Revert "ParaAIV3.1"

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api/config.py

@@ -108,7 +108,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     # ========================================================================
     LOG_LEVEL: str = Field(default="DEBUG", env="LOG_LEVEL")
     LOG_FORMAT: str = "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
-    LOG_FILE_ENABLED: bool = Field(default=True, env="LOG_FILE_ENABLED")
+    LOG_FILE_ENABLED: bool = Field(default=False, env="LOG_FILE_ENABLED")
     LOG_FILE_PATH: str = Field(default="./logs", env="LOG_FILE_PATH")
     LOG_FILE_MAX_BYTES: int = Field(default=5242880, env="LOG_FILE_MAX_BYTES")
     LOG_FILE_BACKUP_COUNT: int = Field(default=3, env="LOG_FILE_BACKUP_COUNT")
@@ -152,7 +152,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     # ========================================================================
     DEV_MODE: bool = Field(default=True, env="DEV_MODE")
     MOCK_LLM_RESPONSES: bool = Field(default=False, env="MOCK_LLM_RESPONSES")
-    SAVE_DEBUG_FILES: bool = Field(default=True, env="SAVE_DEBUG_FILES")
+    SAVE_DEBUG_FILES: bool = Field(default=False, env="SAVE_DEBUG_FILES")
 
     # ========================================================================
     # ADVANCED

config/specialists_v13_6.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase1_segmentacao.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em segmentação de acórdãos do TJPR."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.2
       max_tokens: 3000
     max_retries: 3
@@ -27,7 +27,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase2_metadados.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em extração de metadados jurídicos do TJPR."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.1
       max_tokens: 1500
     max_retries: 3
@@ -41,7 +41,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase3_classificacao.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em classificação de ramos do direito."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.2
       max_tokens: 1000
     max_retries: 3
@@ -55,7 +55,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_relatorio.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em análise de RELATÓRIOS de acórdãos."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.3
       max_tokens: 2500
     max_retries: 3
@@ -69,7 +69,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_fundamentacao.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em análise de FUNDAMENTAÇÃO de acórdãos."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.3
       max_tokens: 3000
     max_retries: 3
@@ -83,7 +83,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase4_dispositivo.json"
     system_prompt: "Você é um especialista em análise de DISPOSITIVOS de acórdãos."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.2
       max_tokens: 2000
     max_retries: 3
@@ -97,7 +97,7 @@ specialists:
     schema_file: "schemas/specialist_schemas/fase5_arquivista.json"
     system_prompt: "Você é um arquivista especializado em análise meta-cognitiva de acórdãos."
     llm_config:
-      model: "groq/llama-3.1-70b-versatile"
+      model: "groq/openai/gpt-oss-20b"
       temperature: 0.4
       max_tokens: 1500
     max_retries: 3

core/base_specialist.py

@@ -27,7 +27,7 @@ class BaseSpecialist(ABC):
     1. NUNCA pedir mais de 10 campos por especialista
     2. SEMPRE exibir JSON parcial no prompt (context injection)
     3. SEMPRE validar output com jsonschema
-    4. SEMPRE logar input + output (debug)
+    4. SEMPRE logar input + output (info)
     5. NUNCA usar placeholders ou dados simulados
     """
 
@@ -63,7 +63,7 @@ class BaseSpecialist(ABC):
         self.max_retries = self.config.get('max_retries', 3)
         self.retry_delay = self.config.get('retry_delay', 2)
 
-        logger.info(f"✅ {self.name} (ID {self.id}) inicializado")
+        print(f"✅ {self.name} (ID {self.id}) inicializado")
 
     def _load_config(self, specialist_id: int, config_path: str) -> Dict[str, Any]:
         """Carrega configuração do especialista do YAML"""
@@ -112,15 +112,15 @@ class BaseSpecialist(ABC):
         Returns:
             Resultado parcial (apenas os campos deste especialista)
         """
-        logger.info(f"🤖 {self.name} processando...")
+        print(f"🤖 {self.name} processando...")
 
         for attempt in range(self.max_retries):
             try:
                 # 1. Construir prompt com context injection
                 prompt = self._build_prompt(input_data, context)
 
-                # 2. Log do prompt (debug)
-                logger.debug(f"  📝 Prompt ({len(prompt)} chars): {prompt[:200]}...")
+                # 2. Log do prompt (info)
+                print(f"  📝 Prompt ({len(prompt)} chars): {prompt[:200]}...")
 
