appserver-sdk-python-ai 0.0.21

SDK Python para serviços de IA da AppServer

AppServer SDK Python AI

SDK Python para integração com serviços de IA da AppServer.

🚀 Características

• Cliente HTTP assíncrono e síncrono
• Modelos Pydantic para validação de dados
• Retry automático com backoff exponencial
• Type hints completos
• Suporte a múltiplos provedores de IA
• Logging estruturado
• Testes abrangentes

📦 Módulos Disponíveis

🤖 LLM (Large Language Models)

Módulo profissional para integração com modelos de linguagem e APIs de inteligência artificial.

Características principais:

• Cliente assíncrono e síncrono
• Retry automático com backoff exponencial
• Suporte a múltiplos provedores de IA
• Modelos Pydantic com type hints completos
• Sistema de logging estruturado
• Gerenciamento seguro de API keys

📖 Documentação completa do LLM

🔍 WebScraping

Módulo profissional de web scraping com conversão para markdown usando Docling.

Características principais:

• Scraping robusto com retry automático
• Conversão de alta qualidade usando Docling (IBM)
• Processamento paralelo de múltiplas URLs
• Sistema de cache inteligente
• Limpeza automática de conteúdo
• Extração de metadados ricos
• OCR integrado: Processamento de imagens e PDFs
• Múltiplos engines: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR

📖 Documentação completa do WebScraping

👁️ OCR (Optical Character Recognition)

Módulo especializado para extração de texto de imagens e documentos.

Características principais:

• Múltiplos engines de OCR (Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR)
• Seleção automática do melhor engine disponível
• Formatos suportados: JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP, WEBP
• Pré-processamento automático de imagens
• Cache inteligente de resultados
• Processamento em lote paralelo
• Suporte a múltiplos idiomas
• Integração com processamento de PDFs

📖 Documentação completa do OCR

📦 Instalação

🚀 Instalação da Biblioteca

A biblioteca está configurada para usar wheels pré-compilados automaticamente, evitando problemas de compilação em qualquer sistema operacional.

Instalação Básica

pip install appserver-sdk-python-ai

Inclui: pydantic, httpx, structlog, typing-extensions

Instalação com Funcionalidades Específicas

Módulo LLM Básico

pip install appserver-sdk-python-ai[llm]

Adiciona: psutil para monitoramento de sistema

Modelos OpenAI

pip install appserver-sdk-python-ai[openai]

Adiciona: tiktoken para tokenização OpenAI

Modelos HuggingFace

pip install appserver-sdk-python-ai[huggingface]

Adiciona: transformers, torch

Modelos Locais

pip install appserver-sdk-python-ai[local-models]

Adiciona: transformers, torch, llama-cpp-python, onnxruntime

Análise Avançada

pip install appserver-sdk-python-ai[analysis]

Adiciona: nltk, spacy, textblob, pandas, matplotlib, seaborn

Instalação Completa

pip install appserver-sdk-python-ai[full]

Inclui as principais dependências para LLM e modelos

Combinando Extras

Você pode combinar múltiplos extras:

# LLM + OpenAI + Análise
pip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,analysis]

# Instalação completa + desenvolvimento
pip install appserver-sdk-python-ai[full,dev]

Via Poetry (Recomendado para Desenvolvimento)

# Instalação básica
poetry add appserver-sdk-python-ai

# Com extras
poetry add appserver-sdk-python-ai[full]

Via GitHub (Desenvolvimento)

# Via Poetry
poetry add git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git

# Via pip
pip install git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git

Resolução de Problemas

🔧 Instalação Sem Problemas de Compilação

O projeto está configurado para usar wheels pré-compilados automaticamente, evitando problemas de compilação em qualquer sistema operacional.

Instalação via pip:

# Instalação básica
pip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,huggingface]

# Instalação completa
pip install appserver-sdk-python-ai[full]

Se ainda encontrar problemas de compilação:

# Forçar uso de wheels pré-compilados
pip install --only-binary=all appserver-sdk-python-ai[full]

# Ou usar Poetry com configuração específica
poetry config installer.prefer-binary true
poetry install --extras full

Erro de Importação

Se você receber erros de importação, verifique se instalou os extras necessários:

# Verificar módulos disponíveis
from appserver_sdk_python_ai import health_check_all
health_check_all()

Dependências Conflitantes

Se houver conflitos de versão, use um ambiente virtual:

