pré-requisitos\n- Python 3.11.0  \n- [UV](https://github.com/astral-sh/uv) (package manager)  \n- Chave API da OpenAI  \n\n---\n\n### 1. Clone o repositório\n\n```bash\ngit clone \u003cseu-repositorio\u003e\ncd agente-pdf-ia\n```\n\n### 2. Instale as dependências\n\n```bash\nuv sync\n```\n\n### 3. Configure as variáveis de ambiente\n\n```bash\nexport OPENAI_API_KEY=\"sua-chave-openai\"\n```\n\n### 4. Execute o backend\n\n```bash\ncd src\nuv run python deploy2.py\n```\n\nA API estará disponível em:  \n👉 **https://servidor-api-agente-de-pdf.onrender.com/docs**\n\n---\n\n### 5. Execute o frontend (em outro terminal)\n\n```bash\ncd frontend\nuv run streamlit run app.py\n```\n\nA interface estará em:  \n👉 **https://servidor-api-agente-de-pdf-1.onrender.com/**\n\n---\n\n## 🌐 Deploy no Render\n\n**Configuração do Serviço Web:**\n\n- **Runtime:** Python 3.11.0  \n- **Build Command:** `uv sync`  \n- **Start Command:**  \n  ```bash\n  uv run python -m uvicorn src.deploy2:app --host 0.0.0.0 --port $PORT\n  ```\n\n**Variáveis de Ambiente no Render:**\n```\nOPENAI_API_KEY = sua-chave-da-openai\nPORT = 10000\n```\n\n---\n\n## 📋 Endpoints da API\n\n### **POST /process-pdf**\nProcessa um documento PDF e extrai o conteúdo para a base de conhecimento.\n\n**Body:** `FormData` com o arquivo PDF.\n\n---\n\n### **POST /ask**\nFaz uma pergunta sobre os documentos processados.\n\n**Body:**\n```json\n{\n  \"question\": \"Sua pergunta aqui\"\n}\n```\n\n---\n\n## 🎯 Uso da Aplicação\n\n1. **Upload de PDF:** Faça upload do documento via interface Streamlit  \n2. **Processamento:** O agente extrai e indexa o conteúdo  \n3. **Perguntas:** Interaja com o documento através de perguntas em linguagem natural  \n4. **Respostas:** Receba respostas contextuais baseadas no conteúdo do PDF  \n\n---\n\n## ⚠️ Observações Importantes\n\n- A pasta `temp/` é criada automaticamente durante a execução  \n- Certifique-se de ter uma **chave OpenAI API válida**  \n- O projeto está configurado especificamente para **Python 3.11.0**  \n- Para deploy, configure corretamente as **variáveis de ambiente**\n\n---\n\n## 🔧 Troubleshooting\n\n**Problemas Comuns:**\n\n| Problema | Solução |\n|-----------|----------|\n| Pasta `temp` não existe | É criada automaticamente no startup |\n| Erro de coroutine | Certifique-se de usar `await` em funções assíncronas |\n| Porta em uso | Verifique se a porta `10000` está livre |\n| Dependências | Use **Python 3.11.0** para compatibilidade |\n\n\n---\n\n**Desenvolvido com por Diego Ribeiro, usando AgentOS e Streamlit**\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdiegoribeiro2%2Fservidor_api_agente_de_pdf","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fdiegoribeiro2%2Fservidor_api_agente_de_pdf","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdiegoribeiro2%2Fservidor_api_agente_de_pdf/lists"}