File size: 52,074 Bytes
d9d7b41 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 |
from __future__ import annotations
import math
from dataclasses import dataclass
from datetime import date
from decimal import Decimal
from pathlib import Path
from typing import Any, Optional
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# ---------------------------------------------------------------------------
# Tokenizador simplificado (char-level) para texto fiscal em português
# ---------------------------------------------------------------------------
class TokenizadorFiscal:
VOCAB_ESPECIAL = ["<PAD>", "<UNK>", "<BOS>", "<EOS>", "<SEP>", "<MASK>"]
def __init__(self, vocab_size: int = 2048):
self.vocab_size = vocab_size
self._char2idx: dict[str, int] = {}
self._idx2char: dict[int, str] = {}
self._construir_vocab_base()
def _construir_vocab_base(self) -> None:
idx = 0
for tok in self.VOCAB_ESPECIAL:
self._char2idx[tok] = idx
self._idx2char[idx] = tok
idx += 1
for c in range(32, 127):
ch = chr(c)
self._char2idx[ch] = idx
self._idx2char[idx] = ch
idx += 1
for ch in "áéíóúâêîôûãõàèìòùäëïöüçñÁÉÍÓÚÂÊÎÔÛÃÕÀÈÌÒÙÄËÏÖÜÇÑ":
if ch not in self._char2idx:
self._char2idx[ch] = idx
self._idx2char[idx] = ch
idx += 1
self.pad_id = self._char2idx["<PAD>"]
self.unk_id = self._char2idx["<UNK>"]
self.bos_id = self._char2idx["<BOS>"]
self.eos_id = self._char2idx["<EOS>"]
self.sep_id = self._char2idx["<SEP>"]
self.mask_id = self._char2idx["<MASK>"]
self._vocab_atual = idx
def encode(self, texto: str, max_len: int = 512, add_special: bool = True) -> list[int]:
ids: list[int] = []
if add_special:
ids.append(self.bos_id)
for ch in texto[: max_len - (2 if add_special else 0)]:
ids.append(self._char2idx.get(ch, self.unk_id))
if add_special:
ids.append(self.eos_id)
return ids
def decode(self, ids: list[int]) -> str:
especiais = {self.pad_id, self.bos_id, self.eos_id, self.sep_id}
return "".join(self._idx2char.get(i, "?") for i in ids if i not in especiais)
def __len__(self) -> int:
return self._vocab_atual
# ---------------------------------------------------------------------------
# Positional Encoding
# ---------------------------------------------------------------------------
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model: int, max_len: int = 1024, dropout: float = 0.1):
super().__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
pos = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(pos * div)
pe[:, 1::2] = torch.cos(pos * div)
self.register_buffer("pe", pe.unsqueeze(0))
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
x = x + self.pe[:, : x.size(1)]
return self.dropout(x)
# ---------------------------------------------------------------------------
# Transformer Encoder para texto fiscal
# ---------------------------------------------------------------------------
class TransformerFiscal(nn.Module):
"""
Transformer encoder compacto para análise de texto fiscal.
Usado para: embeddings, classificação de obrigações, extração de entidades.
Arquitetura:
- 4 camadas encoder, d_model=256, 8 cabeças de atenção
- Pre-LN (norm_first=True) para estabilidade de treinamento
- Cabeça de classificação linear (256 → 128 → num_classes)
- Cabeça de extração de valor escalar (256 → 64 → 1)
"""
def __init__(
self,
vocab_size: int = 2048,
d_model: int = 256,
nhead: int = 8,
num_layers: int = 4,
dim_feedforward: int = 1024,
dropout: float = 0.1,
max_len: int = 1024,
num_classes: int = 16,
):
super().__init__()
self.d_model = d_model
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model, padding_idx=0)
self.pos_enc = PositionalEncoding(d_model, max_len, dropout)
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
d_model=d_model,
nhead=nhead,
dim_feedforward=dim_feedforward,
dropout=dropout,
batch_first=True,
norm_first=True,
)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers)
self.norm = nn.LayerNorm(d_model)
self.classificador = nn.Sequential(
nn.Linear(d_model, d_model // 2),
nn.GELU(),
nn.Dropout(dropout),
nn.Linear(d_model // 2, num_classes),
)
self.extrator_valor = nn.Sequential(
nn.Linear(d_model, d_model // 4),
nn.GELU(),
nn.Linear(d_model // 4, 1),
)
self._init_weights()
def _init_weights(self) -> None:
for p in self.parameters():
if p.dim() > 1:
nn.init.xavier_uniform_(p)
def encode(self, input_ids: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
"""Retorna embeddings de sequência (shape: B × L × d_model)."""
x = self.embedding(input_ids) * math.sqrt(self.d_model)
x = self.pos_enc(x)
key_padding_mask = (attention_mask == 0) if attention_mask is not None else None
x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=key_padding_mask)
return self.norm(x)
def cls_embedding(self, input_ids: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None) -> torch.Tensor:
"""Embedding CLS (primeiro token) como representação da sentença."""
return self.encode(input_ids, attention_mask)[:, 0, :]
def forward(
self,
input_ids: torch.Tensor,
attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
task: str = "classificar",
) -> torch.Tensor:
cls = self.cls_embedding(input_ids, attention_mask)
if task == "classificar":
return self.classificador(cls)
if task == "extrair_valor":
return self.extrator_valor(cls)
return cls
def save(self, path: str | Path) -> None:
torch.save({
"state_dict": self.state_dict(),
"config": {
"vocab_size": self.embedding.num_embeddings,
"d_model": self.d_model,
},
}, path)
@classmethod
def load(cls, path: str | Path, **kwargs) -> "TransformerFiscal":
ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=False)
cfg = {**ckpt.get("config", {}), **kwargs}
model = cls(**cfg)
model.load_state_dict(ckpt["state_dict"])
return model
# ---------------------------------------------------------------------------
# Banco de Embeddings Fiscais (RAG em memória)
# ---------------------------------------------------------------------------
class BancoEmbeddingsFiscais:
"""
Armazena embeddings de conhecimento fiscal para recuperação semântica (RAG).
