import gradio as gr import google.generativeai as genai import os import PyPDF2 import pandas as pd from datetime import datetime from io import BytesIO import logging import weasyprint import base64 import re # Configurar logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) # Verificar dependências try: import google.generativeai import weasyprint logger.info("google.generativeai e weasyprint importados com sucesso") except ImportError as e: logger.error(f"Erro: dependência não instalada - {str(e)}. Verifique requirements.txt") raise # Configurar a API do Gemini try: api_key = os.getenv('GEMINI_API_KEY') if not api_key: raise ValueError("GEMINI_API_KEY não encontrada no ambiente") genai.configure(api_key=api_key) logger.info("API do Gemini configurada com sucesso") except Exception as e: logger.error(f"Erro ao configurar API do Gemini: {str(e)}") raise # Configurar o modelo Gemini try: model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash') logger.info("Modelo Gemini configurado") except Exception as e: logger.error(f"Erro ao configurar modelo Gemini: {str(e)}") raise # Estilo HTML com Tailwind CSS html_template = """ Contestação Jurídica

CONTESTAÇÃO

EXCELENTÍSSIMO(A) SENHOR(A) DOUTOR(A) JUIZ(A) DE DIREITO DA __ VARA CÍVEL DA COMARCA DE __

Índice

{content}

Termos em que,
Pede deferimento.
[Local], {date}
[Nome do Advogado]
OAB [Número]

