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Sleeping
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File size: 13,417 Bytes
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import gradio as gr
from gradio_client import Client
import json
from datetime import datetime
import os
from typing import Dict, List, Optional
import logging
# Configuração do logging
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class PromptManager:
"""Gerencia a criação e otimização de prompts"""
@staticmethod
def get_base_prompt(doc_type: str, context: Dict[str, str]) -> str:
"""Retorna o prompt base para cada tipo de documento"""
prompts = {
"habeas_corpus": f"""
Atue como um advogado criminalista experiente e gere um Habeas Corpus detalhado:
DADOS DO CASO:
Cliente: {context.get('client_name')}
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
Comarca: {context.get('jurisdiction')}
FATOS:
{context.get('facts')}
FUNDAMENTOS JURÍDICOS:
{context.get('legal_basis')}
Gere um Habeas Corpus completo e tecnicamente preciso, incluindo:
1. Cabeçalho com endereçamento correto
2. Qualificação das partes
3. Fatos relevantes
4. Fundamentos jurídicos
5. Jurisprudência relevante
6. Pedidos (liminar e mérito)
""",
"denuncia": f"""
Atue como um promotor de justiça experiente e gere uma denúncia criminal:
DADOS DO CASO:
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
Comarca: {context.get('jurisdiction')}
FATOS:
{context.get('facts')}
ENQUADRAMENTO LEGAL:
{context.get('legal_basis')}
Gere uma denúncia criminal completa, incluindo:
1. Qualificação do(s) denunciado(s)
2. Narrativa clara dos fatos
3. Tipificação penal
4. Circunstâncias do crime
5. Rol de testemunhas
6. Pedidos
""",
"alegacoes_finais": f"""
Atue como um advogado criminalista e gere alegações finais:
DADOS DO PROCESSO:
Cliente: {context.get('client_name')}
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
FATOS E PROVAS:
{context.get('facts')}
TESE DEFENSIVA:
{context.get('legal_basis')}
Elabore alegações finais completas, incluindo:
1. Relatório do processo
2. Preliminares (se houver)
3. Mérito
4. Análise das provas
5. Pedidos
""",
"resposta_acusacao": f"""
Atue como um advogado criminalista e gere uma resposta à acusação:
DADOS DO PROCESSO:
Cliente: {context.get('client_name')}
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
FATOS:
{context.get('facts')}
TESE DEFENSIVA:
{context.get('legal_basis')}
Elabore uma resposta à acusação completa, incluindo:
1. Preliminares
2. Mérito
3. Requerimentos probatórios
4. Teses defensivas
5. Pedidos
""",
"recurso_sentido_estrito": f"""
Atue como um advogado criminalista e gere um recurso em sentido estrito:
DADOS DO PROCESSO:
Cliente: {context.get('client_name')}
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
FATOS:
{context.get('facts')}
FUNDAMENTOS RECURSAIS:
{context.get('legal_basis')}
Elabore um recurso em sentido estrito completo, incluindo:
1. Tempestividade
2. Cabimento
3. Fundamentação
4. Pedidos
""",
"apelacao_criminal": f"""
Atue como um advogado criminalista e gere uma apelação criminal:
DADOS DO PROCESSO:
Cliente: {context.get('client_name')}
Processo: {context.get('process_number')}
Tribunal: {context.get('court')}
FATOS E SENTENÇA:
{context.get('facts')}
RAZÕES RECURSAIS:
{context.get('legal_basis')}
Elabore uma apelação criminal completa, incluindo:
1. Tempestividade
2. Preliminares
3. Mérito recursal
4. Pedidos
"""
}
return prompts.get(doc_type, "Tipo de documento não suportado")
class DocumentGenerator:
"""Gerencia a geração de documentos usando um modelo público"""
def __init__(self):
# Usando um Space público de geração de texto
self.client = Client("abidlabs/gpt4all") # Space público e estável
self.prompt_manager = PromptManager()
self.max_retries = 3
def generate(self, doc_type: str, context: Dict[str, str]) -> str:
"""Gera o documento baseado no tipo e contexto"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
prompt = self.prompt_manager.get_base_prompt(doc_type, context)
# Configuração específica para o GPT4All
result = self.client.predict(
prompt, # Prompt para geração
"portuguese", # Idioma
0.7, # Temperatura
1024, # Tamanho máximo
api_name="/predict"
)
return self._format_output(result)
except Exception as e:
error_msg = str(e)
logger.error(f"Tentativa {attempt + 1} falhou: {error_msg}")
if attempt < self.max_retries - 1:
continue
else:
if "quota" in error_msg.lower():
return "Serviço temporariamente indisponível. Por favor, tente novamente em alguns minutos."