Usa cosine similarity para busca eficiente.
"""
def __init__(self, modelo: TransformerFiscal, tokenizador: TokenizadorFiscal, device: str = "cpu"):
self.modelo = modelo
self.tokenizador = tokenizador
self.device = device
self._textos: list[str] = []
self._embeddings: Optional[torch.Tensor] = None
self.modelo.to(device)
self.modelo.eval()
def _embed(self, textos: list[str]) -> torch.Tensor:
ids_list = [self.tokenizador.encode(t, max_len=512) for t in textos]
max_len = max(len(i) for i in ids_list)
padded = torch.zeros(len(ids_list), max_len, dtype=torch.long)
mask = torch.zeros(len(ids_list), max_len, dtype=torch.long)
for k, ids in enumerate(ids_list):
padded[k, : len(ids)] = torch.tensor(ids)
mask[k, : len(ids)] = 1
padded = padded.to(self.device)
mask = mask.to(self.device)
with torch.no_grad():
embs = self.modelo.cls_embedding(padded, mask)
return F.normalize(embs, dim=-1)
def indexar(self, textos: list[str]) -> None:
self._textos = textos
self._embeddings = self._embed(textos)
def buscar(self, query: str, top_k: int = 5) -> list[tuple[str, float]]:
if self._embeddings is None or not self._textos:
return []
q_emb = self._embed([query])
scores = (self._embeddings @ q_emb.T).squeeze(-1)
top_idx = scores.argsort(descending=True)[:top_k]
return [(self._textos[i], float(scores[i])) for i in top_idx]
# ---------------------------------------------------------------------------
# Classificador de Intenção Fiscal
# ---------------------------------------------------------------------------
CLASSES_OBRIGACAO = [
"EFD_ICMS_IPI",
"EFD_CONTRIBUICOES",
"ECD",
"ECF",
"NFe",
"NFSe",
"CTe",
"eSocial",
"EFD_REINF",
"DCTF",
"PGDAS",
"calculo_icms",
"calculo_ipi",
"calculo_pis_cofins",
"calculo_irpj_csll",
"calculo_iss",
]
class ClassificadorIntencaoFiscal:
"""Classifica intenções em consultas fiscais usando o TransformerFiscal."""
def __init__(self, modelo: TransformerFiscal, tokenizador: TokenizadorFiscal, device: str = "cpu"):
self.modelo = modelo
self.tokenizador = tokenizador
self.device = device
self.classes = CLASSES_OBRIGACAO
self.modelo.to(device)
self.modelo.eval()
def classificar(self, texto: str, top_k: int = 3) -> list[tuple[str, float]]:
ids = self.tokenizador.encode(texto, max_len=256)
t = torch.tensor([ids], dtype=torch.long).to(self.device)
mask = torch.ones_like(t)
with torch.no_grad():
logits = self.modelo(t, mask, task="classificar")
probs = F.softmax(logits[0], dim=-1)
top = probs.argsort(descending=True)[:top_k]
return [(self.classes[i], float(probs[i])) for i in top]
# ---------------------------------------------------------------------------
# Resultado do pipeline
# ---------------------------------------------------------------------------
@dataclass
class ResultadoFiscal:
"""Resultado de uma operação processada pelo PipelineFiscal."""
operacao: str
dados: dict[str, Any]
contexto_rag: list[tuple[str, float]]
intencoes: list[tuple[str, float]]
arquivos_gerados: list[str]
def sucesso(self) -> bool:
return "erro" not in self.dados
def resumo(self) -> str:
linhas = [f"[{self.operacao}]"]
for k, v in self.dados.items():
if k in ("instrucoes", "partilha", "atividades"):
continue
if isinstance(v, float):
linhas.append(f" {k}: R$ {v:,.2f}")
elif isinstance(v, list):
linhas.append(f" {k}: {len(v)} item(ns)")
else:
linhas.append(f" {k}: {v}")
if self.arquivos_gerados:
linhas.append(f" arquivos: {', '.join(self.arquivos_gerados)}")
return "\n".join(linhas)
# ---------------------------------------------------------------------------
# PipelineFiscal — ponto de entrada principal do LLM
# ---------------------------------------------------------------------------
class PipelineFiscal:
"""
Pipeline LLM completo para obrigações fiscais brasileiras.
Combina:
- TransformerFiscal (PyTorch): classificação de intenção + embeddings RAG
- Calculadores tributários: ICMS, IPI, PIS/COFINS, IRPJ/CSLL, ISS, Simples Nacional
- Geradores SPED: EFD ICMS/IPI, EFD Contribuições, ECD, ECF, DCTF, EFD-Reinf, e-Social
- Transmissor NF-e: SEFAZ SOAP webservices
Uso básico::
pipeline = PipelineFiscal(diretorio_saida="./output")
resultado = pipeline.processar(
"calcule o ICMS de uma venda",
{"valor_mercadoria": 10000, "aliquota": 18},
)
print(resultado.resumo())
# Geração de todas as obrigações de um período
arquivos = pipeline.gerar_obrigacoes(periodo)
Uso com modelo treinado::
pipeline = PipelineFiscal(caminho_modelo="modelo_fiscal.pt")
"""
_MAPA_PALAVRAS: dict[str, list[str]] = {
"calcular_icms": ["icms", "difal", "substituição tributária", "icms-st"],
"calcular_ipi": ["ipi", "industrializado", "tipi"],
"calcular_pis_cofins": ["pis", "cofins", "contribuição pis", "contribuição cofins"],
"calcular_irpj_csll": ["irpj", "csll", "lucro real", "lucro presumido", "imposto renda"],
"calcular_iss": ["iss", "imposto serviços", "serviço municipal"],
"calcular_simples": ["simples nacional", "das", "mei", "microempresa"],
"calcular_pgdas": ["pgdas", "pgdas-d", "declaração simples"],
"gerar_efd_icms_ipi": ["efd icms", "sped icms", "escrituração fiscal digital icms", "bloco k", "ciap"],
"gerar_efd_contribuicoes":["efd contribuições", "sped pis", "sped cofins"],
"gerar_ecd": ["ecd", "escrituração contábil digital", "livro diário"],
"gerar_ecf": ["ecf", "escrituração contábil fiscal", "lalur", "dipj"],
"gerar_dctf": ["dctf", "declaração débitos", "débitos tributários federais"],
"gerar_efd_reinf": ["reinf", "efd-reinf", "retenção previdenciária"],
"gerar_esocial": ["esocial", "e-social", "folha pagamento", "admissão", "rescisão"],
"gerar_cte": ["cte", "ct-e", "conhecimento transporte", "frete eletrônico"],
"gerar_nfce": ["nfce", "nfc-e", "modelo 65", "nota consumidor", "pdv"],