                 # 3. Chamar LLM
                 response = await self._call_llm(prompt)
@@ -137,7 +137,7 @@ class BaseSpecialist(ABC):
                             continue  # Retry
 
                 # 6. Log de sucesso
-                logger.info(f"  ✅ {self.name} completou: {len(result)} campos")
+                print(f"  ✅ {self.name} completou: {len(result)} campos")
 
                 return result
 

core/context_builder.py

@@ -8,7 +8,7 @@ from typing import Dict, Any, Optional
 
 from api.utils.logger import setup_logger
 
-logger = setup_logger(__name__)
+printr = setup_printr(__name__)
 
 
 class ContextBuilder:
@@ -65,14 +65,14 @@ class ContextBuilder:
             if field in current_result:
                 context[field] = current_result[field]
 
-        logger.debug(f"📦 Contexto para Especialista {specialist_id}: {list(context.keys())}")
+        print(f"📦 Contexto para Especialista {specialist_id}: {list(context.keys())}")
 
         return context if context else None
 
     def add_context_rule(self, specialist_id: int, fields: list):
         """Adiciona/modifica regra de contexto para um especialista"""
         self.context_rules[specialist_id] = fields
-        logger.info(f"✅ Regra de contexto atualizada para Especialista {specialist_id}")
+        print(f"✅ Regra de contexto atualizada para Especialista {specialist_id}")
 
     def get_context_rules(self) -> Dict[int, list]:
         """Retorna todas as regras de contexto"""

core/orchestrator.py

@@ -44,7 +44,7 @@ class PipelineOrchestrator:
         # Organizar fases
         self.phases = self._organize_phases()
 
-        logger.info(
+        print(
             f"✅ PipelineOrchestrator inicializado: "
             f"{len(self.phases)} fases, {len(self.specialists)} especialistas"
         )
@@ -94,7 +94,7 @@ class PipelineOrchestrator:
             }
         }
 
-        logger.info(f"🚀 Iniciando pipeline para acórdão ID {resultado['id_manifestacao']}")
+        print(f"🚀 Iniciando pipeline para acórdão ID {resultado['id_manifestacao']}")
 
         # Executar fases
         fase_final = fase_final or len(self.phases)
@@ -105,7 +105,7 @@ class PipelineOrchestrator:
             phase_name = phase['name']
             is_parallel = phase.get('parallel', False)
 
-            logger.info(f"📍 FASE {phase_id}: {phase_name} (parallel={is_parallel})")
+            print(f"📍 FASE {phase_id}: {phase_name} (parallel={is_parallel})")
 
             try:
                 if is_parallel and len(phase.get('specialists', [])) > 1:
@@ -123,7 +123,7 @@ class PipelineOrchestrator:
                         input_data=acordao_bruto
                     )
 
-                logger.info(f"✅ FASE {phase_id} concluída")
+                print(f"✅ FASE {phase_id} concluída")
 
             except Exception as e:
                 logger.error(f"❌ Erro na FASE {phase_id} ({phase_name}): {e}")
@@ -141,7 +141,7 @@ class PipelineOrchestrator:
         end_time = datetime.now()
         resultado['metadados_processamento']['tempo_processamento_segundos'] =             (end_time - start_time).total_seconds()
 
-        logger.info(
+        print(
             f"✅ Pipeline completa: {resultado['metadados_processamento']['tempo_processamento_segundos']:.2f}s"
         )
 
@@ -168,7 +168,7 @@ class PipelineOrchestrator:
                 specialist_id=spec_id
             )
 
-            logger.info(f"  🤖 Executando Especialista {spec_id}: {specialist.__class__.__name__}")
+            print(f"  🤖 Executando Especialista {spec_id}: {specialist.__class__.__name__}")
 
