https://github.com/diegoribeiro2/servidor_api_agente_de_pdf
Aplicação inteligente para processamento e análise de documentos PDF, desenvolvida com FastAPI, AgentOS e Streamlit. Permite upload, consulta em linguagem natural e respostas contextuais via integração com OpenAI.
https://github.com/diegoribeiro2/servidor_api_agente_de_pdf
agent agentos agno fastapi github llms openai python rag requests streamlit vs vscode
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Aplicação inteligente para processamento e análise de documentos PDF, desenvolvida com FastAPI, AgentOS e Streamlit. Permite upload, consulta em linguagem natural e respostas contextuais via integração com OpenAI.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/diegoribeiro2/servidor_api_agente_de_pdf
- Owner: diegoribeiro2
- Created: 2025-11-05T18:36:14.000Z (8 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-11-05T21:07:46.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2025-11-05T21:21:55.837Z (8 months ago)
- Topics: agent, agentos, agno, fastapi, github, llms, openai, python, rag, requests, streamlit, vs, vscode
- Language: Python
- Homepage: https://servidor-api-agente-de-pdf-1.onrender.com/
- Size: 1.7 MB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 📚 Agente de IA para Processamento de PDF
Uma aplicação completa para processamento inteligente de documentos PDF usando **AgentOS**, com **API REST** e **interface web**.
---
## 🚀 Visão Geral
Este projeto consiste em:
- **Backend API**: API REST construída com FastAPI/AgentOS para processamento de documentos PDF
- **Frontend Web**: Interface Streamlit para interação com o agente de IA
- **Agente Inteligente**: Agente especializado em análise e Q&A de documentos PDF
---
## 🏗️ Estrutura do Projeto
```
agente-pdf-ia/
├── 📁 src/ # Código fonte principal
│ ├── deploy2.py # Script de deploy e inicialização
│ └── agent_setup.py # Configuração do agente
├── 📁 frontend/ # Aplicação Streamlit
│ └── app.py # Interface web
├── 📁 temp/ # Arquivos temporários (gerado automaticamente)
├── requirements.txt # Dependências Python
├── runtime.txt # Versão do Python (3.11.0)
└── README.md # Esta documentação
```
---
## ⚙️ Funcionalidades
### 🔙 Backend (API)
- ✅ Processamento de documentos PDF
- ✅ Q&A inteligente sobre o conteúdo
- ✅ Integração com AgentOS
- ✅ API REST endpoints
- ✅ Armazenamento vetorial com ChromaDB
---
### 🖥️ Frontend (Streamlit)
- ✅ Upload de arquivos PDF
- ✅ Interface para perguntas e respostas
- ✅ Visualização de resultados
- ✅ Histórico de interações
---
## 🛠️ Tecnologias
**Backend:**
- Python 3.11.0
- FastAPI / AgentOS
- ChromaDB (vector store)
- OpenAI Embeddings
- Uvicorn (ASGI server)
**Frontend:**
- Streamlit
- Python
- Requests (para chamadas à API)
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## 📦 Instalação e Execução
### 🔧 Pré-requisitos
- Python 3.11.0
- [UV](https://github.com/astral-sh/uv) (package manager)
- Chave API da OpenAI
---
### 1. Clone o repositório
```bash
git clone
cd agente-pdf-ia
```
### 2. Instale as dependências
```bash
uv sync
```
### 3. Configure as variáveis de ambiente
```bash
export OPENAI_API_KEY="sua-chave-openai"
```
### 4. Execute o backend
```bash
cd src
uv run python deploy2.py
```
A API estará disponível em:
👉 **https://servidor-api-agente-de-pdf.onrender.com/docs**
---
### 5. Execute o frontend (em outro terminal)
```bash
cd frontend
uv run streamlit run app.py
```
A interface estará em:
👉 **https://servidor-api-agente-de-pdf-1.onrender.com/**
---
## 🌐 Deploy no Render
**Configuração do Serviço Web:**
- **Runtime:** Python 3.11.0
- **Build Command:** `uv sync`
- **Start Command:**
```bash
uv run python -m uvicorn src.deploy2:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
```
**Variáveis de Ambiente no Render:**
```
OPENAI_API_KEY = sua-chave-da-openai
PORT = 10000
```
---
## 📋 Endpoints da API
### **POST /process-pdf**
Processa um documento PDF e extrai o conteúdo para a base de conhecimento.
**Body:** `FormData` com o arquivo PDF.
---
### **POST /ask**
Faz uma pergunta sobre os documentos processados.
**Body:**
```json
{
"question": "Sua pergunta aqui"
}
```
---
## 🎯 Uso da Aplicação
1. **Upload de PDF:** Faça upload do documento via interface Streamlit
2. **Processamento:** O agente extrai e indexa o conteúdo
3. **Perguntas:** Interaja com o documento através de perguntas em linguagem natural
4. **Respostas:** Receba respostas contextuais baseadas no conteúdo do PDF
---
## ⚠️ Observações Importantes
- A pasta `temp/` é criada automaticamente durante a execução
- Certifique-se de ter uma **chave OpenAI API válida**
- O projeto está configurado especificamente para **Python 3.11.0**
- Para deploy, configure corretamente as **variáveis de ambiente**
---
## 🔧 Troubleshooting
**Problemas Comuns:**
| Problema | Solução |
|-----------|----------|
| Pasta `temp` não existe | É criada automaticamente no startup |
| Erro de coroutine | Certifique-se de usar `await` em funções assíncronas |
| Porta em uso | Verifique se a porta `10000` está livre |
| Dependências | Use **Python 3.11.0** para compatibilidade |
---
**Desenvolvido com por Diego Ribeiro, usando AgentOS e Streamlit**