Update app.py

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@@ -66,17 +66,13 @@ def upload_to_sharepoint(file_path):
     except Exception as e:
         return f"Error Sharepoint (Verificar credenciales Azure/HF): {str(e)}"
 
-# NUEVO: Módulo de Integración con Entidades Públicas (SARLAFT)
 def check_antecedentes_publicos(cedula):
     """
     Estructura preparada para conectar con el proveedor de APIs del Estado.
     Actualmente simula la validación mientras se conecta el servicio definitivo.
     """
-    # TODO: Reemplazar con request a API de proveedor (ej. TusDatos)
     print(f"Consultando antecedentes para la cédula: {cedula}")
-    time.sleep(1) # Simulando latencia de red
-    
-    # Estructura de respuesta de las listas restrictivas
+    time.sleep(1) 
     reporte = {
         "Procuraduria": "Sin antecedentes",
         "Policia_Nacional": "Sin requerimientos",
@@ -91,15 +87,25 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
     if not video or not doc_img or not full_name:
         return None, {"Estatus": "ERROR", "Detalle": "Campos incompletos."}
 
-    # 1. Extracción de cédula documental
+    # 1. Extracción INTELIGENTE de cédula, nombres y apellidos
     try:
         img_pil = Image.open(doc_img)
-        res_ai = ai_model.generate_content(["Extrae solo el numero de cedula colombiana. Responde únicamente con los dígitos.", img_pil])
-        ocr_res = res_ai.text.strip()
+        prompt_ocr = """Extrae de esta cédula colombiana la siguiente información. 
+        Retorna ESTRICTAMENTE un JSON con las llaves: 'cedula' (solo números sin puntos), 'apellidos' y 'nombres'."""
+        
+        res_ai = ai_model.generate_content([prompt_ocr, img_pil])
+        raw_ai = res_ai.text.replace('```json', '').replace('```', '').strip()
+        datos_cedula = json.loads(raw_ai)
+        
+        ocr_res = str(datos_cedula.get("cedula", "")).strip()
+        nombres_doc = datos_cedula.get("nombres", "").strip()
+        apellidos_doc = datos_cedula.get("apellidos", "").strip()
+        nombre_completo_doc = f"{nombres_doc} {apellidos_doc}"
+        
     except Exception as e:
-        return None, {"Estatus": "ERROR", "Detalle": f"Fallo en extracción IA: {str(e)}"}
+        return None, {"Estatus": "ERROR", "Detalle": f"Fallo en extracción IA documental: {str(e)}"}
     
-    # 2. Validación de Listas Restrictivas (Interna + Pública)
+    # 2. Validación de Listas Restrictivas
     df_bn = pd.read_csv(LISTA_NEGRA_FILE)
     if ocr_res in df_bn['cedula'].astype(str).values:
         return None, {"Estatus": "BLOQUEADO", "Motivo": "Cédula detectada en Lista Negra Interna."}
@@ -148,7 +154,7 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
     if not (blink and motion): 
         return None, {"Estatus": "RECHAZADO", "Detalle": "Prueba de vida fallida (Faltó parpadeo o giro frontal)."}
 
-    # 4. Match Biométrico (AJUSTADO PARA CÉDULAS COLOMBIANAS)
+    # 4. Match Biométrico
     try:
         doc_bytes = face_recognition.load_image_file(doc_img)
         doc_encodings = face_recognition.face_encodings(doc_bytes)
@@ -157,7 +163,6 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
         if not doc_encodings or not live_encodings:
             return None, {"Estatus": "ERROR", "Detalle": "No se pudo mapear la geometría facial de la imagen o del video."}
             
-        # Tolerancia ajustada a 0.6 para compensar los hologramas del documento físico
         match = bool(face_recognition.compare_faces([doc_encodings[0]], live_encodings[0], tolerance=0.6)[0])
     except Exception as e:
         return None, {"Estatus": "ERROR", "Detalle": f"Error del motor C++: {str(e)}"}
@@ -166,6 +171,7 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
     res = {
         "Estatus": "APROBADO" if match else "RECHAZADO", 
         "Cédula_Extraída": ocr_res, 
+        "Nombre_en_Cédula": nombre_completo_doc,
         "Coincidencia_Facial": match,
         "Validación_Antecedentes": "Completada (Sin reportes)",
         "Timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
@@ -184,7 +190,9 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
     # Título
     pdf.set_text_color(0, 51, 102)
     pdf.set_font("Arial", "B", 16)
-    pdf.cell(200, 10, f"Certificado de Seguridad y SARLAFT - {full_name}", ln=True, align='C')
+    pdf.cell(200, 10, f"Certificado de Seguridad y SARLAFT", ln=True, align='C')
+    pdf.set_font("Arial", "B", 12)
+    pdf.cell(200, 10, f"Usuario Registrado: {full_name}", ln=True, align='C')
     
     # Contenido
     pdf.set_text_color(0, 0, 0)
@@ -197,7 +205,7 @@ def run_full_onboarding(video, doc_img, full_name):
     pdf.output(path_pdf)
     res["Auditoría_SharePoint"] = upload_to_sharepoint(path_pdf)
     
-    if match: send_teams_alert(f"✅ ONBOARDING EXITOSO: {full_name} | ID: {ocr_res}")
+    if match: send_teams_alert(f"✅ ONBOARDING EXITOSO: {full_name} ({nombre_completo_doc}) | ID: {ocr_res}")
     else: send_teams_alert(f"🚨 FRAUDE DETECTADO: El rostro de la cédula y el video no coinciden.", "ALERTA")
     
     return path_pdf, res