# Criar ambiente virtual
python -m venv venv

# Ativar (Windows)
venv\Scripts\activate

# Ativar (Linux/Mac)
source venv/bin/activate

# Instalar SDK
pip install appserver-sdk-python-ai[full]

Verificar Instalação

# Teste básico
from appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count
print(get_token_count("Hello world"))

# Teste completo
# python examples/llm/complete_features_demo.py

🔧 Uso Básico

Verificação da Instalação

from appserver_sdk_python_ai import get_sdk_info, print_sdk_status

# Informações do SDK
info = get_sdk_info()
print(info)

# Status dos módulos
print_sdk_status()

Tratamento de Dependências Opcionais

O SDK foi projetado para funcionar mesmo sem dependências opcionais:

from appserver_sdk_python_ai import llm

if llm is not None:
    # Módulo LLM disponível
    from appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count
    tokens = get_token_count("Texto de exemplo")
else:
    print("Módulo LLM não disponível")
    print("Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]")

Módulo WebScraping

from appserver_sdk_python_ai.webscraping import quick_scrape

# Scraping simples
markdown = quick_scrape("https://example.com")
print(markdown)

Módulo OCR

from appserver_sdk_python_ai.ocr import quick_ocr

# OCR simples de uma imagem
texto = quick_ocr("documento.png")
print(texto)

# OCR com configurações específicas
from appserver_sdk_python_ai.ocr import OCRProcessor, OCRConfig

config = OCRConfig(
    languages=["por", "eng"],
    engine="tesseract"
)

processor = OCRProcessor(config)
resultado = processor.process_image("imagem.jpg")
print(resultado.text)
print(f"Confiança: {resultado.confidence}%")

Módulo LLM - Uso Básico

try:
    from appserver_sdk_python_ai.llm import (
        get_token_count,
        list_available_models,
        get_portuguese_models
    )
    
    # Contar tokens
    tokens = get_token_count("Olá, mundo!")
    print(f"Tokens: {tokens}")
    
    # Listar modelos
    models = list_available_models()
    print(f"Modelos disponíveis: {len(models)}")
    
except ImportError as e:
    print(f"Módulo LLM não disponível: {e}")
    print("Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]")

Módulo LLM - Cliente Síncrono

from appserver_sdk_python_ai.llm import AIService

# Configurar cliente
ai_service = AIService(
    api_key="sua-api-key",
    base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1"
)

# Fazer requisição
response = ai_service.chat(
    prompt="Explique machine learning em termos simples",
    model="gpt-4",
    max_tokens=500
)

print(response.content)
print(f"Tokens utilizados: {response.usage.total_tokens}")

Módulo LLM - Cliente Assíncrono

import asyncio
from appserver_sdk_python_ai.llm import AsyncAIService

async def main():
    ai_service = AsyncAIService(
        api_key="sua-api-key",
        base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1"
    )
    
    response = await ai_service.chat(
        prompt="O que é inteligência artificial?",
        model="gpt-3.5-turbo",
        max_tokens=500
    )
    
    print(response.content)
    await ai_service.close()

asyncio.run(main())

Módulo LLM - Configuração Avançada

from appserver_sdk_python_ai.llm import AIService, AIConfig

config = AIConfig(
    base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1",
    api_key="sua-api-key",
    timeout=30,
    max_retries=3,
    retry_delay=1.0,
    debug=True
)

ai_service = AIService(config=config)

🛠️ Desenvolvimento

Pré-requisitos

• Python 3.11+
• Poetry

Configuração do Ambiente

# Clonar repositório
git clone https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git
cd appserver-sdk-python-ai

# Instalar dependências
poetry install

# Configurar pre-commit hooks
poetry run pre-commit install

# Ativar ambiente virtual
poetry shell

Executar Testes

# Todos os testes
poetry run pytest

# Com cobertura
poetry run pytest --cov=appserver_sdk_python_ai --cov-report=html

# Apenas testes unitários
poetry run pytest -m unit

# Apenas testes de integração
poetry run pytest -m integration

Linting e Formatação

# Verificar e corrigir código
poetry run ruff check . --fix
poetry run ruff format .

# Verificar tipos
poetry run mypy src/

# Verificar segurança
poetry run bandit -r src/
poetry run safety check

Executar Exemplo

# Exemplos básicos
poetry run python examples/basic_usage.py
poetry run python examples/async_usage.py

# Exemplos do módulo LLM
poetry run python examples/llm/custom_model_example.py
poetry run python examples/llm/metrics_example.py

