Objetivo

Criar um sistema em que o usuário pudesse enviar arquivos e uma IA pudesse classificá-los quanto a categoria que pertecem. Isso foi inpirado no sistema da EMTU que geralmente fica pedindo para o usuário reenviar documentos, pois enviaram algo errado. Nesse caso o próprio sistema poderia dizer que os arquivos não condizem com a categoria.

Participantes e Contribuições

Jéssica - Criação da tela, envio de arquivos, treinamento de modelos, envio de PDF
Pedro Torini - Integração com Chat-GPT, envio de JPG

Ferramentas Utilizadas

Python
OpenAI
Tesseract
Zeroshot
Azure Blob Storage

Instruções de Uso

Instalar o python na máquina, caso não possua, é possivel baixa-lo na Microsoft Store
Entrar no site
```
    https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
```
Instalar a versão e manter tudo no padrão no processo de instalação (Programa necessário para reconhecimento de texto em imagem)
```
    tesseract-ocr-w64-setup-5.4.0.20240606.exe
```

 git clone https://github.com/PTorini1/poc-ia.git

```
 cd poc-ia
```

 	pip install pandas streamlit fitz matplotlib streamlit-option-menu transformers tensorflow tf-keras streamlit-pdf-viewer PyMuPDF openai==0.28 pytesseract tesseract azure-storage-blob asyncio python-dotenv

```
 python -m venv venv
```
```
 venv\scripts\activate
```

Criar arquivo .env na raíz do projeto e coloque suas chaves

    OPENAI_API_KEY = <SUA CHAVE> 
    BLOB = <SUA CHAVE>

```
 streamlit run app.py
```

Obs: Na hora de rodar a aplicação, pode acontecer de a biblioteca não se comportar bem no localhost e será necessário usar o outro link pelo IP que é fornecido no terminal Também desabilitamos o envio de JPG para teste, pois seria necessário um passo extra para download