Dia 3: De Simulação Fake para IA Real - Como Construí um Sistema Completo de Análise! 🤖💰

# Estrutura do backend que emergiu:
📁 startlar-api/
├── 🚀 main.py (servidor FastAPI)
├── 📊 routers/
│   ├── documents.py (upload/análise)
│   ├── credits.py (sistema de créditos)
│   └── auth.py (autenticação)
├── 🧠 services/
│   ├── ai_service.py (OpenAI + LangChain)
│   ├── pdf_service.py (processamento PDFs)
│   └── supabase_service.py (database)
└── 🔐 middleware/
  └── auth_middleware.py (segurança JWT)

# O prompt que faz a mágica acontecer:
SYSTEM_PROMPT = """
Você é um especialista em análise de editais de leilão da Caixa Econômica Federal.
Analise o documento e identifique:

1. RISCOS JURÍDICOS: Ações judiciais, penhoras, restrições
2. RISCOS FINANCEIROS: Débitos, impostos, condomínio em atraso  
3. RISCOS FÍSICOS: Estado do imóvel, ocupação irregular
4. OPORTUNIDADES: Localização, potencial de valorização
5. ALERTAS CRÍTICOS: Informações que podem inviabilizar o negócio

Responda em JSON estruturado com score de 0-10 para cada categoria.
"""

# Exemplo de resposta estruturada que a IA retorna:
{
"score_geral": 7.5,
"riscos_juridicos": {
  "score": 8,
  "detalhes": ["Sem ações judiciais pendentes", "Matrícula limpa"]
},
"riscos_financicos": {
  "score": 6,
  "detalhes": ["IPTU em dia", "Condomínio com 3 meses de atraso"]
},
"oportunidades": {
  "score": 9,
  "detalhes": ["Localização valorizada", "Potencial para locação"]
}
}

async def extract_pdf_text(pdf_file):
  """Pipeline robusto para PDFs malformados"""
  text = None
  
  # Método 1: PyPDF2 (mais rápido)
  try:
      text = extract_with_pypdf2(pdf_file)
      if len(text) > 100:  # Validação básica
          return text
  except Exception as e:
      log_warning(f"PyPDF2 falhou: {e}")
  
  # Método 2: PDFplumber (mais preciso)
  try:
      text = extract_with_pdfplumber(pdf_file)
      if len(text) > 100:
          return text
  except Exception as e:
      log_warning(f"PDFplumber falhou: {e}")
  
  # Método 3: OCR (último recurso)
  try:
      text = extract_with_ocr(pdf_file)
      return text
  except Exception as e:
      raise Exception("Falha em todos os métodos de extração")

async def process_analysis_with_credits(user_id: str, document_id: str):
  """Controle rigoroso de créditos"""
  
  # 1. Validar créditos ANTES de processar
  if not await user_has_credits(user_id):
      raise HTTPException(status_code=402, detail="Créditos insuficientes")
  
  # 2. Criar registro de análise
  analysis_id = await create_analysis_record(user_id, document_id)
  
  try:
      # 3. Consumir crédito APENAS quando começar processamento
      await consume_credit(user_id, analysis_id)
      
      # 4. Processar com IA (aqui pode falhar)
      results = await ai_service.analyze_document(document_id)
      
      # 5. Salvar resultados
      await save_analysis_results(analysis_id, results)
      
  except Exception as e:
      # 6. Se falhar, RESTITUIR o crédito!
      await restore_credit(user_id, analysis_id)
      raise
  
  return results

# Exemplo de endpoint 100% seguro:
@router.post("/upload", dependencies=[Depends(get_current_user)])
async def upload_document(
  file: UploadFile,
  current_user: dict = Depends(get_current_user)
):
  # Validações de segurança
  validate_file_type(file)      # Apenas PDFs
  validate_file_size(file)      # Máximo 10MB
  validate_user_credits(current_user['id'])  # Tem créditos?
  
  # Upload com propriedade controlada
  document_id = await save_with_owner(file, current_user['id'])
  
  # Processamento automático e seguro
  await queue_analysis(document_id, current_user['id'])
  
  return {"document_id": document_id, "status": "uploaded"}

async def validate_document_ownership(document_id: str, user_id: str):
  """Garante isolamento total entre usuários"""
  
  document = await supabase.table("documents")\
      .select("user_id")\
      .eq("id", document_id)\
      .single()
  
  if not document:
      log_security_event("document_not_found", user_id, {"doc": document_id})
      raise HTTPException(status_code=404, detail="Document not found")
  
  if document['user_id'] != user_id:
      log_security_event("unauthorized_access", user_id, {
          "attempted_doc": document_id,
          "real_owner": document['user_id']
      })
      raise HTTPException(status_code=403, detail="Access denied")
  
  return document

async function pollAnalysisStatus(analysisId) {
  const maxAttempts = 60; // 5 minutos timeout
  
  for (let attempt = 1; attempt <= maxAttempts; attempt++) {
      const status = await checkAnalysisStatus(analysisId);
      
      // Análise concluída!
      if (status.completed) {
          return status.results;
      }
      
      // Feedback visual progressivo
      const messages = [
          "🔍 Extraindo texto do PDF...",
          "🧠 Enviando para análise de IA...", 
          "⚡ Processando com GPT-4...",
          "📊 Estruturando resultados...",
          "✅ Finalizando análise..."
      ];
      
      const message = messages[Math.floor(attempt / 12)] || 
                     `⏳ Analisando... (${attempt}/60)`;
      updateProgressUI(message);
      
      // Intervalo progressivo: 2s → 5s → 10s
      const delay = Math.min(2000 + (attempt * 100), 10000);
      await sleep(delay);
  }
  
  throw new Error("Timeout na análise");
}