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9.5 KiB
Python
Executable File
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Python
Executable File
"""
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extract_knowledge_batch3_reddit.py - Extração Final Batch 3 + Reddit
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Extrai conhecimento de:
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- 65 ficheiros triumphexp.com*.md (Batch 3)
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- 2 ficheiros reddit_*.md (Reddit scraping)
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Modelo: google/gemini-2.5-flash-lite (económico e rápido)
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Author: Descomplicar® Crescimento Digital
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Link: https://descomplicar.pt
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Copyright: 2025 Descomplicar®
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"""
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import os
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import json
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import requests
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from pathlib import Path
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from typing import Dict, Optional
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from dotenv import load_dotenv
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import time
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from datetime import datetime
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import glob
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load_dotenv()
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# Configurações
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INPUT_DIR = "/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Clientes_360/CTF_Carstuff/KB/Scrapper/sites/output_md"
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OUTPUT_DIR = "/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Clientes_360/CTF_Carstuff/KB/Scrapper/sites/knowledge_base_final"
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API_KEY = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
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class KnowledgeExtractorFinal:
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def __init__(self):
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self.api_key = API_KEY
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self.api_url = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
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self.model = "google/gemini-2.5-flash-lite" # Modelo económico
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# Estatísticas
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self.stats = {
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'batch3': {'total': 0, 'processados': 0, 'relevantes': 0, 'erros': 0},
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'reddit': {'total': 0, 'processados': 0, 'relevantes': 0, 'erros': 0}
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}
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# Prompt REFORÇADO
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self.extraction_prompt = """
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És um especialista em estofamento automotivo, náutico, ferroviário e aeronáutico.
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⚠️ CRITÉRIO CRÍTICO DE RELEVÂNCIA:
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O conteúdo SÓ É RELEVANTE se contiver o fluxo COMPLETO:
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PROBLEMA → SOLUÇÃO → RESULTADO
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Se o texto apenas descreve problemas SEM as suas soluções, retorna: {"relevante": false}
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IGNORAR COMPLETAMENTE:
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- Navegação de site
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- Publicidade
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- Comentários genéricos ("obrigado", "bom post")
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- Conversas off-topic
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- Problemas mencionados sem soluções correspondentes
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- Links sem contexto
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EXTRAIR APENAS SE EXISTIR FLUXO COMPLETO:
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1. **Problema técnico específico** identificado claramente
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2. **Solução prática** aplicada ou recomendada para esse problema
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3. **Resultado obtido** ou esperado (se mencionado)
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FORMATO JSON DE SAÍDA:
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{
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"relevante": true/false,
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"categoria_aplicacao": "automovel|automovel-classico|mobiliario|nautica|ferroviaria|aeronautica|geral",
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|
"tipo_conteudo": "problema-tecnico|tutorial|caso-pratico|comparacao-materiais",
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"casos_completos": [
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{
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"problema": {
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"descricao": "Problema específico identificado",
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"contexto": "Tipo de veículo/aplicação/situação",
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"severidade": "baixa|media|alta"
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},
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"solucao": {
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"material_usado": "Material específico aplicado",
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"tecnica": "Técnica ou método usado",
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|
"passos": "Passos principais (se mencionados)"
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},
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"resultado": {
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"obtido": "Resultado concreto alcançado",
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"qualidade": "Avaliação da solução"
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}
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}
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],
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"materiais_discutidos": {
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"principais": ["materiais eficazes mencionados"],
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"nao_recomendados": ["materiais que falharam ou são evitados"]
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},
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"keywords_tecnicas": ["termos", "tecnicos", "relevantes"],
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"aplicabilidade": ["tipos de veículos/situações"],
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"nivel_expertise": "iniciante|intermedio|avancado"
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|
}
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⚠️ IMPORTANTE:
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- Se o texto só menciona problemas sem soluções: {"relevante": false}
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- Se menciona soluções sem contexto de problema: {"relevante": false}
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- Textos muito curtos (<200 caracteres): {"relevante": false}
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|
- Apenas CASOS COMPLETOS com problema→solução→resultado devem ser extraídos.
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"""
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def extract_knowledge(self, content: str) -> Optional[Dict]:
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"""Extrai conhecimento via OpenRouter API."""