elif "timeout" in error_msg.lower():
return "O servidor está demorando para responder. Por favor, tente novamente."
else:
return "Não foi possível gerar o documento. Por favor, tente novamente mais tarde."
def _format_output(self, text: str) -> str:
"""Formata o texto gerado para melhor apresentação"""
if not isinstance(text, str):
if isinstance(text, (list, tuple)) and len(text) > 0:
text = str(text[0])
else:
text = str(text)
return text.strip()
class WebInterface:
"""Interface Gradio para o gerador de documentos"""
def __init__(self):
self.generator = DocumentGenerator()
self.create_interface()
def create_interface(self):
"""Cria a interface web com Gradio"""
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as self.app:
gr.Markdown("""
# Gerador de Documentos Criminais
### Powered by AI Technology
""")
with gr.Row():
with gr.Column():
# Seleção do tipo de documento
doc_type = gr.Dropdown(
choices=[
"Habeas Corpus",
"Denúncia",
"Alegações Finais",
"Resposta à Acusação",
"Recurso em Sentido Estrito",
"Apelação Criminal"
],
label="Tipo de Documento",
value="Habeas Corpus"
)
# Informações do processo
with gr.Group():
gr.Markdown("### Informações do Processo")
client_name = gr.Textbox(
label="Nome do Cliente",
placeholder="Nome completo do cliente"
)
process_number = gr.Textbox(
label="Número do Processo",
placeholder="NNNNNNN-NN.NNNN.N.NN.NNNN"
)
court = gr.Textbox(
label="Tribunal",
value="TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO"
)
jurisdiction = gr.Textbox(
label="Comarca",
placeholder="Comarca onde tramita o processo"
)
# Detalhes do caso
with gr.Group():
gr.Markdown("### Detalhes do Caso")
facts = gr.Textbox(
label="Fatos",
lines=5,
placeholder="Descreva os fatos relevantes do caso..."
)
legal_basis = gr.Textbox(
label="Fundamentos Jurídicos",
lines=3,
placeholder="Indique os fundamentos legais principais..."
)
# Status e botões
status = gr.Textbox(
label="Status",
interactive=False
)
generate_btn = gr.Button(
"Gerar Documento",
variant="primary"
)
with gr.Column():
output = gr.Textbox(
label="Documento Gerado",
lines=30,
show_copy_button=True
)
# Exemplos de uso
gr.Examples(
examples=[
[
"Habeas Corpus",
"João da Silva",
"0000123-45.2024.8.26.0000",
"TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DE SÃO PAULO",
"São Paulo",
"Paciente preso em flagrante no dia 25/12/2024 por suposto furto...",
"Art. 5º, LXVIII da CF/88; Art. 647 do CPP; Ausência dos requisitos do Art. 312 do CPP"
]
],
inputs=[
doc_type, client_name, process_number,
court, jurisdiction, facts, legal_basis
]
)
# Eventos
generate_btn.click(
fn=self._generate_document,
inputs=[
doc_type, client_name, process_number,
court, jurisdiction, facts, legal_basis
],
outputs=[output, status]
)
def _generate_document(
self, doc_type: str, client_name: str,
process_number: str, court: str,
jurisdiction: str, facts: str,
legal_basis: str
) -> tuple:
"""Gera o documento com os parâmetros fornecidos"""
try:
# Validação básica
if not all([client_name, process_number, facts, legal_basis]):
return "Erro: Todos os campos obrigatórios devem ser preenchidos", "⚠️ Preencha todos os campos obrigatórios"
context = {
"client_name": client_name,
"process_number": process_number,
"court": court,
"jurisdiction": jurisdiction,
"facts": facts,
"legal_basis": legal_basis
}
# Atualiza status
yield "", "⏳ Gerando documento..."
# Gera documento
result = self.generator.generate(
doc_type.lower().replace(" ", "_"),
context
)
return result, "✅ Documento gerado com sucesso!"
except Exception as e:
logger.error(f"Erro: {str(e)}")
return "", f"❌ Erro: {str(e)}"
def launch(self):
"""Inicia a interface web"""
self.app.launch(share=True)
if __name__ == "__main__":
# Arquivo requirements.txt necessário:
# gradio==4.19.2
# gradio_client==0.10.1
interface = WebInterface()
interface.launch() |