# Demonstrações completas do módulo LLM
poetry run python examples/llm/features_demo.py
poetry run python examples/llm/improvements_demo.py
poetry run python examples/llm/medium_priority_demo.py

📚 Documentação

📖 Documentação Principal

• 🏗️ Arquitetura - Visão geral da arquitetura e padrões de design
• 🤝 Contribuição - Guia completo para contribuidores
• 📋 Changelog - Histórico de mudanças e versões
• 📄 Licença - Termos de uso e licenciamento

📦 Documentação dos Módulos

• 🤖 LLM - Guia completo do módulo de modelos de linguagem
• 🔍 WebScraping - Guia completo do módulo de web scraping
• 👁️ OCR - Guia completo do módulo de reconhecimento óptico de caracteres
• 🔧 Shared - Utilitários e funcionalidades compartilhadas

Estrutura do Projeto

appserver-sdk-python-ai/
├── src/
│   └── appserver_sdk_python_ai/
│       ├── __init__.py
│       ├── py.typed                # Marcador de tipos Python
│       ├── llm/                    # Módulo LLM
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── README.md           # Documentação do LLM
│       │   ├── core/               # Funcionalidades principais
│       │   ├── service/            # Serviços e clientes
│       │   ├── exceptions/         # Exceções específicas
│       │   ├── docs/               # Documentação interativa
│       │   └── utils/              # Utilitários do módulo
│       ├── webscraping/            # Módulo WebScraping
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── README.md           # Documentação do WebScraping
│       │   ├── core/               # Funcionalidades principais
│       │   ├── docling/            # Integração com Docling
│       │   ├── utils/              # Utilitários do módulo
│       │   └── exceptions/         # Exceções específicas
│       ├── ocr/                    # Módulo OCR
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── README.md           # Documentação do OCR
│       │   ├── core/               # Funcionalidades principais
│       │   └── exceptions/         # Exceções específicas
│       └── shared/                 # Utilitários compartilhados
│           ├── __init__.py
│           ├── README.md           # Documentação dos utilitários
│           ├── exceptions.py       # Exceções base
│           ├── core/               # Funcionalidades compartilhadas
│           ├── utils/              # Utilitários comuns
│           └── examples/           # Exemplos de uso
├── tests/                          # Testes automatizados
│   ├── test_llm/                   # Testes do módulo LLM
│   ├── test_webscraping/           # Testes do módulo WebScraping
│   ├── test_ocr/                   # Testes do módulo OCR
│   ├── test_shared/                # Testes dos utilitários
│   └── integration/                # Testes de integração
├── examples/                       # Exemplos de uso e demonstrações
│   ├── llm/                        # Exemplos do módulo LLM
│   └── output/                     # Saídas dos exemplos
├── scripts/                        # Scripts de desenvolvimento
├── .github/                        # Configurações do GitHub
└── pyproject.toml                  # Configuração do Poetry

Modelos e Configurações Disponíveis

• AIConfig: Configuração do cliente LLM
• ChatResponse: Modelo de resposta do chat
• Message: Modelo de mensagem para conversas
• LLMConfig: Configuração específica do módulo LLM

Exceções

• LLMError: Exceção base do módulo LLM
• LLMProviderError: Erro específico do provedor
• LLMAuthenticationError: Erro de autenticação
• LLMRateLimitError: Erro de limite de taxa
• LLMTimeoutError: Erro de timeout

🤖 Módulo LLM

O módulo LLM oferece funcionalidades avançadas para interação com modelos de linguagem:

🚀 Funcionalidades Principais

• Cliente LLM: Interface unificada para diferentes provedores
• Cache Inteligente: Sistema de cache LRU thread-safe para otimização
• Validação Robusta: Validação de entrada e saída com múltiplos níveis
• Logging Estruturado: Sistema de logging avançado com contexto
• Métricas e Monitoramento: Coleta automática de métricas de performance
• Configuração Centralizada: Gerenciamento unificado de configurações

📊 Sistema de Métricas

O módulo inclui um sistema abrangente de métricas:

from appserver_sdk_python_ai.llm import (
    get_metrics_summary,
    export_metrics,
    record_operation_metric
)

# Coleta automática durante operações
summary = get_metrics_summary()
print(f"Operações realizadas: {len(summary['operation_stats'])}")

