fix: validação de erro nos prompts 2 e 3

_utils/gerar_documento_utils/GerarDocumento.py

@@ -271,7 +271,10 @@ class GerarDocumento:
                     self.prompt_gerar_documento_etapa_2,
                     dynamic_dict={"context": context_do_prompt_primeira_etapa},
                 )
-                documento_gerado = llm.invoke(prompt_etapa_2).content
+                # documento_gerado = llm.invoke(prompt_etapa_2).content
+                documento_gerado = self.checar_se_resposta_vazia_do_documento_final(
+                    llm_ultimas_requests, prompt_etapa_2.to_string()
+                )
                 resposta_segunda_etapa = documento_gerado
                 texto_final_juntando_as_etapas += (
                     f"\n\nresposta_segunda_etapa:{resposta_segunda_etapa}"
@@ -286,7 +289,10 @@ class GerarDocumento:
                         "context": f"{resposta_primeira_etapa}\n\n{resposta_segunda_etapa}"
                     },
                 )
-                documento_gerado = llm.invoke(prompt_etapa_3).content
+                # documento_gerado = llm.invoke(prompt_etapa_3).content
+                documento_gerado = self.checar_se_resposta_vazia_do_documento_final(
+                    llm_ultimas_requests, prompt_etapa_3.to_string()
+                )
                 texto_final_juntando_as_etapas += f"\n\n{documento_gerado}"
                 self.axiom_instance.send_axiom(f"RESULTADO ETAPA 3: {documento_gerado}")
 
@@ -316,6 +322,9 @@ class GerarDocumento:
             try:
                 resposta = llm.invoke(prompt)
                 if hasattr(resposta, "content") and resposta.content.strip():  # type: ignore
+                    if isinstance(resposta.content, list):
+                        resposta.content = "\n".join(resposta.content)  # type: ignore
+
                     documento_gerado = resposta.content.strip()  # type: ignore
                 else:
                     print(f"Tentativa {tentativas}: resposta vazia ou inexistente.")

_utils/gerar_documento_utils/llm_calls.py

@@ -65,4 +65,8 @@ async def agemini_answer(
 ) -> str:
     gemini = llm.google_gemini(model)
     resposta = await gemini.ainvoke([HumanMessage(content=prompt)])
+
+    if isinstance(resposta.content, list):
+        resposta.content = "\n".join(resposta.content)  # type: ignore
+
     return cast(str, resposta.content)