O Analisador de Processos Jurídicos é uma aplicação de desktop desenvolvida em Python que utiliza o poder da Inteligência Artificial generativa do Google Gemini para automatizar a análise e extração de dados de documentos processuais. A ferramenta lê arquivos .pdf e .txt contendo peças jurídicas, como petições ou apelações, e gera uma planilha estruturada com as informações mais relevantes, otimizando o tempo e a eficiência na triagem de processos.
Este projeto foi criado como uma demonstração prática de habilidades em desenvolvimento de software, integração de APIs de IA e criação de interfaces gráficas, sendo uma peça central do meu portfólio profissional.
- Interface Gráfica Intuitiva: Interface limpa e moderna construída com a biblioteca CustomTkinter.
- Suporte a Múltiplos Formatos: Capacidade de processar tanto arquivos de texto (
.txt) quanto documentos PDF (.pdf). - Análise com IA: Integração direta com a API do Google Gemini (2.5 Flash) para realizar a extração e classificação inteligente dos dados.
- Exportação de Dados: Salva os resultados em um arquivo
.csvformatado, pronto para ser utilizado em planilhas ou sistemas de banco de dados. - Processamento Assíncrono: A análise dos documentos é executada em uma thread separada para garantir que a interface do usuário permaneça responsiva durante o processamento.
- Integração com Power Automate: Planejamento e suporte automação. "Copiar conteúdo do agravo.txt ou apelação.txt e colar em um novo Fluxo".
- Tela Inicial do Programa.
- Escolha do Processo a ser Analisado.
- PDF em Processo de Análise.
- Processo Baixado em CSV.
- Python 3.8+
- CustomTkinter: Para a criação da interface gráfica.
- Google Generative AI: Biblioteca oficial para interagir com a API do Gemini.
- PyPDF2: Para a extração de texto de arquivos PDF.
- python-dotenv: Para o gerenciamento seguro de chaves de API.
Siga os passos abaixo para executar o projeto em seu ambiente local.
- Python 3.8 ou superior instalado.
- Uma chave de API do Google Gemini. Você pode obter uma gratuitamente no Google AI Studio.
git clone https://github.com/Enockjoao/PJE_AI_Processor.git
cd PJE_AI_ProcessorÉ altamente recomendável criar um ambiente virtual para isolar as dependências do projeto.
Criar um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):
python -m venv venvAtivar o ambiente virtual:
- No Windows:
venv\Scripts\activate.bat
- No macOS/Linux:
source venv/bin/activate
Instalar as bibliotecas necessárias:
pip install -r requirements.txtCrie um arquivo chamado .env na raiz do projeto, copiando o conteúdo do arquivo .env.example. Em seguida, insira sua chave da API do Gemini.
Arquivo .env:
GEMINI_API_KEY="SUA_CHAVE_DE_API_AQUI"
GEMINI_MODEL="gemini-2.5-flash"Com tudo configurado, execute o script principal para iniciar a interface.
python main.py- Com a aplicação aberta, clique no botão "Selecionar Arquivo".
- Escolha um arquivo de processo no formato
.pdfou.txt. - O nome do arquivo aparecerá na tela. Clique no botão "Iniciar Análise e Salvar".
- Aguarde o processamento. O status será atualizado na parte inferior da janela.
- Ao final, uma janela de "Salvar como..." será aberta. Escolha o local e o nome para o seu arquivo
.csv. - Pronto! Seu processo foi analisado e os dados foram salvos.
A inteligência da extração reside no "prompt" enviado à API. Você pode customizar completamente o que a IA deve extrair e como ela deve formatar a saída.
- Você pode criar e modificar arquivos de templates dinâmicos na pasta
src/prompts/(ex:Triagem.txt,contratos.txt). - No uso via terminal/script simples (
api_handler.py), localize a variávelpromptdentro da funçãoanalyze_with_geminie altere as instruções ou regras de extração para atender às suas necessidades.
Consulte a documentação em: PowerAutomate.md
Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
Feito por Enock
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