Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 11,132 Bytes
17f01f8 50ac08d 17f01f8 |
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 |
"""
Router de processamento de acórdãos
ENDPOINT PRINCIPAL: Upload JSONL → Processamento → Download TAR.GZ
"""
from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, BackgroundTasks, HTTPException, Query
from fastapi.responses import FileResponse
import uuid
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import hashlib
from api.models.requests import ProcessingOptionsRequest
from api.models.responses import ProcessingResponse, ProcessingStatus, FileInfoResponse
from api.services.processing_service import ProcessingService
from api.utils.logger import setup_logger
from api.config import get_settings
router = APIRouter()
logger = setup_logger(__name__)
settings = get_settings()
# Storage de tasks (em produção usar Redis ou Database)
processing_tasks = {}
@router.post("/process/upload", response_model=ProcessingResponse, status_code=202)
async def upload_and_process(
background_tasks: BackgroundTasks,
file: UploadFile = File(..., description="Arquivo JSONL com acórdãos"),
llm_provider: str = Query("groq", description="Provedor LLM (groq/openai/anthropic)"),
model_type: str = Query("balanced", description="Tipo de modelo (fast/balanced/quality)"),
enable_parallel: bool = Query(True, description="Processar em paralelo"),
max_workers: int = Query(3, ge=1, le=10, description="Workers paralelos"),
save_to_db: bool = Query(False, description="Salvar resultados no banco")
):
"""
**Upload de arquivo JSONL e início do processamento em background.**
## Fluxo:
1. Upload do arquivo JSONL
2. Validação do formato
3. Criação de task de processamento
4. Processamento em background (9 especialistas)
5. Geração de arquivo TAR.GZ com resultados
## Formato JSONL esperado:
```json
{"acordao_id": "001", "tribunal": "TJPR", "ementa": "...", "integra": "..."}
{"acordao_id": "002", "tribunal": "TJSP", "ementa": "...", "integra": "..."}
```
## Response:
- **task_id**: ID único para consultar status
- **status**: Status inicial (pending)
- Use `/process/status/{task_id}` para acompanhar
- Use `/process/download/{task_id}` para baixar resultados
"""
# Validar extensão
if not file.filename.endswith(('.jsonl', '.json')):
raise HTTPException(
status_code=400,
detail="Arquivo deve ser .jsonl ou .json"
)
# Validar tamanho
content = await file.read()
size_mb = len(content) / (1024 * 1024)
if size_mb > settings.MAX_UPLOAD_SIZE_MB:
raise HTTPException(
status_code=413,
detail=f"Arquivo muito grande: {size_mb:.2f}MB (máx: {settings.MAX_UPLOAD_SIZE_MB}MB)"
)
# Criar task ID
task_id = f"task-{uuid.uuid4()}"
# Criar diretórios
upload_dir = Path(settings.UPLOAD_PATH)
upload_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Salvar arquivo
file_path = upload_dir / f"{task_id}_{file.filename}"
file_path.write_bytes(content)
# Calcular hash
file_hash = hashlib.sha256(content).hexdigest()
# Validar e contar registros
total_records = 0
try:
for line_num, line in enumerate(content.decode('utf-8').strip().split('\n'), 1):
if not line.strip():
continue
try:
record = json.loads(line)
# Validar campos obrigatórios
if 'ementa' not in record or 'integra' not in record:
raise HTTPException(
status_code=422,
detail=f"Linha {line_num}: campos obrigatórios ausentes (ementa, integra)"
)
total_records += 1
except json.JSONDecodeError as e:
raise HTTPException(
status_code=422,
detail=f"JSONL inválido na linha {line_num}: {str(e)}"
)
except UnicodeDecodeError:
raise HTTPException(
status_code=422,
detail="Arquivo deve estar em UTF-8"
)
# Criar response inicial
response = ProcessingResponse(
task_id=task_id,
status=ProcessingStatus.PENDING,
message=f"Processamento agendado para {total_records} registros",
total_records=total_records,
processed_records=0,
failed_records=0,
started_at=datetime.now()
)
# Armazenar task
processing_tasks[task_id] = response.dict()
# Adicionar metadados
processing_tasks[task_id]['metadata'] = {
'filename': file.filename,
'size_bytes': len(content),
'hash_sha256': file_hash,
'llm_provider': llm_provider,
'model_type': model_type,
'enable_parallel': enable_parallel,
'max_workers': max_workers,
'save_to_db': save_to_db
}
# Iniciar processamento em background
background_tasks.add_task(
process_acordaos_background,
task_id=task_id,
file_path=str(file_path),
llm_provider=llm_provider,
model_type=model_type,
enable_parallel=enable_parallel,
max_workers=max_workers,
save_to_db=save_to_db
)
logger.info(f"✅ Task {task_id} criada - {total_records} registros - {size_mb:.2f}MB")
return response
@router.get("/process/status/{task_id}", response_model=ProcessingResponse)
async def get_processing_status(task_id: str):
"""
**Consulta status de processamento.**
Retorna informações atualizadas sobre a task:
- Status atual (pending/processing/completed/error)
- Progresso (processados/total)
- Tempo estimado restante
- URL de download (quando concluído)
"""
if task_id not in processing_tasks:
raise HTTPException(
status_code=404,
detail=f"Task '{task_id}' não encontrada"
)
return ProcessingResponse(**processing_tasks[task_id])
@router.get("/process/list")
async def list_all_tasks():
"""
**Lista todas as tasks de processamento.**
Útil para debug e monitoramento.