             # Executar especialista
             try:
@@ -184,7 +184,7 @@ class PipelineOrchestrator:
                 campos_novos = list(partial_result.keys())
                 current_result['metadados_processamento']['campos_enriquecidos'].extend(campos_novos)
 
-                logger.info(f"  ✅ Especialista {spec_id} completou: {len(campos_novos)} campos")
+                print(f"  ✅ Especialista {spec_id} completou: {len(campos_novos)} campos")
 
             except Exception as e:
                 logger.error(f"  ❌ Erro no Especialista {spec_id}: {e}")
@@ -215,7 +215,7 @@ class PipelineOrchestrator:
                 specialist_id=spec_id
             )
 
-            logger.info(f"  🤖 Agendando Especialista {spec_id} (paralelo)")
+            print(f"  🤖 Agendando Especialista {spec_id} (paralelo)")
 
             # Criar tarefa async
             task = specialist.process(input_data=input_data, context=context)
@@ -235,7 +235,7 @@ class PipelineOrchestrator:
             campos_novos = list(result.keys())
             current_result['metadados_processamento']['campos_enriquecidos'].extend(campos_novos)
 
-            logger.info(f"  ✅ Especialista {spec_id} completou: {len(campos_novos)} campos")
+            print(f"  ✅ Especialista {spec_id} completou: {len(campos_novos)} campos")
 
         return current_result
 

core/specialist_wrapper.py

@@ -48,7 +48,7 @@ class SpecialistWrapper:
         Returns:
             Resultado do processador V13.1
         """
-        logger.debug(f"🔄 Wrapper adaptando chamada para {self.name}")
+        logger.info(f"🔄 Wrapper adaptando chamada para {self.name}")
 
         # ADAPTAÇÃO: V13.1 espera apenas acordao_data como argumento posicional
         try:
@@ -57,7 +57,7 @@ class SpecialistWrapper:
 
             # Processar resultado
             if result:
-                logger.debug(f"✅ {self.name} retornou resultado")
+                logger.info(f"✅ {self.name} retornou resultado")
                 return result
             else:
                 logger.warning(f"⚠️ {self.name} retornou None")

core/validator.py

@@ -108,7 +108,7 @@ class SchemaValidator:
                 partial_schema = json.load(f)
 
             validate(instance=data, schema=partial_schema)
-            logger.debug(f"✅ Validação parcial ({partial_schema_path}): SUCESSO")
+            logger.info(f"✅ Validação parcial ({partial_schema_path}): SUCESSO")
             return True, []
 
         except FileNotFoundError:

llm/clients/groq_client.py

@@ -29,7 +29,7 @@ class GroqClient:
 
         self.base_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
         self.default_timeout = int(os.getenv('GROQ_TIMEOUT', '120'))
-        logger.info("✅ GroqClient inicializado (HTTP requests)")
+        print("✅ GroqClient inicializado (HTTP requests)")
 
     async def chat_completion(
         self,
@@ -67,6 +67,9 @@ class GroqClient:
 
         if max_tokens:
             payload["max_tokens"] = max_tokens
+            
+            
+        print(payload)
 
         if response_format:
             payload["response_format"] = response_format
@@ -98,7 +101,7 @@ class GroqClient:
             tokens_output = usage.get('completion_tokens', 0)
             total_tokens = usage.get('total_tokens', tokens_input + tokens_output)
 
-            logger.info(f"✅ Groq response: {total_tokens} tokens, finish={finish_reason}")
+            print(f"✅ Groq response: {total_tokens} tokens, finish={finish_reason}")
 
             # Retorna dict simples (compatível com LLMManager)
             return {

requirements.txt

@@ -9,6 +9,7 @@ fastapi==0.109.0
 uvicorn[standard]==0.27.0
 python-multipart==0.0.6
 requests
+jsonschema
 aiohttp
 
