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consolidate_knowledge.py - Consolidar 118 ficheiros JSON num único ficheiro

Author: Descomplicar® Crescimento Digital
Link: https://descomplicar.pt
Copyright: 2025 Descomplicar®
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import os
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
import statistics

# Configurações
INPUT_DIR = "/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Clientes_360/CTF_Carstuff/KB/Scrapper/sites/knowledge_base_final"
OUTPUT_FILE = "/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Clientes_360/CTF_Carstuff/KB/Scrapper/sites/knowledge_base_consolidated.json"

def load_all_knowledge() -> List[Dict]:
    """Carrega todos os ficheiros JSON."""
    all_knowledge = []
    input_path = Path(INPUT_DIR)

    json_files = sorted(input_path.glob("knowledge_*.json"))

    print(f"📂 Encontrados {len(json_files)} ficheiros JSON")
    print("🔄 A carregar...")

    for idx, json_file in enumerate(json_files, 1):
        try:
            with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                data = json.load(f)

                # Adicionar metadata do ficheiro
                data['_source_file'] = json_file.name
                data['_id'] = idx

                all_knowledge.append(data)

            if idx % 20 == 0:
                print(f"  ⏳ {idx}/{len(json_files)} carregados...")

        except Exception as e:
            print(f"  ⚠️  Erro em {json_file.name}: {e}")
            continue

    print(f"✅ {len(all_knowledge)} ficheiros carregados com sucesso")
    return all_knowledge

def generate_statistics(knowledge_list: List[Dict]) -> Dict:
    """Gera estatísticas sobre o conhecimento consolidado."""
    stats = {
        'total_entradas': len(knowledge_list),
        'total_casos_completos': 0,
        'categorias': {},
        'tipos_conteudo': {},
        'nivel_expertise': {},
        'materiais_principais': {},
        'keywords_tecnicas': {},
        'sites_fonte': {},
        'aplicabilidades': {}
    }

    for entry in knowledge_list:
        # Contar casos completos
        casos = entry.get('casos_completos', [])
        stats['total_casos_completos'] += len(casos)

        # Categorias
        cat = entry.get('categoria_aplicacao', 'desconhecido')
        stats['categorias'][cat] = stats['categorias'].get(cat, 0) + 1

        # Tipos de conteúdo
        tipo = entry.get('tipo_conteudo', 'desconhecido')
        stats['tipos_conteudo'][tipo] = stats['tipos_conteudo'].get(tipo, 0) + 1

        # Nível de expertise
        nivel = entry.get('nivel_expertise', 'desconhecido')
        stats['nivel_expertise'][nivel] = stats['nivel_expertise'].get(nivel, 0) + 1

        # Materiais principais
        materiais = entry.get('materiais_discutidos', {}).get('principais', [])
        for mat in materiais:
            stats['materiais_principais'][mat] = stats['materiais_principais'].get(mat, 0) + 1

        # Keywords técnicas
        keywords = entry.get('keywords_tecnicas', [])
        for kw in keywords:
            stats['keywords_tecnicas'][kw] = stats['keywords_tecnicas'].get(kw, 0) + 1

        # Sites fonte
        source = entry.get('_source_file', 'unknown')
        site = source.split('_')[1] if '_' in source else 'unknown'
        stats['sites_fonte'][site] = stats['sites_fonte'].get(site, 0) + 1

        # Aplicabilidades
        apps = entry.get('aplicabilidade', [])
        for app in apps:
            stats['aplicabilidades'][app] = stats['aplicabilidades'].get(app, 0) + 1

    # Ordenar por frequência (top 20)
    stats['materiais_principais'] = dict(sorted(
        stats['materiais_principais'].items(),
        key=lambda x: x[1],
        reverse=True
    )[:20])

    stats['keywords_tecnicas'] = dict(sorted(
        stats['keywords_tecnicas'].items(),
        key=lambda x: x[1],
        reverse=True
    )[:30])

    return stats

def consolidate_knowledge():
    """Função principal de consolidação."""
    print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
    print("  CTF CARSTUFF - CONSOLIDAÇÃO KNOWLEDGE BASE")
    print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
    print()

    # Carregar todos os ficheiros
    all_knowledge = load_all_knowledge()

    if not all_knowledge:
        print("❌ Nenhum conhecimento carregado!")
        return

    print()
    print("📊 A gerar estatísticas...")

    # Gerar estatísticas
    statistics_data = generate_statistics(all_knowledge)

    # Estrutura final consolidada
    consolidated = {
        'metadata': {
            'created_at': datetime.now().isoformat(),
            'total_entries': len(all_knowledge),
            'total_complete_cases': statistics_data['total_casos_completos'],
            'source_directory': INPUT_DIR,
            'description': 'Knowledge base consolidada de estofamento automotivo, náutico e aeronáutico',
            'extraction_criteria': 'Apenas casos completos: Problema → Solução → Resultado'
        },
        'statistics': statistics_data,
        'knowledge_base': all_knowledge
    }

    # Guardar ficheiro consolidado
    print(f"💾 A guardar em: {OUTPUT_FILE}")

    output_path = Path(OUTPUT_FILE)
    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(consolidated, f, indent=2, ensure_ascii=False)

    # Verificar tamanho
    file_size = output_path.stat().st_size / (1024 * 1024)  # MB

    print()
    print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
    print("  CONSOLIDAÇÃO CONCLUÍDA")
    print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
    print(f"📊 Total de entradas: {len(all_knowledge)}")
    print(f"📦 Total de casos completos: {statistics_data['total_casos_completos']}")
    print(f"📁 Tamanho do ficheiro: {file_size:.2f} MB")
    print(f"💾 Ficheiro: {OUTPUT_FILE}")
    print()
    print("📈 ESTATÍSTICAS TOP:")
    print()
    print("🏷️  Categorias:")
    for cat, count in statistics_data['categorias'].items():
        print(f"   - {cat}: {count}")
    print()
    print("📋 Tipos de conteúdo:")
    for tipo, count in statistics_data['tipos_conteudo'].items():
        print(f"   - {tipo}: {count}")
    print()
    print("🎓 Nível de expertise:")
    for nivel, count in statistics_data['nivel_expertise'].items():
        print(f"   - {nivel}: {count}")
    print()
    print("🏢 Sites fonte:")
    for site, count in statistics_data['sites_fonte'].items():
        print(f"   - {site}: {count}")
    print()
    print("🔝 Top 10 Materiais:")
    for idx, (mat, count) in enumerate(list(statistics_data['materiais_principais'].items())[:10], 1):
        print(f"   {idx}. {mat}: {count} menções")
    print()
    print("═══════════════════════════════════════════════════════════")

if __name__ == '__main__':
    consolidate_knowledge()