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title: Watsonx AI-Intelligent Document Analysis
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📑 Watsonx AI - Análise Inteligente de Documentos

Este projeto é uma aplicação web construída com Gradio que utiliza os serviços da IBM Watson e Watsonx AI para analisar documentos (PDF, DOCX, TXT), extrair informações relevantes, gerar resumos e permitir um chat inteligente baseado no conteúdo do documento (RAG - Retrieval-Augmented Generation).

🚀 Funcionalidades

• Extração de Texto: Suporte para arquivos PDF, DOCX e TXT.
• Análise de NLU: Geração de resumos automáticos, extração de tópicos-chave e classificação temática usando IBM Watson Natural Language Understanding.
• Localizador de Trechos: Busca inteligente de parágrafos relevantes baseada em termos da pergunta.
• Chat Inteligente (RAG): Diálogo interativo com o modelo Llama-3-70B via Watsonx AI, focado exclusivamente no conteúdo do documento enviado.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Gradio - Interface Web
• IBM Watson NLU - Processamento de Linguagem Natural
• IBM Watsonx AI - Modelos de Fundação (Llama-3)
• Python 3.10
• Docker

📋 Pré-requisitos

Antes de começar, você precisará de:

1. Uma conta na IBM Cloud.
2. Instâncias dos serviços Natural Language Understanding e Watsonx.ai.
3. Suas chaves de API e URLs dos serviços.

⚙️ Instalação e Configuração

Localmente

1. Clone o repositório:

   git clone https://huggingface.co/spaces/seu-usuario/Watsonx_AI-Intelligent_Document_Analysis
   cd Watsonx_AI-Intelligent_Document_Analysis
   

2. Crie um ambiente virtual e instale as dependências:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows: venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt
   

3. Configure as variáveis de ambiente:

   • Copie o arquivo .env.example para .env.
   • Preencha com suas credenciais da IBM Cloud.

4. Execute a aplicação:

   python app.py
   

Via Docker

1. Construa a imagem:

   docker build -t watson-doc-analysis .
   

2. Execute o container:

   docker run -p 7860:7860 --env-file .env watson-doc-analysis
   

🧪 Testes

Para executar os testes unitários e de integração:

pytest

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Desenvolvido para demonstração de capacidades de IA com Watsonx e Gradio.