"gerar_mdfe": ["mdfe", "mdf-e", "manifesto documentos fiscais"],
"gerar_dirf": ["dirf", "imposto renda retido fonte", "declaração irrf anual"],
"gerar_defis": ["defis", "declaração informações simples nacional", "defis anual"],
"gerar_destda": ["destda", "de-stda", "icms-st simples", "diferencial alíquota simples"],
"gerar_gia": ["gia", "gia-st", "guia informação apuração icms sp", "scanc"],
"verificar_sefaz": ["sefaz", "status nfe", "autorizar nfe"],
}
def __init__(
self,
diretorio_saida: str | Path = "./output",
caminho_modelo: Optional[str | Path] = None,
device: Optional[str] = None,
):
self.diretorio_saida = Path(diretorio_saida)
self.diretorio_saida.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Modelo PyTorch
self.tokenizador = TokenizadorFiscal()
if caminho_modelo and Path(caminho_modelo).exists():
self.modelo = TransformerFiscal.load(caminho_modelo, num_classes=len(CLASSES_OBRIGACAO))
else:
self.modelo = TransformerFiscal(
vocab_size=len(self.tokenizador),
d_model=256,
nhead=8,
num_layers=4,
dim_feedforward=1024,
num_classes=len(CLASSES_OBRIGACAO),
)
self.rag = BancoEmbeddingsFiscais(self.modelo, self.tokenizador, self.device)
self.classificador = ClassificadorIntencaoFiscal(self.modelo, self.tokenizador, self.device)
self.rag.indexar(BASE_CONHECIMENTO_FISCAL)
# ------------------------------------------------------------------
# API pública
# ------------------------------------------------------------------
def processar(self, query: str, params: Optional[dict] = None) -> ResultadoFiscal:
"""
Processa uma consulta fiscal em linguagem natural.
Args:
query: Texto em português descrevendo a operação desejada.
params: Dicionário com os parâmetros numéricos/fiscais necessários.
Returns:
ResultadoFiscal com dados calculados, contexto RAG e intenções.
"""
intencoes = self.classificador.classificar(query, top_k=3)
contexto = self.rag.buscar(query, top_k=2)
operacao = self._detectar_operacao(query, intencoes)
dados: dict[str, Any] = {}
arquivos: list[str] = []
if operacao and params is not None:
dados = self._executar(operacao, params)
if "arquivo" in dados:
arquivos = [dados["arquivo"]]
elif "arquivos" in dados:
arquivos = dados.get("arquivos", [])
return ResultadoFiscal(
operacao=operacao or "consulta",
dados=dados,
contexto_rag=contexto,
intencoes=intencoes,
arquivos_gerados=arquivos,
)
def gerar_obrigacoes(self, periodo: Any, obrigacoes: Optional[list[str]] = None) -> dict[str, ResultadoFiscal]:
"""
Gera automaticamente todos os arquivos SPED do período conforme o regime tributário.
Args:
periodo: PeriodoApuracao com dados da empresa e notas fiscais.
obrigacoes: Lista opcional de obrigações específicas.
Se None, determina automaticamente pelo regime.
Returns:
Dicionário {nome_obrigacao: ResultadoFiscal}.
"""
from src.fiscal.entities import RegimeTributario
regime = periodo.empresa.regime_tributario
if obrigacoes is None:
if regime == RegimeTributario.LUCRO_REAL:
obrigacoes = ["EFD_ICMS_IPI", "EFD_CONTRIBUICOES", "ECD", "ECF", "DCTF"]
elif regime == RegimeTributario.LUCRO_PRESUMIDO:
obrigacoes = ["EFD_ICMS_IPI", "EFD_CONTRIBUICOES", "DCTF"]
else:
obrigacoes = []
resultados: dict[str, ResultadoFiscal] = {}
for ob in obrigacoes:
dados = self._gerar_sped(ob, periodo)
arquivos = [dados.get("arquivo", "")] if "arquivo" in dados else dados.get("arquivos", [])
resultados[ob] = ResultadoFiscal(
operacao=ob,
dados=dados,
contexto_rag=[],
intencoes=[],
arquivos_gerados=[a for a in arquivos if a],
)
return resultados
def gerar_cte(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o CT-e (Conhecimento de Transporte Eletrônico) XML v4.00."""
from src.generators.cte import GeradorCTe, CargaCTe, ParteCTe, DadosTransporte, DocumentoReferenciado
from datetime import date as _date
emitente = params.get("_emitente_obj")
if emitente is None:
return {"erro": "Emitente (objeto Empresa) não fornecido em params['_emitente_obj']"}
rem_d = params.get("remetente", {})
dest_d = params.get("destinatario", {})
remetente = ParteCTe(
cnpj=rem_d.get("cnpj", ""),
razao_social=rem_d.get("razao_social", "REMETENTE"),
endereco=rem_d.get("endereco", ""),
municipio=rem_d.get("municipio", ""),
uf=rem_d.get("uf", "SP"),
cep=rem_d.get("cep", ""),
cod_municipio=rem_d.get("cod_municipio", ""),
)
destinatario = ParteCTe(
cnpj=dest_d.get("cnpj", ""),
razao_social=dest_d.get("razao_social", "DESTINATÁRIO"),
endereco=dest_d.get("endereco", ""),
municipio=dest_d.get("municipio", ""),
uf=dest_d.get("uf", "SP"),
cep=dest_d.get("cep", ""),
cod_municipio=dest_d.get("cod_municipio", ""),
)
carga_d = params.get("carga", {})
carga = CargaCTe(
descricao=carga_d.get("descricao", "CARGA GERAL"),
produto=carga_d.get("produto", "00"),
valor_carga=Decimal(str(carga_d.get("valor_carga", 0))),
peso_kg=Decimal(str(carga_d.get("peso_kg", 0))),
)
transp_d = params.get("transporte", {})
transporte = DadosTransporte(
rntrc=transp_d.get("rntrc", "00000000"),
placa_veiculo=transp_d.get("placa", "AAA0000"),
uf_veiculo=transp_d.get("uf_veiculo", "SP"),
data_prevista_entrega=_date.today(),
)
documentos = [
DocumentoReferenciado(chave_nfe=c)
for c in params.get("chaves_nfe", [])
]
gerador = GeradorCTe(
emitente=emitente,
remetente=remetente,
destinatario=destinatario,
carga=carga,
documentos=documentos,
transporte=transporte,
numero=str(params.get("numero", "1")),
ambiente=str(params.get("ambiente", "2")),
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "CTe", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": []}
def gerar_nfce(self, params: dict) -> dict:
"""Gera a NFC-e (Nota Fiscal do Consumidor Eletrônica, modelo 65)."""
