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README.md

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-# 🔒 Anonimizzatore Documenti con AI
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-Sistema completo per anonimizzazione e analisi intelligente di documenti testuali con protezione privacy GDPR.
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-## 🚀 Funzionalità
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-- **🔐 Anonimizzazione Automatica**: NER + Regex per proteggere dati sensibili
-- **💬 RAG Chatbot**: Chat intelligente sui documenti anonimizzati  
-- **🤖 Multi-Agent AI**: 4 agenti CrewAI per analisi approfondite
-- **📊 Dashboard Web**: Interfaccia Streamlit completa
-- **📥 Export Risultati**: Download JSON strutturati
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-## 📋 Requisiti
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-- Python 3.8+
-- Account Azure OpenAI
-- Dipendenze in `requirements.txt`
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-## ⚙️ Installazione
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-1. **Clona il repository**
-```bash
-git clone <repo-url>
-cd document_anonymizer
-```
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-2. **Installa dipendenze**
-```bash
-pip install -r requirements.txt
-```
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-3. **Configura variabili d'ambiente**
-```bash
-cp .env.example .env
-```
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-Modifica `.env` con le tue credenziali Azure:
-```
-AZURE_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
-AZURE_API_KEY=your-api-key
-AZURE_ENDPOINT_EMB=https://your-embedding-resource.openai.azure.com/
-AZURE_API_KEY_EMB=your-embedding-api-key
-```
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-4. **Avvia l'applicazione**
-```bash
-streamlit run main.py
-```
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-## 🎯 Come Usare
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-### 1. Upload Documenti
-- Carica file `.txt` nella tab "Upload"
-- Supporta upload multipli
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-### 2. Anonimizzazione
-- Vai alla tab "Anonimizzazione" 
-- Clicca "Avvia Anonimizzazione"
-- Revisiona e modifica entità rilevate
-- Conferma i documenti
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-### 3. Analisi AI
-- Tab "Analisi": Analisi Azure OpenAI per singoli documenti
-- Tab "RAG": Chat interattiva con i documenti
-- Tab "CrewAI": Analisi multi-agente avanzate
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-## 🤖 Agenti CrewAI
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-- **📄 Document Analyst**: Classificazione e analisi strutturale
-- **😊 Sentiment Analyst**: Analisi emozioni e trend
-- **🎯 Strategy Coordinator**: Sintesi executive e raccomandazioni
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-## 📁 Struttura Progetto
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-```
-document_anonymizer/
-├── main.py                 # App Streamlit principale
-├── config.py              # Configurazioni sistema
-├── anonymizer.py          # Sistema anonimizzazione NER+Regex
-├── ai_processor.py        # Azure + RAG + CrewAI
-├── ui_components.py       # Componenti UI riutilizzabili
-├── utils.py               # Funzioni utility
-├── requirements.txt       # Dipendenze Python
-├── .env.example          # Template environment
-└── README.md             # Questa documentazione
-```
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-## 🔐 Privacy & Sicurezza
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-- **Privacy by Design**: Anonimizzazione prima di qualsiasi elaborazione AI
-- **GDPR Compliant**: Nessun dato sensibile inviato ai modelli
-- **Controllo Manuale**: Revisione ed editing delle entità rilevate
-- **Tracciabilità**: Cronologia completa delle operazioni
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-## 🛠️ Entità Supportate
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-### Regex Pattern
-- **IBAN**: Codici bancari italiani
-- **EMAIL**: Indirizzi email
-- **CF**: Codici fiscali italiani
-- **CARD**: Numeri carte di credito
-- **PHONE**: Numeri di telefono
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-### NER (Named Entity Recognition)
-- **PER**: Nomi di persone
-- **ORG**: Organizzazioni
-- **LOC**: Luoghi
-- **MISC**: Entità varie
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-## 📊 Tipi di Analisi CrewAI
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-### 🔍 Comprensiva
-Analisi completa con tutti e 4 gli agenti per insights 360°
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-### 📄 Documentale  
-Focus su classificazione, struttura e organizzazione documenti
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-### 😊 Sentiment
-Analisi emozioni, soddisfazione e trend comunicazioni
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-### 🔍 RAG Avanzata
-Query complesse con recupero semantico e correlazioni
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-### ⚙️ Personalizzata
-Selezione manuale agenti per analisi su misura
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-## 🔧 Configurazione Avanzata
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-### Modelli Azure
-Modifica in `config.py`:
-```python
-DEPLOYMENT_NAME = "gpt-4o"  # Tuo deployment chat
-AZURE_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME = "text-embedding-ada-002"  # Tuo deployment embedding
-```
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-### Pattern Regex Personalizzati
-Aggiungi in `config.py`:
-```python
-REGEX_PATTERNS = {
-    # Pattern esistenti...
-    "CUSTOM_PATTERN": r'your_regex_here'
-}
-```
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-## 🐛 Troubleshooting
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-### Errore Azure OpenAI
-- Verifica credenziali in `.env`
-- Controlla deployment names
-- Verifica quota e limiti Azure
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-### Errore NER Model
-- Controlla connessione internet
-- Aumenta timeout download modello
-- Usa cache Hugging Face
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-### Performance Lente
-- Riduci dimensione documenti
-- Usa meno chunks per RAG
-- Ottimizza parametri CrewAI
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-## 📈 Esempi Query
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-### Business Intelligence
-```
-"Analizza i temi principali nei documenti e identifica possibili rischi operativi"
-```
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-### Customer Service
-```
-"Valuta il sentiment nelle comunicazioni clienti e suggerisci miglioramenti"
-```
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-### Compliance
-```
-"Verifica la conformità delle comunicazioni e identifica potenziali problemi legali"
-```
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-### Strategic Analysis
-```
-"Fornisci un'analisi comprensiva con raccomandazioni strategiche actionable"
-```
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-## 🤝 Contributi
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-1. Fork il progetto
-2. Crea feature branch (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
-3. Commit modifiche (`git commit -m 'Add AmazingFeature'`)
-4. Push al branch (`git push origin feature/AmazingFeature`)
-5. Apri Pull Request
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-## 📄 Licenza
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-Distribuito sotto licenza MIT. Vedi `LICENSE` per maggiori informazioni.
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-## 📞 Supporto
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-Per supporto e domande:
-- Apri una Issue su GitHub
-- Contatta il team di sviluppo
-- Consulta la documentazione Azure OpenAI
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-**⚡ Quick Start**: `pip install -r requirements.txt && streamlit run main.py`
+title: progetto_hackathon
+moji: 🚀color
+From: bluecolor
+To: red
+sdk: streamlit
+app_file: src/main.py
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