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headers = {
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"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
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"Content-Type": "application/json",
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"HTTP-Referer": "https://descomplicar.pt",
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"X-Title": "CTF Knowledge Base Extractor"
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}
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payload = {
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"model": self.model,
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"messages": [
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{
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"role": "system",
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"content": self.extraction_prompt
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},
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{
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"role": "user",
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|
"content": f"Analisa este conteúdo e extrai conhecimento técnico:\n\n{content[:12000]}"
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}
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],
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"temperature": 0.3,
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"max_tokens": 2000,
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"response_format": {"type": "json_object"}
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}
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try:
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response = requests.post(self.api_url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
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response.raise_for_status()
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result = response.json()
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content_text = result['choices'][0]['message']['content']
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# Parse JSON
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knowledge = json.loads(content_text)
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return knowledge
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except Exception as e:
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print(f"⚠️ Erro API: {e}")
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return None
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def process_file(self, filepath: Path, batch_type: str):
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"""Processa um ficheiro MD e extrai conhecimento."""
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print(f"\n📄 A processar: {filepath.name}")
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self.stats[batch_type]['total'] += 1
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try:
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with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
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content = f.read()
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# Validação básica
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if len(content) < 200:
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print(f" ⏭️ Ficheiro muito pequeno (<200 chars), ignorado")
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return
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# Extração via API
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knowledge = self.extract_knowledge(content)
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if not knowledge:
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print(f" ❌ Erro ao extrair conhecimento")
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self.stats[batch_type]['erros'] += 1
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return
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# Verificar relevância
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if not knowledge.get('relevante', False):
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print(f" ⏭️ Conteúdo não relevante (sem problema→solução)")
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return
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# Verificar casos completos
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casos = knowledge.get('casos_completos', [])
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if not casos or len(casos) == 0:
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print(f" ⏭️ Sem casos completos extraídos")
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return
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# Guardar JSON
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output_file = OUTPUT_DIR + f"/knowledge_{filepath.stem}.json"
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with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(knowledge, f, ensure_ascii=False, indent=2)
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print(f" ✅ Extraído: {len(casos)} casos completos → {filepath.stem}.json")
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self.stats[batch_type]['processados'] += 1
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self.stats[batch_type]['relevantes'] += 1
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# Rate limiting
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time.sleep(1)
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except Exception as e:
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print(f" ❌ Erro ao processar: {e}")
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self.stats[batch_type]['erros'] += 1
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def run(self):
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"""Executa extração completa Batch 3 + Reddit."""
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print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
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print(" EXTRAÇÃO FINAL - BATCH 3 + REDDIT")
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print(" Modelo: google/gemini-2.5-flash-lite")
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print(" Descomplicar® Crescimento Digital")
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print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
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print()
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# Criar output dir se não existir
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Path(OUTPUT_DIR).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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# 1. BATCH 3 - Ficheiros triumphexp
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print("🔵 BATCH 3: A processar ficheiros triumphexp...")
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print("-" * 60)
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triumphexp_files = sorted(glob.glob(f"{INPUT_DIR}/triumphexp.com*.md"))
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print(f"📊 Encontrados {len(triumphexp_files)} ficheiros triumphexp\n")
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for filepath in triumphexp_files:
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self.process_file(Path(filepath), 'batch3')
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# 2. REDDIT - Ficheiros reddit
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print("\n🟠 REDDIT: A processar ficheiros Reddit...")
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|
print("-" * 60)
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|
reddit_files = sorted(glob.glob(f"{INPUT_DIR}/reddit_*.md"))
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|
print(f"📊 Encontrados {len(reddit_files)} ficheiros Reddit\n")
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|
for filepath in reddit_files:
|
|
self.process_file(Path(filepath), 'reddit')
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# Resumo final
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print("\n═══════════════════════════════════════════════════════════")
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|
print(" EXTRAÇÃO CONCLUÍDA")
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|
print("═══════════════════════════════════════════════════════════")
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|
print()
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|
print("📊 BATCH 3 (Triumphexp):")
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print(f" Total ficheiros: {self.stats['batch3']['total']}")
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print(f" Processados com sucesso: {self.stats['batch3']['processados']}")
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|
print(f" Relevantes: {self.stats['batch3']['relevantes']}")
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|
print(f" Erros: {self.stats['batch3']['erros']}")
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|
print()
|
|
print("📊 REDDIT:")
|
|
print(f" Total ficheiros: {self.stats['reddit']['total']}")
|
|
print(f" Processados com sucesso: {self.stats['reddit']['processados']}")
|
|
print(f" Relevantes: {self.stats['reddit']['relevantes']}")
|
|
print(f" Erros: {self.stats['reddit']['erros']}")
|
|
print()
|
|
|
|
total_novos = self.stats['batch3']['relevantes'] + self.stats['reddit']['relevantes']
|
|
print(f"🎯 TOTAL NOVOS CASOS: {total_novos}")
|
|
print(f"📁 Ficheiros guardados em: {OUTPUT_DIR}")
|
|
print()
|
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if __name__ == "__main__":
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extractor = KnowledgeExtractorFinal()
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|
extractor.run()
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