from src.generators.nfce_xml import GeradorNFCeXML, ConsumidorNFCe
emitente = params.get("_emitente_obj")
itens = params.get("_itens_obj", [])
if emitente is None or not itens:
return {"erro": "Forneça '_emitente_obj' e '_itens_obj' em params"}
cons_d = params.get("consumidor", {})
consumidor = ConsumidorNFCe(
cpf=cons_d.get("cpf", ""),
nome=cons_d.get("nome", "CONSUMIDOR"),
uf=cons_d.get("uf", "SP"),
)
gerador = GeradorNFCeXML(
emitente=emitente,
itens=itens,
consumidor=consumidor,
numero=str(params.get("numero", "1")),
forma_pagamento=str(params.get("forma_pagamento", "01")),
ambiente=str(params.get("ambiente", "2")),
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "NFCe", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": []}
def gerar_mdfe(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o MDF-e (Manifesto de Documentos Fiscais Eletrônicos)."""
from src.generators.mdfe import GeradorMDFe, MunicipioDescarga, DocumentoMDFe, ConductorMDFe, SeguroMDFe
emitente = params.get("_emitente_obj")
if emitente is None:
return {"erro": "Forneça '_emitente_obj' em params"}
municipios = [
MunicipioDescarga(
cod_municipio=m.get("cod_municipio", ""),
nome_municipio=m.get("nome", ""),
uf=m.get("uf", "SP"),
documentos=[DocumentoMDFe(chave=d["chave"], tipo=d.get("tipo", "NFe"))
for d in m.get("documentos", [])],
)
for m in params.get("municipios", [])
]
condutores = [
ConductorMDFe(nome=c.get("nome", ""), cpf=c.get("cpf", ""))
for c in params.get("condutores", [])
]
seg_d = params.get("seguro", {})
seguro = SeguroMDFe(
resp_seg=seg_d.get("resp_seg", "1"),
cnpj_seg=seg_d.get("cnpj_seg", ""),
nome_seg=seg_d.get("nome_seg", ""),
nApol=seg_d.get("nApol", ""),
nCT=seg_d.get("nCT", []),
)
gerador = GeradorMDFe(
emitente=emitente,
municipios_descarrega=municipios,
condutores=condutores,
seguro=seguro,
uf_ini=params.get("uf_ini", "SP"),
uf_fim=params.get("uf_fim", "SP"),
placa_veiculo=params.get("placa", "AAA0000"),
uf_veiculo=params.get("uf_veiculo", "SP"),
rntrc=params.get("rntrc", "00000000"),
numero=str(params.get("numero", "1")),
ambiente=str(params.get("ambiente", "2")),
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "MDFe", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": []}
def gerar_dirf(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o arquivo DIRF (Declaração do IR Retido na Fonte) anual."""
from src.generators.dirf import GeradorDIRF, BeneficiarioDIRF, ResponsavelDIRF
empresa = params.get("_empresa_obj")
if empresa is None:
return {"erro": "Forneça '_empresa_obj' em params"}
resp_d = params.get("responsavel", {})
responsavel = ResponsavelDIRF(
cpf=resp_d.get("cpf", ""),
nome=resp_d.get("nome", "RESPONSÁVEL"),
cargo=resp_d.get("cargo", "CONTADOR"),
ddd=resp_d.get("ddd", "11"),
telefone=resp_d.get("telefone", ""),
)
bens = [
BeneficiarioDIRF(
cpf_cnpj=b.get("cpf_cnpj", ""),
nome=b.get("nome", ""),
tipo=b.get("tipo", "PF"),
cod_receita=b.get("cod_receita", "0561"),
rendimentos_por_mes={int(k): Decimal(str(v)) for k, v in b.get("rendimentos", {}).items()},
ir_retido_por_mes={int(k): Decimal(str(v)) for k, v in b.get("ir_retido", {}).items()},
)
for b in params.get("beneficiarios", [])
]
gerador = GeradorDIRF(
empresa=empresa,
ano_calendario=int(params.get("ano", date.today().year - 1)),
beneficiarios=bens,
responsavel=responsavel,
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "DIRF", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": []}
def gerar_defis(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o XML DEFIS (Declaração Anual do Simples Nacional)."""
from src.generators.defis import GeradorDEFIS, ReceitaMensalDEFIS, SocioDEFIS
empresa = params.get("_empresa_obj")
if empresa is None:
return {"erro": "Forneça '_empresa_obj' em params"}
receitas = [
ReceitaMensalDEFIS(
mes=r["mes"],
receita_bruta_total=Decimal(str(r.get("receita_bruta_total", 0))),
receita_bruta_exportacao=Decimal(str(r.get("receita_bruta_exportacao", 0))),
receita_bruta_isenta=Decimal(str(r.get("receita_bruta_isenta", 0))),
)
for r in params.get("receitas_mensais", [])
]
socios = [
SocioDEFIS(
cpf_cnpj=s.get("cpf_cnpj", ""),
nome=s.get("nome", ""),
percentual_capital=Decimal(str(s.get("percentual_capital", 100))),
)
for s in params.get("socios", [])
]
gerador = GeradorDEFIS(
empresa=empresa,
ano_calendario=int(params.get("ano", date.today().year - 1)),
receitas_mensais=receitas,
socios=socios,
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "DEFIS", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": [],
"relatorio": gerador.relatorio_resumo()}
def gerar_destda(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o XML DeSTDA (ICMS-ST e DIFAL do Simples Nacional)."""
