Skip to content

IF977/AposentAI

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

43 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

AposentAI

Status GitHub Issues GitHub Pull Requests License

📋 Sobre o Projeto

O AposentAI é um agente de Inteligência Artificial desenvolvido para otimizar processos na Previdência Social brasileira. O sistema automatiza análises, agiliza concessões de benefícios, melhora a gestão de processos judiciais e reforça o combate à fraude, tornando a Previdência mais eficiente e transparente.

🏗️ Base Tecnológica

Este projeto é baseado no Full Stack FastAPI Template desenvolvido pela comunidade FastAPI, que fornece uma base sólida para aplicações web modernas com:

  • Backend: FastAPI, SQLModel, PostgreSQL
  • Frontend: React, TypeScript, Vite, Chakra UI
  • DevOps: Docker Compose, Traefik, GitHub Actions
  • Qualidade: Testes automatizados, linting, CI/CD

Agradecimentos: Agradecemos à comunidade FastAPI e aos contribuidores do template original por fornecerem uma base excelente para o desenvolvimento deste projeto. Veja CREDITS.md para mais detalhes sobre os créditos.

🏁 Início Rápido

Essas instruções ajudarão você a ter uma cópia do projeto rodando localmente para desenvolvimento e testes.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter instalado:

Python 3.11+
Node.js (recomenda-se versão LTS)
PostgreSQL
Git

Instalação

Clone o repositório:

git clone https://github.com/Monterazo/AposentAI.git
cd AposentAI

Instale as dependências:

# Backend
cd backend
pip install -r requirements.txt

# Frontend
cd ../frontend
npm install

Configure o banco de dados (PostgreSQL):

# Exemplo (ajuste com suas credenciais)
createdb aposentai_db

Consulte instruções completas no arquivo BUILD.md.

💡 Uso

Exemplo de execução (detalhes no BUILD.md):

# Iniciar backend (Django)
cd backend
python manage.py runserver

# Iniciar frontend (Vite)
cd ../frontend
npm run dev

Acesse o sistema em http://localhost:5173

✅ Funcionalidades

  • Automatização da análise de documentos

    • Extração de texto (PDFs, imagens)
    • Classificação e categorização
    • Extração de entidades nomeadas (nomes, datas, valores)
  • Geração de relatórios e insights

    • Visualização de dados
    • Interface web amigável para servidores da Previdência
    • Exportação de relatórios automatizados

📚 Documentação

Os diagramas C4 (Contexto, Contêiner e Componentes) estarão disponíveis na pasta /docs/arquitetura.

A documentação técnica será incluída futuramente. Por enquanto, utilize os arquivos BUILD.md e CONTRIBUTING.md.

🎯 Como Contribuir

Contribuições são sempre bem-vindas! Para colaborar:

  1. Faça um fork do projeto
  2. Crie uma branch: git checkout -b minha-nova-feature
  3. Faça suas alterações
  4. Commit: git commit -m 'feat: nova funcionalidade'
  5. Push: git push origin minha-nova-feature
  6. Abra um Pull Request

➡️ Leia o guia de contribuição em CONTRIBUTING.md

📌 Diretrizes de Contribuição

  • Use boas práticas de Git (commits descritivos)
  • Documente seu código
  • Testes são sempre bem-vindos
  • Use issues com tags (good first issue, bug, etc.)

📝 Licença

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

👥 Créditos

  • Lucas Monterazzo (@Monterazo) — Machine Learning Engineer & Líder do Projeto
  • Anita Monteiro — Full Stack Developer
  • Lucas Rodrigues — UX/UI Designer & Frontend Developer

❓ FAQ

P: Como faço para configurar o ambiente?
R: Siga as instruções em BUILD.md, que explicam passo a passo a configuração de backend, frontend e banco de dados.

📊 Estado do Projeto

Este projeto está em desenvolvimento ativo. Novas funcionalidades, melhorias e correções são feitas continuamente.

🖼️ Screenshots

Em breve: imagens da interface serão adicionadas aqui.

About

AI agent programmed to make analysis for the Brazilian social security service

Resources

License

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages

  • TypeScript 64.2%
  • Python 28.5%
  • HTML 5.7%
  • Other 1.6%