# Exportação para análise
export_metrics(format_type="json", file_path="metrics.json")
export_metrics(format_type="prometheus", file_path="metrics.prom")

Tipos de Métricas Coletadas:

• ⏱️ Latência e duração de operações
• 📈 Contadores de sucesso/erro
• 💾 Uso de memória e CPU
• 🔢 Estatísticas de tokens processados
• 📊 Histogramas de performance

📖 Documentação Completa

Para documentação detalhada do módulo LLM, consulte:

• 📚 README do Módulo LLM - Documentação completa e consolidada
• 🔧 Documentação Interativa - Acesso dinâmico à documentação
• 💡 Exemplos Práticos - Exemplos de uso organizados por funcionalidade
• 📊 Métricas e Outputs - Arquivos de métricas e relatórios
• 📝 Logs do Sistema - Logs estruturados da aplicação

Nota: A documentação do módulo LLM foi consolidada em um único local para evitar redundância. O sistema de documentação interativa carrega dinamicamente o conteúdo do README.md do módulo.

🤝 Contribuindo

Contribuições são muito bem-vindas! Este projeto segue padrões rigorosos de qualidade e documentação.

🚀 Início Rápido para Contribuidores

1. Fork o projeto no GitHub
2. Clone seu fork localmente
3. Configure o ambiente de desenvolvimento
4. Crie uma branch para sua feature
5. Desenvolva seguindo nossos padrões
6. Teste suas mudanças
7. Submeta um Pull Request

📚 Documentação Completa

Para informações detalhadas sobre como contribuir, consulte nosso Guia de Contribuição, que inclui:

• 🛠️ Configuração do ambiente de desenvolvimento
• 📏 Padrões de código e convenções
• 🧪 Como escrever e executar testes
• 📝 Convenções de commit e documentação
• 🔄 Processo completo de Pull Request
• 🐛 Como reportar bugs e sugerir funcionalidades

⚡ Contribuições Rápidas

• 🐛 Bug Reports: Abrir Issue
• 💡 Feature Requests: Sugerir Funcionalidade
• 📝 Documentação: Melhorias sempre bem-vindas
• 🧪 Testes: Aumente nossa cobertura de testes

Convenções de Documentação

Nomenclatura de Arquivos

• Preferência: Documentação no README.md do próprio módulo
• Formato alternativo: {modulo}-{tipo}.md (apenas quando necessário)

Estrutura dos Documentos

1. Título e Descrição
2. Índice (se necessário)
3. Conteúdo Principal
4. Exemplos Práticos
5. Referências e Links

Adicionando Nova Documentação

1. Criar Arquivo: Use a convenção {modulo}-{tipo}.md
2. Seguir Estrutura: Mantenha consistência com documentos existentes
3. Atualizar README: Adicione referência neste arquivo
4. Links Cruzados: Atualize links relevantes em outros documentos

Manutenção da Documentação

• Revisão Regular: Mensal ou a cada release
• Verificações: Links funcionais, informações atualizadas, exemplos válidos
• Sincronização: Manter sincronizado com mudanças no código
• Versionamento: Indicar mudanças significativas

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes completos.

🔓 Resumo da Licença

• ✅ Uso comercial permitido
• ✅ Modificação permitida
• ✅ Distribuição permitida
• ✅ Uso privado permitido
• ❌ Sem garantias ou responsabilidades

📞 Suporte e Comunidade

🆘 Canais de Suporte

• 🐛 Issues: GitHub Issues - Para bugs e problemas
• 💬 Discussões: GitHub Discussions - Para perguntas e ideias
• 📧 Email: [e-mail] - Para suporte direto
• 📚 Documentação: Consulte os READMEs específicos de cada módulo

🤝 Comunidade

• 🌟 Star o projeto se ele foi útil
• 🍴 Fork para contribuir
• 👀 Watch para acompanhar atualizações
• 📢 Share com outros desenvolvedores

🚀 Status e Roadmap

📊 Status Atual

• ✅ Estável: Módulo LLM (v0.0.20)
• 🚧 Em Desenvolvimento: Módulos WebScraping e OCR
• 📋 Planejado: Módulos de análise de dados e automação
• 🔄 Contínuo: Melhorias de performance e documentação

🗺️ Roadmap

• Q1 2024: Estabilização completa dos módulos WebScraping e OCR
• Q2 2024: Módulo de análise de dados
• Q3 2024: Módulo de automação e workflows
• Q4 2024: Integração com mais provedores de IA

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