from src.generators.destda import GeradorDeSTDA, OperacaoSTDeSTDA
empresa = params.get("_empresa_obj")
if empresa is None:
return {"erro": "Forneça '_empresa_obj' em params"}
operacoes = [
OperacaoSTDeSTDA(
uf_origem=o.get("uf_origem", "SP"),
uf_destino=o.get("uf_destino", "SP"),
tipo=o.get("tipo", "ST"),
base_calculo=Decimal(str(o.get("base_calculo", 0))),
aliquota=Decimal(str(o.get("aliquota", 18))),
valor_imposto=Decimal(str(o.get("valor_imposto", 0))),
valor_pago=Decimal(str(o.get("valor_pago", 0))),
)
for o in params.get("operacoes", [])
]
gerador = GeradorDeSTDA(
empresa=empresa,
periodo=params.get("periodo", date.today().strftime("%Y-%m")),
operacoes=operacoes,
uf_declarante=params.get("uf_declarante", "SP"),
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "DeSTDA", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": [],
"relatorio": gerador.relatorio_resumo(), "vencimento": gerador.data_vencimento().isoformat()}
def gerar_gia(self, params: dict) -> dict:
"""Gera o arquivo AIE da GIA/GIA-ST (São Paulo)."""
from src.generators.gia import GeradorGIA, ApuracaoGIA, ApuracaoGIAST
empresa = params.get("_empresa_obj")
if empresa is None:
return {"erro": "Forneça '_empresa_obj' em params"}
apur_d = params.get("apuracao", {})
apuracao = ApuracaoGIA(
debitos_operacoes_proprias=Decimal(str(apur_d.get("debitos_operacoes_proprias", 0))),
debitos_st_retencao=Decimal(str(apur_d.get("debitos_st_retencao", 0))),
estorno_credito=Decimal(str(apur_d.get("estorno_credito", 0))),
outros_debitos=Decimal(str(apur_d.get("outros_debitos", 0))),
creditos_entradas=Decimal(str(apur_d.get("creditos_entradas", 0))),
creditos_outros=Decimal(str(apur_d.get("creditos_outros", 0))),
estorno_debito=Decimal(str(apur_d.get("estorno_debito", 0))),
outros_creditos=Decimal(str(apur_d.get("outros_creditos", 0))),
compensacoes=Decimal(str(apur_d.get("compensacoes", 0))),
saldo_credor_anterior=Decimal(str(apur_d.get("saldo_credor_anterior", 0))),
)
sts = [
ApuracaoGIAST(
uf_substituto=s.get("uf", ""),
base_calculo=Decimal(str(s.get("base_calculo", 0))),
aliquota=Decimal(str(s.get("aliquota", 18))),
imposto_retido=Decimal(str(s.get("imposto_retido", 0))),
valor_entradas_st=Decimal(str(s.get("valor_entradas_st", 0))),
)
for s in params.get("apuracoes_st", [])
]
gerador = GeradorGIA(
empresa=empresa,
periodo=params.get("periodo", date.today().strftime("%Y-%m")),
apuracao=apuracao,
apuracoes_st=sts,
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {"tipo": "GIA", "arquivo": str(caminho), "valido": True, "erros": [],
"relatorio": gerador.relatorio_resumo(),
"icms_a_recolher": float(gerador.icms_a_recolher)}
def verificar_sefaz(self, uf: str = "SP", ambiente: str = "2") -> dict:
"""Verifica a disponibilidade dos serviços SEFAZ para a UF."""
from src.transmitters.receita_federal import TransmissorNFe
t = TransmissorNFe(uf=uf, ambiente=ambiente)
r = t.verificar_status_servico()
return {
"uf": uf,
"ambiente": "homologação" if ambiente == "2" else "produção",
"sucesso": r.sucesso,
"codigo": r.codigo_retorno,
"mensagem": r.mensagem,
"timestamp": r.timestamp.isoformat(),
}
def treinar(
self,
exemplos: Optional[list] = None,
epochs: int = 30,
caminho_saida: str = "modelo_fiscal.pt",
) -> dict:
"""
Treina o TransformerFiscal com exemplos de classificação.
Args:
exemplos: Lista de ExemploTreinamento. Se None, usa os 70+ exemplos padrão.
epochs: Número de épocas de treinamento.
caminho_saida: Caminho para salvar o modelo treinado.
Returns:
Histórico de treinamento com loss e acurácia por época.
