labdados-core

Núcleo Python compartilhado entre o backend do escritório de apoio do LabDados (escritorio-servicos) e o SDK Python (labdados-sdk).

A regra: tudo que precisa ficar byte-equivalente entre os dois lados (prompts, formatadores de saída, schemas, regras de domínio) vem pra cá. Tudo que é específico de um (cliente HTTP do SDK, worker de fila do backend, app FastAPI) não vem.

O que mora aqui

Instalação

Requer Python ≥ 3.11.

pip install labdados-core                       # base (contracts + viabilidade)
pip install labdados-core[estruturacao]         # + DataFrameIt + openai + openpyxl
pip install labdados-core[ocr-cpu]              # + PyMuPDF + pytesseract + Pillow
pip install labdados-core[ocr-gpu]              # + PaddleOCR (GPU)
pip install labdados-core[all]                  # alias para [estruturacao]

Para gerar o PDF do relatório de viabilidade, instale também o binário do Quarto no sistema (com Typst, incluído nas builds oficiais ≥ 1.4). Sem o Quarto, render_report() devolve apenas o markdown.

Uso

Análise de viabilidade

from labdados_core.viabilidade import analyze_form, render_report

results = analyze_form({
    "listagem": "datajud",
    "tribunais_selecionados": ["tjsp", "tjrj"],
    "filtro_classes_cnj": "7",
    "recorte_inicio": "2020-01-01",
    "recorte_fim": "2024-12-31",
})

print(results["verdict"])           # "viable" / "caveats" / "unviable"
print(results["total_aproximado"])

report = render_report(
    request_id="abc-123",
    form={...},
    results=results,
    request_meta={"researcher_name": "Fulano", "institution": "FGV", "email": "..."},
)
if report:
    pdf_bytes, md_bytes = report

Estruturação com LLM

from labdados_core.estruturacao import LlmConfig, estruturar
from pydantic import BaseModel

class Decisao(BaseModel):
    procedente: bool
    valor_causa: float | None

config = LlmConfig(
    provider="openai",
    model="gpt-4o-mini",
    api_key="sk-...",
)

results = estruturar(
    ["A demanda foi julgada procedente, com valor de R$ 5.000,00."],
    schema=Decisao,            # ou um JSON Schema dict — converte automaticamente
    system_prompt="Você extrai decisões judiciais.",
    llm_config=config,
)
print(results)  # [{"procedente": True, "valor_causa": 5000.0, "_doc_id": "doc_1"}]

LlmConfig.provider aceita "openai", "azure_openai" ou "openai_compat" (cobre vLLM, Ollama, LM Studio via base_url).

OCR

from labdados_core.ocr import extract, join_pages

pages = extract(
    "documento.pdf",
    modelo="pymupdf-tesseract",     # ou "paddleocr" (precisa [ocr-gpu])
    languages="por+eng",
    dpi=200,
    deskew=True,
)
print(join_pages(pages, output_format="md"))

Formatadores de transcrição

from labdados_core.transcricao import format_segments

segments = [
    {"start": 0.0, "end": 2.5, "text": "Olá."},
    {"start": 2.5, "end": 5.0, "text": "Tudo bem?", "speaker": "SPEAKER_00"},
]
print(format_segments(segments, output_format="srt", with_speaker=True))

(O engine de transcrição em si — faster-whisper, WhisperX, pyannote — não mora aqui; cada consumidor instancia o seu.)

Por que existe

Antes deste pacote, prompts, formatadores e schemas viviam duplicados no backend (escritorio-servicos) e no SDK (labdados-sdk). Bug em um → bug eventual no outro. Com o core, ambos importam do mesmo lugar e ficam forçadamente em sintonia. A versão fica pinada nos dois consumidores via >=0.x,<0.(x+1).

Versionamento

SemVer com pin estrito de minor enquanto não atinge 1.0:

• patch (0.x.y): bug fix sem mudança de assinatura.
• minor (0.x.0): nova função / argumento opcional. Backwards-compat.
• major (x.0.0): mudança no shape de retorno ou no contrato. Coordenar bump nos dois consumidores.

Ver CHANGELOG.md.

Licença

MIT