 # Pydantic (validação)

schemas/protocolo_v13_6_schema.json

@@ -1,812 +1,246 @@
 {
   "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
-  "title": "Protocolo Para.AI v13.6 - Schema Unificado de Manifestação Judicial",
-  "description": "Schema unificado para processamento de acórdãos e agravos do TJPR. EVOLUÇÃO: V11 (textual) → V13.5 (condensado 46% economia, 96.8% completude) → V13.6 (unificação + RAG). DATA: 2026-01-16",
-  "type": "object",
-  "required": [
-    "protocolo_versao",
-    "id_manifestacao",
-    "metadados",
-    "classificacao_tematica",
-    "RELATORIO",
-    "FUNDAMENTACAO",
-    "DECISAO",
-    "analise_arquivista"
-  ],
-  "properties": {
-    "protocolo_versao": {
-      "type": "string",
-      "const": "v13.6",
-      "description": "Versão do protocolo de processamento"
+  "title": "Protocolo v13.5 - Extração Jurisprudencial TJPR",
+  "definitions": {
+    "etiqueta": {"type": "string", "pattern": "^#[a-z_]+$"},
+    "tags_7": {"type": "array", "items": {"$ref": "#/definitions/etiqueta"}, "minItems": 1, "maxItems": 7},
+    "tags_10": {"type": "array", "items": {"$ref": "#/definitions/etiqueta"}, "minItems": 1, "maxItems": 10},
+    "tags_3": {"type": "array", "items": {"$ref": "#/definitions/etiqueta"}, "minItems": 3, "maxItems": 7},
+    "str_120": {"type": "string", "maxLength": 120},
+    "str_80": {"type": "string", "maxLength": 80},
+    "str_60": {"type": "string", "maxLength": 60},
+    "parte": {"type": "string", "enum": ["autor", "reu", "recorrente", "recorrido", "terceiro", "ministerio_publico"]},
+    "peso": {"type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 100},
+    "nivel": {"type": "string", "enum": ["alta", "media", "baixa"]},
+    "correlacao": {
+      "required": ["sintese_argumento", "tags_conectivas"],
+      "properties": {
+        "sintese_argumento": {"type": "string"},
+        "tags_conectivas": {"$ref": "#/definitions/tags_3"}
+      }
     },
-    "id_manifestacao": {
-      "type": "integer",
-      "description": "Identificador único sequencial da manifestação no dataset Para.AI",
-      "minimum": 1
+    "provas": {
+      "type": "array",
+      "items": {
+        "required": ["descricao", "existe", "tipo_prova"],
+        "properties": {
+          "descricao": {"type": "string"},
+          "existe": {"type": "boolean"},
+          "tipo_prova": {"type": ["string", "null"], "enum": ["documental", "testemunhal", "pericial", "admissao", null]}
+        }
+      }
     },
-    "hashes": {
-      "type": "object",
-      "description": "NOVO V13.6: Hashes SHA-256 para deduplicação e integridade",
-      "required": [
-        "hash_numero_processo",
-        "hash_ementa"
-      ],
+    "resumo": {
+      "required": ["sintese_conectora", "etiquetas_ativadas", "texto_completo"],
       "properties": {
-        "hash_numero_processo": {
-          "type": "string",
-          "pattern": "^[a-f0-9]{64}$",
-          "description": "SHA-256 do número do processo principal"
-        },
-        "hash_ementa": {
-          "type": "string",
-          "pattern": "^[a-f0-9]{64}$",
-          "description": "SHA-256 do texto da ementa"
-        },
-        "hash_inteiro_teor": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "pattern": "^[a-f0-9]{64}$",
-          "description": "SHA-256 do inteiro teor (quando disponível)"
-        }
+        "sintese_conectora": {"$ref": "#/definitions/str_80"},
+        "etiquetas_ativadas": {"$ref": "#/definitions/tags_7"},
+        "texto_completo": {"type": "string", "minLength": 200}
       }
     },
-    "metadados": {
-      "type": "object",
-      "description": "Metadados básicos da manifestação judicial",
-      "required": [
-        "tribunal",
-        "orgao_julgador",
-        "numeros_processo",
-        "data_julgamento"
-      ],
+    "analise": {
+      "required": ["arquetipo_simbolico_carl_young", "resumo_positivo", "resumo_negativo"],
       "properties": {
-        "tribunal": {
-          "type": "string",
-          "const": "TJPR",
-          "description": "Tribunal de origem"
-        },
-        "orgao_julgador": {
-          "type": "string",
-          "description": "Câmara, Turma ou Órgão julgador"
-        },
-        "classe_processual": {
-          "type": "string",
-          "description": "Classe do processo"
-        },
-        "numeros_processo": {
+        "arquetipo_simbolico_carl_young": {
           "type": "array",
-          "description": "Lista de números de processo (formato CNJ)",
+          "items": {"$ref": "#/definitions/etiqueta"},
           "minItems": 1,
-          "items": {
-            "type": "string"
-          }
-        },
-        "relator": {
-          "type": "string",
-          "description": "Nome do relator"
-        },
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-          "type": "string",
-          "format": "date",
-          "description": "Data do julgamento (YYYY-MM-DD)"
-        },
-        "data_publicacao": {
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-            "string",
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-          ],
-          "format": "date"
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         },
-        "url_original": {
-          "type": [
-            "string",
-            "null"
-          ],
-          "format": "uri"
-        }
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+        "resumo_negativo": {"$ref": "#/definitions/resumo"}
       }
-    },
-    "classificacao_tematica": {