"""
from src.models.trainer import TrainerFiscal, EXEMPLOS_CLASSIFICACAO
exemplos = exemplos or EXEMPLOS_CLASSIFICACAO
trainer = TrainerFiscal(self.modelo, self.tokenizador, epochs=epochs, device=self.device)
historico = trainer.treinar(exemplos, caminho_saida=caminho_saida)
return historico
# ------------------------------------------------------------------
# Calculadores tributários
# ------------------------------------------------------------------
def calcular_icms(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.icms import ParametrosICMS, calcular_icms
p = ParametrosICMS(
valor_mercadoria=Decimal(str(params.get("valor_mercadoria", 0))),
aliquota=Decimal(str(params.get("aliquota", 18))),
cst=params.get("cst", "000"),
uf_origem=params.get("uf_origem", "SP"),
uf_destino=params.get("uf_destino", "SP"),
reducao_base=Decimal(str(params.get("reducao_base", 0))),
frete=Decimal(str(params.get("frete", 0))),
seguro=Decimal(str(params.get("seguro", 0))),
outras_despesas=Decimal(str(params.get("outras_despesas", 0))),
desconto=Decimal(str(params.get("desconto", 0))),
calcular_difal=params.get("calcular_difal", False),
consumidor_final=params.get("consumidor_final", False),
)
r = calcular_icms(p)
return {
"base_calculo": float(r.base_calculo),
"aliquota": float(r.aliquota),
"valor_icms": float(r.valor_icms),
"valor_icms_st": float(r.valor_st),
"valor_fcp": float(r.valor_fcp),
"valor_difal": float(r.valor_difal_destino + r.valor_difal_origem),
"valor_total_icms": float(r.valor_total_icms),
}
def calcular_ipi(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.ipi import ParametrosIPI, calcular_ipi
p = ParametrosIPI(
valor_produtos=Decimal(str(params.get("valor_produtos", 0))),
aliquota=Decimal(str(params.get("aliquota", 5))),
cst=params.get("cst", "50"),
frete=Decimal(str(params.get("frete", 0))),
)
r = calcular_ipi(p)
return {
"base_calculo": float(r.base_calculo),
"aliquota": float(r.aliquota),
"valor_ipi": float(r.valor_tributo),
}
def calcular_pis_cofins(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.pis_cofins import ReceitaBruta, calcular_pis_cofins
from src.fiscal.entities import RegimeTributario
receitas = [
ReceitaBruta(
descricao=r.get("descricao", "Receita"),
valor=Decimal(str(r.get("valor", 0))),
cst_pis=r.get("cst_pis", "01"),
cst_cofins=r.get("cst_cofins", "01"),
)
for r in params.get(
"receitas",
[{"descricao": "Receita", "valor": params.get("valor", 0)}],
)
]
regime_map = {
"lucro_real": RegimeTributario.LUCRO_REAL,
"lucro_presumido": RegimeTributario.LUCRO_PRESUMIDO,
"simples": RegimeTributario.SIMPLES_NACIONAL,
}
regime = regime_map.get(params.get("regime", "lucro_presumido"), RegimeTributario.LUCRO_PRESUMIDO)
r = calcular_pis_cofins(receitas, regime)
return {
"regime": r.regime,
"base_pis": float(r.base_pis),
"aliquota_pis": float(r.aliq_pis),
"valor_pis": float(r.valor_pis_debito),
"creditos_pis": float(r.creditos_pis),
"pis_a_recolher": float(r.pis_a_recolher),
"base_cofins": float(r.base_cofins),
"aliquota_cofins": float(r.aliq_cofins),
"valor_cofins": float(r.valor_cofins_debito),
"creditos_cofins": float(r.creditos_cofins),
"cofins_a_recolher": float(r.cofins_a_recolher),
}
def calcular_irpj_csll(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.irpj_csll import (
calcular_csll_lucro_presumido, calcular_csll_lucro_real,
calcular_irpj_lucro_presumido, calcular_irpj_lucro_real,
)
regime = params.get("regime", "lucro_presumido")
valor = Decimal(str(params.get("valor", 0)))
atividade = params.get("atividade", "venda_mercadorias")
if regime == "lucro_real":
irpj = calcular_irpj_lucro_real(lucro_antes_ir=valor)
csll = calcular_csll_lucro_real(lucro_antes_csll=valor)
else:
irpj = calcular_irpj_lucro_presumido(receita_bruta=valor, atividade=atividade)
csll = calcular_csll_lucro_presumido(
receita_bruta=valor,
atividade="comercio_industria" if atividade != "servicos_em_geral" else "servicos_em_geral",
)
return {
"regime": regime,
"base_irpj": float(irpj.base_calculo),
"valor_irpj_base": float(irpj.valor_base),
"valor_irpj_adicional": float(irpj.valor_adicional),
"irpj_total": float(irpj.valor_irpj_total),
"irpj_a_recolher": float(irpj.irpj_a_recolher),
"base_csll": float(csll.base_calculo),
"aliquota_csll": float(csll.aliquota),
"csll_total": float(csll.valor_csll),
"csll_a_recolher": float(csll.csll_a_recolher),
"total_impostos": float(irpj.irpj_a_recolher + csll.csll_a_recolher),
}
def calcular_iss(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.iss import ParametrosISS, calcular_iss
p = ParametrosISS(
valor_servico=Decimal(str(params.get("valor_servico", 0))),
codigo_servico=params.get("codigo_servico", "17"),
aliquota_municipal=Decimal(str(params["aliquota"])) if "aliquota" in params else None,
retencao_fonte=params.get("retencao_fonte", False),
)
r = calcular_iss(p)
return {
"base_calculo": float(r.base_calculo),
"aliquota": float(r.aliquota),
"valor_iss": float(r.valor_tributo),
"retencao_na_fonte": p.retencao_fonte,
}
def calcular_simples(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.simples_nacional import calcular_das
receita_mes = Decimal(str(params.get("receita_mes", 0)))
rbt12 = Decimal(str(params.get("rbt12", receita_mes * 12)))