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""" # Estilo CSS para a tabela do DataFrame css = """ .dataframe { width: 100%; border-collapse: collapse; font-family: 'Inter', sans-serif; margin-top: 20px; } .dataframe th { background-color: #4f46e5; color: white; padding: 12px; text-align: left; } .dataframe td { padding: 12px; border-bottom: 1px solid #e5e7eb; } .dataframe tr:nth-child(even) { background-color: #f9fafb; } .dataframe tr:hover { background-color: #e0e7ff; } """ def extract_text_from_pdf(pdf_file): try: pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(BytesIO(pdf_file)) text = "" for page in pdf_reader.pages: page_text = page.extract_text() if page_text: text += page_text + "\n" if not text.strip(): raise ValueError("Nenhum texto extraído do PDF") logger.info("Texto extraído do PDF com sucesso") return text.strip() except Exception as e: logger.error(f"Erro ao extrair texto do PDF: {str(e)}") raise def extract_petition_details(petition_text): """Extrai detalhes da petição inicial (reclamante, reivindicações, base legal).""" details = { "plaintiff": "Não identificado", "claims": "Não especificado", "legal_basis": "Não especificado", "remedies": "Não especificado" } plaintiff_match = re.search(r"(.+?), por seu advogado", petition_text, re.IGNORECASE) if plaintiff_match: details["plaintiff"] = plaintiff_match.group(1).strip() claims_match = re.search(r"(?:pelos fatos a seguir|fundamentos.*?)(.+?)(?:requer|pedidos)", petition_text, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if claims_match: details["claims"] = claims_match.group(1).strip()[:200] + "..." if len(claims_match.group(1)) > 200 else claims_match.group(1).strip() legal_basis_match = re.search(r"(art\..*?|lei.*?)(?:\n|$)", petition_text, re.IGNORECASE) if legal_basis_match: details["legal_basis"] = legal_basis_match.group(1).strip() remedies_match = re.search(r"(?:requer|pede)(.+)", petition_text, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if remedies_match: details["remedies"] = remedies_match.group(1).strip()[:200] + "..." if len(remedies_match.group(1)) > 200 else remedies_match.group(1).strip() return details def gerar_contestacao(pdf_file): try: if pdf_file is None: return "Erro: Nenhum arquivo PDF selecionado", "", None # Extrair texto do PDF peticao_inicial = extract_text_from_pdf(pdf_file) petition_details = extract_petition_details(peticao_inicial) # Prompt avançado para o Gemini prompt = f""" Você é um advogado especializado em direito brasileiro com vasta experiência em litígios cíveis. Com base na petição inicial fornecida abaixo, redija uma contestação jurídica detalhada em português, seguindo as normas da ABNT e a estrutura formal de uma peça processual brasileira. A contestação deve ser estruturada, profissional e incluir: 1. **Preliminares**: Aborde questões processuais, como ilegitimidade, incompetência do juízo ou prescrição, se aplicável, com fundamentação legal (cite artigos do Código de Processo Civil - CPC). 2. **Mérito**: Refute cada argumento da petição inicial com análise jurídica aprofundada, incluindo: - Contraposição aos fatos alegados. - Fundamentação legal com citações específicas (e.g., artigos do Código Civil, Constituição Federal). - Referências a jurisprudência relevante (e.g., decisões do STJ ou STF), se possível. 3. **Pedidos**: Solicite a improcedência da ação, custas processuais e honorários advocatícios, com justificativa. 4. **Estrutura**: Divida a contestação em seções numeradas (e.g., 1. PRELIMINARES, 2. MÉRITO, 3. PEDIDOS) com subtítulos claros (e.g., 2.1. Da Inexistência de Nexo Causal). Forneça apenas o conteúdo da contestação (sem cabeçalho ou assinatura), formatado em texto simples com quebras de linha para parágrafos. Evite marcadores ou formatação que não seja compatível com texto puro. Petição inicial: {peticao_inicial} """ # Chamar a API do Gemini response = model.generate_content(prompt) contestacao = response.text logger.info("Contestação gerada com sucesso") # Criar índice e formatar conteúdo sections = [] toc = "" content_html = "" section_counter = 1 subsection_counter = 0 current_section = "" for line in contestacao.split('\n'): line = line.strip() if line in ['PRELIMINARES', 'MÉRITO', 'PEDIDOS']: sections.append(line) toc += f'
  • {section_counter}. {line}
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    ' current_section = line section_counter += 1 subsection_counter = 0 elif line and line[0].isdigit() and '.' in line and line.split('.')[1].strip(): subsection_counter += 1 subsection_title = line toc += f'
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    ' # Gerar HTML contestacao_html = html_template.format( toc=toc, content=content_html, date=datetime.now().strftime('%d/%m/%Y'), pdf_base64="" ) # Gerar PDF pdf_io = BytesIO() weasyprint.HTML(string=contestacao_html).write_pdf(pdf_io) pdf_base64 = base64.b64encode(pdf_io.getvalue()).decode('utf-8') contestacao_html = html_template.format( toc=toc, content=content_html, date=datetime.now().strftime('%d/%m/%Y'), pdf_base64=pdf_base64 ) # Criar DataFrame com detalhes avançados try: df = pd.DataFrame({ 'Seção': ['Petição - Reclamante', 'Petição - Reivindicações', 'Petição - Base Legal', 'Petição - Pedidos', 'Contestação - Preliminares', 'Contestação - Mérito', 'Contestação - Pedidos'], 'Resumo': [ petition_details['plaintiff'], petition_details['claims'], petition_details['legal_basis'], petition_details['remedies'], contestacao.split('MÉRITO')[0][:150] + '...' if len(contestacao.split('MÉRITO')[0]) > 150 else contestacao.split('MÉRITO')[0], contestacao.split('MÉRITO')[1].split('PEDIDOS')[0][:150] + '...' if len(contestacao.split('MÉRITO')[1].split('PEDIDOS')[0]) > 150 else contestacao.split('MÉRITO')[1].split('PEDIDOS')[0], contestacao.split('PEDIDOS')[1][:150] + '...' if len(contestacao.split('PEDIDOS')[1]) > 150 else contestacao.split('PEDIDOS')[1] ] }) except IndexError: logger.warning("Estrutura da contestação não segue o formato esperado. Retornando DataFrame simplificado.") df = pd.DataFrame({ 'Seção': ['Petição - Reclamante', 'Petição - Reivindicações', 'Contestação'], 'Resumo': [ petition_details['plaintiff'], petition_details['claims'], contestacao[:150] + '...' if len(contestacao) > 150 else contestacao ] }) df_html = df.to_html(index=False, classes='dataframe', border=0) return contestacao_html, df_html, pdf_base64 except Exception as e: logger.error(f"Erro ao gerar contestação: {str(e)}") return f"Erro: {str(e)}", "", None # Definir a interface Gradio logger.info("Iniciando configuração da interface Gradio") with gr.Blocks(css=css) as iface: gr.Markdown("# Gerador de Contestação Jurídica") gr.Markdown("Faça upload de um arquivo PDF com a petição inicial para gerar uma contestação jurídica detalhada em HTML, um resumo em tabela e um PDF para download.") pdf_input = gr.UploadButton(label="Upload do PDF da Petição Inicial", file_types=[".pdf"]) contestacao_output = gr.HTML(label="Contestação Gerada") dataframe_output = gr.HTML(label="Resumo da Petição e Contestação") pdf_output = gr.File(label="Baixar Contestação em PDF", visible=False) submit_button = gr.Button("Gerar Contestação") submit_button.click( fn=gerar_contestacao, inputs=pdf_input, outputs=[contestacao_output, dataframe_output, pdf_output] ).then( fn=lambda pdf_base64: BytesIO(base64.b64decode(pdf_base64)) if pdf_base64 else None, inputs=pdf_output, outputs=pdf_output ) if __name__ == '__main__': logger.info("Iniciando aplicação Gradio") try: iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860) except Exception as e: logger.error(f"Erro ao iniciar Gradio: {str(e)}") raise