Spaces:
Runtime error
Runtime error
| 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 = """ | |
| <!DOCTYPE html> | |
| <html lang="pt-BR"> | |
| <head> | |
| <meta charset="UTF-8"> | |
| <title>Contestação Jurídica</title> | |
| <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script> | |
| <style> | |
| body { font-family: 'Inter', sans-serif; } | |
| .toc a { color: #1d4ed8; text-decoration: none; } | |
| .toc a:hover { text-decoration: underline; } | |
| .section-number { font-weight: bold; color: #1e3a8a; } | |
| .download-btn { transition: background-color 0.3s; } | |
| </style> | |
| </head> | |
| <body class="bg-gray-100 text-gray-800 leading-relaxed"> | |
| <div class="max-w-4xl mx-auto p-8 bg-white shadow-lg rounded-lg mt-8"> | |
| <h1 class="text-3xl font-bold text-center text-indigo-900 mb-6">CONTESTAÇÃO</h1> | |
| <p class="text-lg font-semibold text-center mb-8">EXCELENTÍSSIMO(A) SENHOR(A) DOUTOR(A) JUIZ(A) DE DIREITO DA __ VARA CÍVEL DA COMARCA DE __</p> | |
| <div class="toc mb-8 p-4 bg-gray-50 rounded-lg"> | |
| <h2 class="text-xl font-semibold text-indigo-700">Índice</h2> | |
| <ul class="list-disc pl-6"> | |
| {toc} | |
| </ul> | |
| </div> | |
| {content} | |
| <p class="text-right italic text-gray-600 mt-8">Termos em que,<br>Pede deferimento.<br>[Local], {date}<br>[Nome do Advogado]<br>OAB [Número]</p> | |
| <div class="mt-6 text-center"> | |
| <a href="data:application/pdf;base64,{pdf_base64}" download="contestacao.pdf" class="download-btn inline-block bg-indigo-600 text-white px-6 py-2 rounded-lg hover:bg-indigo-700">Baixar PDF</a> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </body> | |
| </html> | |
| """ | |
| # 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'<li><a href="#section-{section_counter}">{section_counter}. {line}</a></li>' | |
| content_html += f'<h2 id="section-{section_counter}" class="section-number text-2xl font-semibold text-indigo-700 mt-6">{section_counter}. {line}</h2>' | |
| 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'<li class="ml-4"><a href="#section-{section_counter-1}-{subsection_counter}">{section_counter-1}.{subsection_counter} {subsection_title}</a></li>' | |
| content_html += f'<h3 id="section-{section_counter-1}-{subsection_counter}" class="text-xl font-medium text-indigo-600 mt-4">{section_counter-1}.{subsection_counter} {subsection_title}</h3>' | |
| elif line: | |
| content_html += f'<p class="text-justify mt-2">{line}</p>' | |
| # 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 |