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-import gradio as gr
-from docling.document_converter import DocumentConverter
-import google.generativeai as genai
-import re
-import os
-import logging
-import json
-from typing import Dict, List, Tuple
-from datetime import datetime
-
-# Configuração de logging
-logging.basicConfig(
-    level=logging.INFO,
-    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
-    handlers=[
-        logging.FileHandler(f'contract_analyzer_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'),
-        logging.StreamHandler()
-    ]
-)
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Configuração da API do Gemini
-GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
-if not GOOGLE_API_KEY:
-    logger.error("GOOGLE_API_KEY não encontrada nas variáveis de ambiente")
-    raise ValueError("GOOGLE_API_KEY não configurada")
-
-genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
-logger.info("API Gemini configurada com sucesso")
-
-def extract_json_from_response(response_text: str) -> str:
-    """
-    Extrai o conteúdo JSON da resposta do Gemini, removendo marcadores de código.
-    """
-    # Remove marcadores de código ```json e ``` se presentes
-    json_content = response_text.strip()
-    if json_content.startswith('```'):
-        # Remove a primeira linha (```json)
-        json_content = json_content.split('\n', 1)[1]
-    if json_content.endswith('```'):
-        # Remove a última linha (```)
-        json_content = json_content.rsplit('\n', 1)[0]
-    
-    return json_content.strip()
-
-def extract_legal_representatives(contract_text: str) -> Dict:
-    """
-    Extrai representantes legais e suas participações do contrato social
-    usando o Google Gemini.
-    """
-    logger.info("Iniciando extração de representantes legais")
-    
-    # Configurar o modelo
-    try:
-        model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
-        logger.debug("Modelo Gemini-pro inicializado")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Erro ao inicializar modelo Gemini: {str(e)}")
-        raise
-    
-    # Prompt para extrair informações específicas
-    prompt = """
-    Analise o seguinte contrato social e extraia:
-    1. Todos os sócios e seus percentuais de participação
-    2. Todos os administradores mencionados
-    
-    Formate a resposta como um dicionário JSON com as seguintes chaves:
-    - "socios": lista de dicionários com "nome" e "participacao"
-    - "administradores": lista de nomes
-    
-    Contrato Social:
-    {contract_text}
-    """
-    
-    # Gerar resposta
-    try:
-        logger.debug("Enviando prompt para o modelo")
-        response = model.generate_content(prompt.format(contract_text=contract_text))
-        logger.info("Resposta recebida do modelo com sucesso")
-        
-        # Extrair o texto da resposta
-        response_text = response.text
-        logger.debug(f"Resposta bruta: {response_text}")
-        
-        # Extrair e processar o JSON
-        json_content = extract_json_from_response(response_text)
-        logger.debug(f"JSON extraído: {json_content}")
-        
-        # Converter para dicionário Python
-        result = json.loads(json_content)
-        
-        logger.info(f"Análise concluída. Encontrados {len(result.get('socios', []))} sócios e {len(result.get('administradores', []))} administradores")
-        return result
-        
-    except json.JSONDecodeError as e:
-        logger.error(f"Erro ao decodificar JSON: {str(e)}")
-        return {
-            "socios": [],
-            "administradores": [],
-            "erro": f"Erro ao processar JSON da resposta: {str(e)}"
-        }
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Erro ao processar resposta do modelo: {str(e)}")
-        return {
-            "socios": [],
-            "administradores": [],
-            "erro": f"Erro ao processar o contrato: {str(e)}"
-        }
-
-def format_output(analysis_result: Dict) -> str:
-    """
-    Formata o resultado da análise para exibição.
-    """
-    logger.debug("Formatando resultado da análise")
-    output = "ANÁLISE DO CONTRATO SOCIAL\n\n"
-    
-    output += "SÓCIOS:\n"
-    for socio in analysis_result.get("socios", []):
-        participacao = socio.get('participacao', 'Não especificada')
-        participacao_str = f"{participacao}%" if participacao is not None else "Participação não especificada"
-        output += f"- {socio['nome']}: {participacao_str}\n"
-    
-    output += "\nADMINISTRADORES:\n"
-    for admin in analysis_result.get("administradores", []):
-        output += f"- {admin}\n"
-    
-    if "erro" in analysis_result:
-        logger.warning(f"Erro encontrado no resultado: {analysis_result['erro']}")
-        output += f"\nERRO: {analysis_result['erro']}"
-    
-    return output
-
-def analyze_contract(file):
-    logger.info(f"Iniciando análise do arquivo: {file.name}")
-    
-    try:
-        converter = DocumentConverter()
-        result = converter.convert(file.name)
-        document_text = result.document.export_to_markdown()
-        logger.info("Conversão do documento concluída com sucesso")
-        
-        # Extrair representantes legais
-        analysis_result = extract_legal_representatives(document_text)
-        logger.info("Extração de representantes legais concluída")
-        
-        return document_text, format_output(analysis_result)
-    
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Erro durante análise do contrato: {str(e)}")
-        return "", f"Erro ao processar o arquivo: {str(e)}"
-
-# Criar interface Gradio
-try:
-    logger.info("Iniciando configuração da interface Gradio")
-    iface = gr.Interface(
-        fn=analyze_contract,
-        inputs="file",
-        outputs=[
-            gr.Textbox(label="Texto do contrato"),
-            gr.Textbox(label="Resultado da Análise")
-        ],
-        title="Analisador de Contratos Sociais",
-        description="Este aplicativo analisa contratos sociais para identificar sócios, administradores e suas participações.",
-    )
-    logger.info("Interface Gradio configurada com sucesso")
-except Exception as e:
-    logger.error(f"Erro ao configurar interface Gradio: {str(e)}")
-    raise
-
-# Configuração para deploy no Hugging Face Spaces
-if __name__ == "__main__":
-    logger.info("Iniciando aplicação")
-    iface.launch()