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🚀 Assistente Telecom IA (Gemini Chatbot)

Aplicação web com interface moderna + API Node.js para chat com modelos Gemini, enriquecimento por upload de arquivos e scraping de páginas.

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✨ Visão geral

O projeto combina:

• Frontend web (chat estilo GPT, histórico local, tema claro/escuro);
• Backend Express com:
  • fallback automático entre modelos Gemini;
  • upload e extração de contexto por IP;
  • scraping básico;
  • limpeza de uploads.

Também inclui um launcher em Python (launcher.py) para facilitar a inicialização e encerramento do ambiente.

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✅ Funcionalidades principais

Backend (API)

• Chat com fallback automático de modelos
  • Prioridade atual:
    1. gemini-2.5-flash
    2. gemini-2.0-flash-001
    3. gemini-2.0-flash
    4. gemini-flash-latest
    5. gemini-1.5-flash-latest
  • Até 3 ciclos completos de tentativa.
• Rate limit por IP
  • 10 requisições/minuto no endpoint /api/chat.
• Upload com extração de contexto
  • Até 5 arquivos por requisição.
  • Suporta: .xlsx, .xls, .csv, .txt, .pdf.
  • Contexto consolidado por IP (memória), com limite aproximado de 120.000 chars.
• Scraping de páginas
  • Remove elementos não essenciais e retorna título + conteúdo resumido.
• Porta dinâmica
  • process.env.PORT || 3000.
• Info do usuário
  • /api/user-info com nome formatado baseado no ambiente.

Frontend (UI)

• Multi-chat com histórico persistido em localStorage;
• Alternância de tema claro/escuro;
• Botões de ação rápida;
• Renderização Markdown nas respostas;
• Ações na mensagem da IA: copiar, regenerar, feedback 👍/👎;
• Indicador de digitação e aviso de lentidão.

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🧰 Stack

Node.js / API

• express, dotenv, cors, node-fetch, multer, axios, cheerio, xlsx, pdf-parse

Frontend

• HTML, CSS, JavaScript vanilla

Launcher

• Python 3 + psutil

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📁 Estrutura do projeto

.
├── server.js
├── launcher.py
├── package.json
├── package-lock.json
├── .gitignore
├── README.md
├── public/
│   ├── index.html
│   ├── script.js
│   └── style.css
├── testdata/
│   ├── broken.pdf
│   ├── chat.json
│   ├── sample.csv
│   ├── sample.txt
│   └── scrape.json
├── test-chat.json
└── test-scrape.json

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⚙️ Pré-requisitos

• Node.js 18+
• npm
• (Opcional, para launcher) Python 3.10+

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🔐 Configuração de ambiente

Crie o arquivo .env na raiz:

GEMINI_API_KEY=sua_chave_aqui
# opcional
# PORT=4010

Se PORT não for definida, a aplicação usa 3000.

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▶️ Inicialização rápida

Opção A — Node direto

npm install
npm start

Opção B — Script batch (Windows)

executar.bat

Opção C — Launcher Python (recomendado para fluxo guiado)

pip install psutil
python launcher.py

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🐍 Novo arquivo: launcher.py

O launcher.py automatiza a execução local:

1. inicia o servidor com npm start;
2. aguarda ~3 segundos;
3. abre public/index.html no navegador padrão;
4. mantém monitoramento do processo Node;
5. ao encerrar, finaliza processo pai e filhos com psutil.

Observações do launcher

• Usa shell=True para localizar npm no ambiente Windows.
• Abre o arquivo local public/index.html via file://.
• Requer psutil instalado no Python em uso.

Instalação da dependência Python

pip install psutil

Limitações atuais

• O launcher abre o HTML local, não uma URL HTTP diretamente.
• O tempo fixo de espera (3s) pode variar conforme máquina/ambiente.

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🌐 Endpoints da API

GET /

Retorna a interface web.

GET /api/user-info

Retorna nome do usuário formatado.

GET /api/models

Lista modelos Gemini disponíveis.

POST /api/chat

Envia prompt para geração com fallback de modelos.

Exemplo body:

{
  "prompt": "Resumo da fatura anexada",
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "temperature": 0.7
}

POST /api/upload

Upload de até 5 arquivos em files (form-data) para gerar contexto.

POST /api/scrape

Exemplo body:

{ "url": "https://example.com" }

DELETE /api/cleanup

Limpa a pasta uploads/.

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🧪 Testes rápidos (manual)

PowerShell:

$env:PORT=4010; npm start
curl.exe -i http://localhost:4010/api/user-info

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⚠️ Limitações e notas importantes

• Contexto de upload fica em memória por IP (não persistente).
• Reiniciar servidor limpa contextos.
• Frontend tenta DELETE /api/memory ao limpar chat, mas esse endpoint não existe no backend atual.
• PDFs escaneados podem não ter texto extraível.

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🛠️ Troubleshooting

• 429 / quota Gemini: validar billing/limites da chave.
• Porta em uso: definir outra porta em PORT.
• Sem resposta útil: confirmar upload/contexto antes do chat.
• Erro no launcher:
  • verificar Python e psutil;
  • validar que npm start funciona manualmente no terminal.