-      "type": "object",
-      "description": "Classificação hierárquica por ramo do direito",
-      "required": [
-        "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO"
-      ],
+    }
+  },
+  "required": ["manifestacoes_autos"],
+  "properties": {
+    "manifestacoes_autos": {
+      "required": ["id_manifestacao", "data_extracao", "metadados", "classificacao_tematica", "RELATORIO", "FUNDAMENTACAO", "DECISAO", "analise_arquivista"],
       "properties": {
-        "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO": {
-          "type": "object",
-          "required": [
-            "descricao",
-            "relevancia_para_caso"
-          ],
+        "id_manifestacao": {"type": "integer", "minimum": 1},
+        "data_extracao": {"type": "string", "format": "date-time"},
+        "metadados": {
+          "required": ["tribunal", "orgao_julgador", "classe_processual", "numeros_processo", "relator", "data_julgamento"],
           "properties": {
-            "descricao": {
-              "type": "string",
-              "enum": [
-                "Direito Civil",
-                "Direito do Consumidor",
-                "Direito Penal",
-                "Direito Processual Civil",
-                "Direito Processual Penal",
-                "Direito Tributário",
-                "Direito Administrativo",
-                "Direito de Família",
-                "Direito do Trabalho",
-                "Direito Empresarial",
-                "Direito Constitucional",
-                "Direito Ambiental",
-                "Outros"
-              ]
-            },
-            "relevancia_para_caso": {
-              "type": "integer",
-              "minimum": 1,
-              "maximum": 100
-            }
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+            "relator": {"type": ["string", "null"]},
+            "data_julgamento": {"type": ["string", "null"], "format": "date"}
           }
         },
-        "ramos_secundarios": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "properties": {
-              "descricao": {
-                "type": "string"
-              },
-              "relevancia_para_caso": {
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-              }
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-          }
-        }
-      }
-    },
-    "RELATORIO": {
-      "type": "object",
-      "description": "Narrativa dos fatos e teses das partes",
-      "required": [
-        "teses_fragmentadas",
-        "etiquetas_relatorio"
-      ],
-      "properties": {
-        "sintese_conectora_narrativa": {
-          "type": "string",
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-        "teses_fragmentadas": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "parte",
-              "nucleo_logico_argumentativo"
-            ],
-            "properties": {
-              "parte": {
-                "type": "string",
-                "enum": [
-                  "autor",
-                  "reu",
-                  "recorrente",
-                  "recorrido",
-                  "apelante",
-                  "apelado",
-                  "agravante",
-                  "agravado",
-                  "ministerio_publico",
-                  "terceiro_interessado"
-                ]
-              },
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-                "type": "string",
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-              },
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-                "type": "integer",
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-              },
-              "elementos_factuais": {
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-                "items": {
-                  "type": "string",
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-                }
-              },
-              "etiquetas_semanticas": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "string",
-                  "pattern": "^#[a-z_]+$"
-                }
-              },
-              "correlacao_positiva": {
-                "type": [
-                  "object",
-                  "null"
-                ],
-                "properties": {
-                  "sintese_conectora": {
-                    "type": "string",
-                    "maxLength": 80
-                  },
-                  "etiquetas_ativadas": {
-                    "type": "array",
-                    "items": {
-                      "type": "string"
-                    }
-                  }
-                }
-              },
-              "correlacao_negativa": {
-                "type": [
-                  "object",
-                  "null"
-                ],
+        "classificacao_tematica": {
+          "required": ["RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO", "ramos_secundarios"],
+          "properties": {
+            "RAMO_EXPECIALIZACAO_DIREITO": {
+              "required": ["descricao"],
+              "properties": {"descricao": {"type": "string"}}
+            },
+            "ramos_secundarios": {
+              "type": "array",
+              "items": {
+                "required": ["descricao", "relevancia"],
                 "properties": {
-                  "sintese_conectora": {
-                    "type": "string",
-                    "maxLength": 80
-                  },
-                  "etiquetas_ativadas": {
-                    "type": "array",
