lang_IPEA_editorial

Arquitetura baseada em Streamlit + LangGraph para conversar com um documento .docx e gerar comentários editoriais de múltiplos agentes.

O que o app faz

• recebe upload de .docx ou .pdf;
• detecta sumário/seções para orientar os tópicos;
• seleciona apenas trechos relevantes por pergunta (janela de contexto menor);
• extrai o texto e executa agentes especializados com LangGraph;
• responde às perguntas do usuário sobre o documento;
• mostra os comentários gerados por agente;
• exporta um novo .docx com comentários inseridos (quando a entrada for DOCX) (sem alterar o texto original).

Agentes (prompts)

Prompts em src/editorial_docx/prompts/:

• metadados.md
• sinopse_abstract.md
• estrutura.md
• tabelas_figuras.md
• referencias.md
• conformidade_estilos.md
• coordenador.md

Configuração

Edite .env:

OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

Execução

python -m pip install -e .
streamlit run streamlit_app.py

Estrutura principal

• streamlit_app.py: interface de chat e visualização dos comentários.
• src/editorial_docx/graph_chat.py: grafo dos agentes e coordenação da resposta.
• src/editorial_docx/docx_utils.py: leitura do DOCX e aplicação dos comentários.
• src/editorial_docx/llm.py: inicialização do modelo OpenAI via .env.
• src/editorial_docx/models.py: modelos de dados de comentários e resposta.

Execução

python -m pip install -e .
streamlit run streamlit_app.py

Execução em linha de comando (lote)

Para processar um arquivo diretamente (sem abrir o Streamlit):

PYTHONPATH=src python -m editorial_docx "testes/arquivo.docx"

Saídas padrão:

• _output.docx (para entrada DOCX);

• _output.relatorio.json (comentários em JSON).

Estrutura principal

• streamlit_app.py: interface de chat e visualização dos comentários.

• src/editorial_docx/graph_chat.py: grafo dos agentes e coordenação da resposta.

• src/editorial_docx/docx_utils.py: leitura do DOCX e aplicação dos comentários.

• src/editorial_docx/llm.py: inicialização do modelo OpenAI via .env.

• src/editorial_docx/models.py: modelos de dados de comentários e resposta.

Para entrada PDF, o app gera relatório de comentários em JSON com referência de página/bloco.