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Projeto profissional / Entregue

PDC — Fundação CERTI

PoC de propostas com revisão humana: aplicação Next.js, API FastAPI, recuperação híbrida de documentos e geração assistida por agentes.

Minha atuação
Desenvolvedor full stack · autoria da arquitetura · DevOps
Tecnologias
Next.js · React · FastAPI · Celery · Weaviate · Voyage AI · CrewAI · Supabase
Estágio
Entregue

01 /O contexto

O PDC usa documentos institucionais e anexos do usuário para apoiar a elaboração de propostas da Fundação CERTI. A PoC implementa um fluxo de contexto inicial, complementação de informações, revisão do resumo e elaboração e aprovação da proposta por meio de uma linha de produção agêntica.

02 /Minha contribuição

Atuo no desenvolvimento full stack. Minha contribuição conecta interface, API, processamento de documentos e recuperação de contexto, incluindo integração com módulos de IA e entrega com Jenkins. O case resume as quatro camadas do software sem reproduzir documentos internos.

03 /Arquitetura e implementação

Fluxo principal

  1. Contexto e anexos
  2. Informações complementares
  3. Revisão e aprovação do resumo
  4. Geração, revisão e aprovação da proposta

Frontend — etapas e edição assistida

Next.js, React e TypeScript organizam entrada de contexto, arquivos, informações faltantes e revisão. Um estado compartilhado acompanha as etapas e os identificadores de tarefas; a interface lê o stream de status de processamento. Mantine e o editor BlockNote apoiam a revisão do documento. Há superfícies administrativas para propostas, templates, arquivos e usuários, além do fluxo de exportação da proposta aprovada.

Backend — domínio e processamento de documentos

FastAPI coordena chats, propostas, templates e transições de revisão e aprovação, usando identidade e dados do Supabase. Celery com RabbitMQ processa documentos e anexos; o backend expõe status de tarefas por Server-Sent Events. Aprovar o resumo desencadeia resolução do template e geração multiagente. A API aguarda a geração; os workers cuidam do processamento de documentos e anexos.

IA — recuperação híbrida e agentes

Weaviate combina busca textual e vetorial sobre o corpus institucional e coleções temporárias de anexos do chat. O contexto é construído com template, dados do projeto e respostas do usuário; anexos recebem prioridade e há tratamento de conflitos com trechos da base. Embeddings Voyage AI apoiam a indexação. CrewAI organiza tarefas de geração, edição e revisão. A proveniência de trechos, arquivos e páginas é persistida para rastreabilidade e auditoria.

Dados — estado relacional, arquivos e índice vetorial

PostgreSQL/Supabase mantém chats, propostas, templates, etapas e evidências; Supabase Storage mantém arquivos. Um serviço de ingestão separado recebe documentos institucionais, enfileira extração e limpeza, divide texto em chunks e grava vetores no Weaviate e Markdown no Storage. Hash SHA-256 e verificações dos artefatos permitem deduplicar ingestões completas e reparar parciais. Anexos do chat usam outro caminho de processamento, com Docling/OCR e coleções temporárias, distinto do corpus institucional.

04 /Estado e próximas etapas

Entregue. Rodando em servidor local com Portainer.

Próximo projetoVLang Compiler

Vamos construir a próxima ideia.

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