-                    "items": {
-                      "type": "string"
-                    }
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                 }
               }
             }
           }
         },
-        "etiquetas_relatorio": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
-        }
-      }
-    },
-    "FUNDAMENTACAO": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "teses_relator"
-      ],
-      "properties": {
-        "sintese_conectora_fundamentacao": {
-          "type": "string",
-          "maxLength": 80
-        },
-        "teses_relator": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "nucleo_logico_argumentativo"
-            ],
-            "properties": {
-              "nucleo_logico_argumentativo": {
-                "type": "string",
-                "maxLength": 120
-              },
-              "peso_merito": {
-                "type": "integer",
-                "minimum": 0,
-                "maximum": 100
-              },
-              "fundamentos_legal": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "object",
-                  "required": [
-                    "tipo",
-                    "citacao_fonte"
-                  ],
-                  "properties": {
-                    "tipo": {
-                      "type": "string",
-                      "enum": [
-                        "lei",
-                        "jurisprudencia",
-                        "principio",
-                        "doutrina",
-                        "sumula",
-                        "entendimento_consolidado"
-                      ]
-                    },
-                    "citacao_fonte": {
-                      "type": "string",
-                      "maxLength": 200
-                    },
-                    "nucleo_logico": {
-                      "type": "string",
-                      "maxLength": 120
-                    },
-                    "resumo_transcricao": {
-                      "type": [
-                        "string",
-                        "null"
-                      ]
-                    }
-                  }
-                }
-              },
-              "etiquetas_semanticas": {
-                "type": "array",
-                "items": {
-                  "type": "string",
-                  "pattern": "^#[a-z_]+$"
+        "RELATORIO": {
+          "required": ["Sintaxe_logica_argumentativa", "etiquetas_relatorio", "teses_fragmentadas"],
+          "properties": {
+            "Sintaxe_logica_argumentativa": {"$ref": "#/definitions/str_120"},
+            "etiquetas_relatorio": {"$ref": "#/definitions/tags_10"},
+            "teses_fragmentadas": {
+              "type": "array",
+              "minItems": 1,
+              "items": {
+                "required": ["parte", "nucleo_logico_argumentativo", "etiquetas_semanticas", "correlacao_positiva", "correlacao_negativa", "elementos_factuais", "peso_merito", "confianca_llm"],
+                "properties": {
+                  "parte": {"$ref": "#/definitions/parte"},
+                  "nucleo_logico_argumentativo": {"$ref": "#/definitions/str_120"},
+                  "etiquetas_semanticas": {"$ref": "#/definitions/tags_7"},
+                  "correlacao_positiva": {"$ref": "#/definitions/correlacao"},
+                  "correlacao_negativa": {"$ref": "#/definitions/correlacao"},
+                  "elementos_factuais": {"$ref": "#/definitions/provas"},
+                  "contra_argumentos": {"type": "array", "items": {"$ref": "#/definitions/str_120"}},
+                  "peso_merito": {"$ref": "#/definitions/peso"},
+                  "confianca_llm": {"$ref": "#/definitions/peso"}
                 }
               }
             }
           }
         },
-        "etiquetas_fundamentacao": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
-        }
-      }
-    },
-    "DECISAO": {
-      "type": "object",
-      "required": [
-        "resultado",
-        "mapa_pedidos"
-      ],
-      "properties": {
-        "resultado": {
-          "type": "string",
-          "enum": [
-            "PROVIDO",
-            "IMPROVIDO",
-            "PARCIALMENTE_PROVIDO",
-            "NAO_CONHECIDO",
-            "EXTINTO_SEM_RESOLUCAO_MERITO",
-            "PREJUDICADO",
-            "DESISTENCIA_HOMOLOGADA"
-          ]
-        },
-        "sintese_decisao": {
-          "type": "string",
-          "maxLength": 80
-        },
-        "mapa_pedidos": {
-          "type": "array",
-          "items": {
-            "type": "object",
-            "required": [
-              "pedido",
-              "parte"
-            ],
-            "properties": {
-              "pedido": {
-                "type": "string"
-              },
-              "parte": {
-                "type": "string"
-              },
-              "foi_conhecido": {
-                "type": "boolean"
-              },
-              "resultado_pedido": {
-                "type": [
-                  "string",
-                  "null"
-                ],
-                "enum": [
-                  "deferido",
-                  "indeferido",
-                  "parcialmente_deferido",
-                  "nao_conhecido",
-                  null
-                ]
-              },
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-                ]
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-                  "number",
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-                  "null"