"""
return {
"total": len(processing_tasks),
"tasks": [
{
"task_id": task_id,
"status": data["status"],
"progress": f"{data['processed_records']}/{data['total_records']}",
"started_at": data.get("started_at")
}
for task_id, data in processing_tasks.items()
]
}
@router.get("/process/download/{task_id}")
async def download_result(task_id: str):
"""
**Download do arquivo TAR.GZ com resultados.**
Disponível apenas quando status = "completed".
## Conteúdo do arquivo:
- `{task_id}_results.json`: Resultados completos
- Análises de cada especialista
- Metadados do processamento
- Logs e métricas
"""
if task_id not in processing_tasks:
raise HTTPException(
status_code=404,
detail=f"Task '{task_id}' não encontrada"
)
task = processing_tasks[task_id]
if task['status'] != ProcessingStatus.COMPLETED:
raise HTTPException(
status_code=400,
detail=f"Processamento ainda não concluído. Status atual: {task['status']}"
)
# Procurar arquivo
output_file = Path(settings.OUTPUT_PATH) / "archives" / f"{task_id}.tar.gz"
if not output_file.exists():
raise HTTPException(
status_code=404,
detail="Arquivo de resultado não encontrado"
)
logger.info(f"📦 Download iniciado: {task_id}")
return FileResponse(
path=str(output_file),
filename=f"para_ai_resultado_{task_id}.tar.gz",
media_type="application/gzip",
headers={
"Content-Disposition": f"attachment; filename=para_ai_resultado_{task_id}.tar.gz"
}
)
@router.delete("/process/{task_id}")
async def delete_task(task_id: str):
"""
**Deleta uma task e seus arquivos.**
Útil para limpeza de tasks antigas.
"""
if task_id not in processing_tasks:
raise HTTPException(
status_code=404,
detail=f"Task '{task_id}' não encontrada"
)
# Remover arquivos
upload_dir = Path(settings.UPLOAD_PATH)
output_dir = Path(settings.OUTPUT_PATH)
for file in upload_dir.glob(f"{task_id}_*"):
file.unlink()
for file in output_dir.glob(f"{task_id}*"):
file.unlink()
# Remover da memória
del processing_tasks[task_id]
logger.info(f"🗑️ Task deletada: {task_id}")
return {"message": f"Task {task_id} deletada com sucesso"}
# ============================================================================
# FUNÇÃO DE BACKGROUND
# ============================================================================
async def process_acordaos_background(
task_id: str,
file_path: str,
llm_provider: str,
model_type: str,
enable_parallel: bool,
max_workers: int,
save_to_db: bool
):
"""
Função executada em background para processar acórdãos.
Atualiza o status da task conforme progresso.
"""
try:
# Atualizar status
processing_tasks[task_id]['status'] = ProcessingStatus.PROCESSING
processing_tasks[task_id]['message'] = "Processamento em andamento..."
logger.info(f"🚀 Iniciando processamento background: {task_id}")
# Inicializar serviço
service = ProcessingService()
# Processar
result = await service.process_jsonl_file(
file_path=file_path,
task_id=task_id,
llm_provider=llm_provider,
model_type=model_type,
enable_parallel=enable_parallel,
max_workers=max_workers
)
# Atualizar task com sucesso
processing_tasks[task_id].update({
'status': ProcessingStatus.COMPLETED,
'message': f"Processamento concluído com sucesso em {result['elapsed_seconds']:.2f}s",
'processed_records': result['processed'],
'failed_records': result['failed'],
'completed_at': datetime.now(),
'download_url': f"/api/v1/process/download/{task_id}",
'result_metadata': {
'archive_path': result['archive_path'],
'hash_sha256': result['hash'],
'elapsed_seconds': result['elapsed_seconds']
}
})
logger.info(f"✅ Task {task_id} concluída - {result['processed']} processados, {result['failed']} falhas")
except Exception as e:
# Atualizar task com erro
logger.error(f"❌ Erro na task {task_id}: {str(e)}", exc_info=True)
processing_tasks[task_id].update({
'status': ProcessingStatus.ERROR,
'message': f"Erro no processamento: {str(e)}",
'completed_at': datetime.now(),
'errors': [str(e)]
}) |