anexo = params.get("anexo", "I")
r = calcular_das(receita_mes=receita_mes, rbt12=rbt12, anexo=anexo)
return {
"receita_mes": float(receita_mes),
"rbt12": float(rbt12),
"anexo": anexo,
"faixa": r.faixa,
"aliquota_nominal": float(r.aliquota_nominal),
"aliquota_efetiva": float(r.aliquota_efetiva),
"valor_das": float(r.valor_das),
"partilha": {k: float(v) for k, v in r.partilha.items()},
}
def calcular_pgdas(self, params: dict) -> dict:
from src.calculators.simples_nacional import calcular_pgdas
periodo = params.get("periodo", date.today().strftime("%Y-%m"))
atividades = params.get("atividades", [{"tipo": "comercio", "receita": params.get("receita_mes", 0)}])
rbt12 = Decimal(str(params.get("rbt12", 0)))
r = calcular_pgdas(
periodo=periodo,
atividades=[{"tipo": a["tipo"], "receita": Decimal(str(a["receita"]))} for a in atividades],
rbt12=rbt12,
)
return {
"periodo": r.periodo,
"rbt12": float(r.rbt12),
"receita_total_mes": float(r.receita_total_mes),
"valor_total_das": float(r.valor_total_das),
"data_vencimento": r.data_vencimento.isoformat(),
"atividades": [
{
"tipo": a.tipo,
"receita": float(a.receita),
"anexo": a.anexo,
"aliquota_efetiva": float(a.resultado.aliquota_efetiva),
"valor_das": float(a.resultado.valor_das),
}
for a in r.atividades
],
}
# ------------------------------------------------------------------
# Geradores SPED/XML
# ------------------------------------------------------------------
def _gerar_sped(self, obrigacao: str, periodo: Any) -> dict:
from src.generators.efd_icms_ipi import GeradorEFDICMSIPI
from src.generators.efd_contribuicoes import GeradorEFDContribuicoes
from src.generators.ecd import GeradorECD
from src.generators.ecf import GeradorECF
from src.generators.dctf import montar_dctf_do_periodo
from src.transmitters.receita_federal import TransmissorSPEDLocal, ValidadorArquivoSPED
transmissor = TransmissorSPEDLocal(self.diretorio_saida)
if obrigacao == "EFD_ICMS_IPI":
caminho = GeradorEFDICMSIPI(periodo).gerar(self.diretorio_saida)
return transmissor.preparar_efd_icms_ipi(caminho)
if obrigacao == "EFD_CONTRIBUICOES":
caminho = GeradorEFDContribuicoes(periodo).gerar(self.diretorio_saida)
return transmissor.preparar_efd_contribuicoes(caminho)
if obrigacao == "ECD":
caminho = GeradorECD(periodo).gerar(self.diretorio_saida)
return transmissor.preparar_ecd(caminho)
if obrigacao == "ECF":
caminho = GeradorECF(periodo).gerar(self.diretorio_saida)
_, erros = ValidadorArquivoSPED().validar(caminho)
import hashlib
return {
"tipo": "ECF",
"arquivo": str(caminho),
"valido": not erros,
"erros": erros,
"hash_md5": hashlib.md5(caminho.read_bytes()).hexdigest(),
"tamanho_bytes": caminho.stat().st_size,
}
if obrigacao == "DCTF":
gerador = montar_dctf_do_periodo(
empresa=periodo.empresa,
periodo=periodo.data_inicio.strftime("%Y-%m"),
)
caminho = gerador.salvar(self.diretorio_saida)
return {
"tipo": "DCTF",
"arquivo": str(caminho),
"valido": True,
"erros": [],
"relatorio": gerador.relatorio_resumo(),
"tamanho_bytes": caminho.stat().st_size,
}
return {"erro": f"Obrigação desconhecida: {obrigacao}"}
# ------------------------------------------------------------------
# Despacho interno
# ------------------------------------------------------------------
def _detectar_operacao(self, query: str, intencoes: list[tuple[str, float]]) -> Optional[str]:
q = query.lower()
for operacao, palavras in self._MAPA_PALAVRAS.items():
if any(p in q for p in palavras):
return operacao
if intencoes:
top = intencoes[0][0]
if "calculo" in top:
return f"calcular_{top.replace('calculo_', '')}"
mapa = {
"EFD_ICMS_IPI": "gerar_efd_icms_ipi",
"EFD_CONTRIBUICOES": "gerar_efd_contribuicoes",
"ECD": "gerar_ecd",
"ECF": "gerar_ecf",
"DCTF": "gerar_dctf",
"eSocial": "gerar_esocial",
"EFD_REINF": "gerar_efd_reinf",
"PGDAS": "calcular_pgdas",
}
return mapa.get(top)
return None
def _executar(self, operacao: str, params: dict) -> dict:
metodos = {
"calcular_icms": self.calcular_icms,
"calcular_ipi": self.calcular_ipi,
"calcular_pis_cofins": self.calcular_pis_cofins,
"calcular_irpj_csll": self.calcular_irpj_csll,
"calcular_iss": self.calcular_iss,
"calcular_simples": self.calcular_simples,
"calcular_pgdas": self.calcular_pgdas,
"gerar_cte": self.gerar_cte,
"gerar_nfce": self.gerar_nfce,
"gerar_mdfe": self.gerar_mdfe,
"gerar_dirf": self.gerar_dirf,
"gerar_defis": self.gerar_defis,
"gerar_destda": self.gerar_destda,
"gerar_gia": self.gerar_gia,
"verificar_sefaz": self.verificar_sefaz,
}
if operacao in metodos:
try:
return metodos[operacao](params)
except Exception as e:
return {"erro": str(e)}
return {"erro": f"Operação '{operacao}' requer PeriodoApuracao — use gerar_obrigacoes()"}
# ---------------------------------------------------------------------------
# Função auxiliar para instanciar o pipeline (retrocompatibilidade)
# ---------------------------------------------------------------------------
def criar_pipeline_fiscal(
caminho_modelo: Optional[str | Path] = None,
device: Optional[str] = None,
) -> tuple[TransformerFiscal, TokenizadorFiscal, BancoEmbeddingsFiscais, ClassificadorIntencaoFiscal]:
"""Instancia os componentes individuais do pipeline (uso avançado)."""