-                ],
-                "maxLength": 120
-              }
-            }
-          }
-        },
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-          "type": "array",
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-            "type": "string",
-            "pattern": "^#[a-z_]+$"
-          }
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-          "type": [
-            "object",
-            "null"
-          ],
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           "properties": {
-            "unanime": {
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-            },
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-            },
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-              "type": "integer",
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-            },
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-      }
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-      "type": "object",
-      "description": "Análise meta-cognitiva da manifestação pelo LLM",
-      "required": [
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-      ],
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-          "type": [
-            "string",
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-          ]
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-          "type": "array",
-          "description": "NOVO V13.6: Análise dialética expandida (incorpora V11)",
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-            "properties": {
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-                "type": "string"
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-                    "#inocente",
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+                "required": ["Sintaxe_logica_argumentativa", "etiquetas_relatorio", "nucleo_logico_argumentativo", "etiquetas_semanticas", "correlacao_positiva", "correlacao_negativa", "elementos_factuais", "fundamentos_legal", "causalidade_merito", "relacao_com_tese_relatorio"],
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-                  "texto_completo": {
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+                  "relacao_com_tese_relatorio": {
+                    "required": ["parte", "nucleo_argumento_acolhido", "etiquetas_argumento", "juntou_prova"],
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               }
-            }
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-            null
-          ]
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-          "type": "array",
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-              "inconsistencia_logica",
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-            ]
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-      }
-    },
-    "secoes_originais": {
-      "type": "object",
-      "description": "NOVO V13.6: Preservação de textos completos originais (para embeddings/RAG)",
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-            "string",
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-          ]
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-          "type": [
-            "string",
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-          "type": [
-            "string",
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-          ]
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-      }
-    },
-    "metadados_processamento": {
-      "type": "object",
-      "description": "NOVO V13.6: Metadados sobre o processamento deste registro",
-      "required": [
-        "protocolo_origem",
-        "data_processamento"
-      ],
-      "properties": {
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-          "type": "string",
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-            "number",
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-          "type": [
-            "object",
-            "null"
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-          "properties": {
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-            },
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           }
-        }
-      }
-    },
-    "campos_futuros": {
-      "type": "object",
-      "description": "Campos reservados para preenchimento em fases posteriores",
-      "properties": {
-        "relatorio_transcript_exato": {
-          "type": [
-            "string",
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-          "type": [
-            "string",
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-          "type": [
-            "object",
-            "null"
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+        "DECISAO": {
+          "required": ["resultado", "mapa_pedidos_resultado", "fundamentos_decisivos", "causalidade_decisao", "valores_condenacao"],
           "properties": {
-            "fragmentos_gerados": {
-              "type": [
-                "integer",
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-              ]
-            },
-            "modelo_embedding": {
-              "type": [
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-                "null"
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-          "description": "Tags para baldes de embeddings (50-120 caracteres)",
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-              },
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