pipeline = PipelineFiscal(caminho_modelo=caminho_modelo, device=device)
return pipeline.modelo, pipeline.tokenizador, pipeline.rag, pipeline.classificador
# ---------------------------------------------------------------------------
# Base de conhecimento fiscal (RAG)
# ---------------------------------------------------------------------------
BASE_CONHECIMENTO_FISCAL = [
"A EFD ICMS IPI é a Escrituração Fiscal Digital que substitui os livros fiscais de ICMS e IPI. "
"Deve ser entregue mensalmente até o 15º dia útil do mês subsequente. "
"Obrigatória para contribuintes do ICMS e IPI, exceto optantes do Simples Nacional.",
"O arquivo EFD ICMS IPI é composto pelos blocos: 0 (identificação), C (NF-e mercadorias), "
"D (documentos de transporte), E (apuração ICMS e IPI), G (CIAP), H (inventário), "
"K (produção), 1 (outros), 9 (controle). Cada bloco começa com registro X001 e termina com X990.",
"No Bloco E da EFD ICMS IPI, o registro E110 contém a apuração do ICMS: "
"VL_TOT_DEBITOS - VL_TOT_CREDITOS = saldo devedor (ICMS a recolher) ou credor (transportar).",
"A EFD Contribuições escritura a apuração de PIS/PASEP e COFINS. "
"Entregue mensalmente até o 10º dia útil do 2º mês subsequente. "
"Obrigatória para pessoas jurídicas sujeitas ao IRPJ (Lucro Real e Presumido).",
"PIS não-cumulativo (Lucro Real): alíquota 1,65%. "
"COFINS não-cumulativa (Lucro Real): alíquota 7,60%. "
"PIS cumulativo (Lucro Presumido): alíquota 0,65%. "
"COFINS cumulativa (Lucro Presumido): alíquota 3,00%.",
"Créditos de PIS/COFINS (regime não-cumulativo, Lucro Real) podem ser tomados sobre: "
"aquisições de mercadorias para revenda, insumos, energia elétrica, aluguéis, "
"depreciação de máquinas e equipamentos, entre outros (Lei 10.637/2002 e 10.833/2003).",
"A ECD (Escrituração Contábil Digital) é obrigatória para todas as pessoas jurídicas "
"sujeitas ao IRPJ pelo Lucro Real. Entregue até o último dia útil de junho do ano seguinte. "
"Contém livro diário, razão e balancetes.",
"A ECF (Escrituração Contábil Fiscal) substitui a DIPJ. "
"Obrigatória para pessoas jurídicas tributadas pelo IRPJ (Lucro Real, Presumido ou Arbitrado). "
"Entregue até o último dia útil de julho do ano seguinte.",
"O ICMS (Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços) é estadual. "
"Base de cálculo: valor da mercadoria + frete + seguro + outras despesas. "
"Alíquotas internas variam por estado (17% a 22%). "
"Alíquotas interestaduais: 4%, 7% ou 12%.",
"Substituição Tributária (ST) de ICMS: o responsável tributário recolhe o imposto "
"de toda a cadeia. A base ST é calculada pela MVA (Margem de Valor Agregado): "
"Base ST = Base ICMS próprio × (1 + MVA%). ICMS ST = Base ST × alíquota interna - ICMS próprio.",
"DIFAL (Diferencial de Alíquota - EC 87/2015): aplicável em operações interestaduais "
"para consumidor final não contribuinte. DIFAL = Base × (alíquota interna - alíquota interestadual). "
"100% para o estado de destino a partir de 2019.",
"O IPI (Imposto sobre Produtos Industrializados) é federal, incide na saída de produtos "
"do estabelecimento industrial ou a ele equiparado. "
"Alíquotas variam por produto conforme a TIPI (Tabela de Incidência do IPI). "
"Base de cálculo: valor total da operação.",
"IRPJ (Lucro Real): 15% sobre lucro real + adicional de 10% sobre lucro que exceder "
"R$20.000/mês ou R$60.000/trimestre. "
"Lucro real = lucro contábil + adições - exclusões - compensações de prejuízos.",
"IRPJ (Lucro Presumido): alíquota 15% + adicional 10% sobre lucro presumido. "
"Lucro presumido = % sobre receita bruta: 8% para comércio/indústria, 32% para serviços. "
"Apuração trimestral.",
"CSLL: alíquota 9% para empresas em geral, 15% para instituições financeiras. "
"No Lucro Presumido: base de presunção 12% (comércio/indústria) ou 32% (serviços).",
"ISS (Imposto sobre Serviços): municipal, regido pela LC 116/2003. "
"Alíquota mínima 2%, máxima 5%. "
"Incide sobre prestação de serviços da lista anexa à LC 116/2003. "
"Retenção obrigatória pelo tomador para serviços específicos.",
"NF-e (Nota Fiscal Eletrônica - Modelo 55): documento fiscal eletrônico para operações "
"com mercadorias. Autorização via SEFAZ (webservice). "
"Chave de acesso: 44 dígitos. Protocolada com nProt. "
"Validade: 24 horas após emissão (cancelamento).",
"NFC-e (Nota Fiscal de Consumidor Eletrônica - Modelo 65): para vendas a consumidor final "
"presencial (PDV/frente de caixa). Substituiu o ECF (cupom fiscal).",
"e-Social: escrituração digital das obrigações fiscais, previdenciárias e trabalhistas. "
"Substitui GFIP, RAIS, CAGED, DIRF, MANAD, PPP, SEFIP entre outros. "
"Grupos de eventos: S-1000 (empregador), S-2200 (trabalhadores), S-2299/2399 (rescisão).",
"EFD-Reinf: escrituração de retenções e informações da previdência social. "
"Substitui parte da GFIP. Obrigatória para empresas que retêm IR, CSLL, PIS, COFINS "
"de serviços prestados por PJ, e que pagam rendimentos a PF/PJ sujeitos a retenção.",
"DCTF (Declaração de Débitos e Créditos Tributários Federais): informa débitos apurados "
"e pagamentos/compensações dos tributos federais. "
"Entregue mensalmente até o 15º dia útil do 2º mês subsequente.",
"Simples Nacional: regime unificado de arrecadação. "
"Abrange IRPJ, CSLL, PIS, COFINS, IPI, CPP, ICMS e ISS em documento único (DAS). "
"Obrigações acessórias: PGDAS-D (mensal, até dia 20), DEFIS (anual, até 31/03), "
"e-Social simplificado para folha.",
"DARF (Documento de Arrecadação de Receitas Federais): guia de recolhimento para tributos federais. "
"Código de receita identifica o tributo: 6912=IRPJ estimativa, 2089=IRPJ LP, "
"8109=PIS não-cumulativo, 2172=COFINS não-cumulativa.",
"Calendário fiscal mensal: DAS Simples até dia 20; DARF IRPJ estimativa até último dia útil; "
"DARF PIS/COFINS até dia 25; EFD ICMS/IPI até 15º dia útil; DCTF até 15º dia útil do 2º mês.",
"Calendário fiscal anual: ECF até último dia útil de julho; ECD até último dia útil de junho; "
"DIRF até último dia útil de fevereiro; RAIS até data definida pelo MT.",
]
|