# Doc-Processor — Visão Geral do Sistema

## O que é

O **Doc-Processor** é um serviço de análise automatizada de guias de autorização médica. Ele recebe solicitações de procedimentos médicos (guias), extrai o texto dos documentos anexados via OCR, e utiliza um agente de inteligência artificial (LLM) para decidir se cada serviço solicitado deve ser **Aprovado** ou **Reprovado**, com base em regras de negócio configuradas para cada código de procedimento.

O sistema foi desenvolvido para operar no contexto de operadoras de saúde (ex: Unimed), reduzindo o trabalho manual dos auditores médicos.

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## Fluxo de Processamento

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POST /process
    │
    ├─► Para cada guia (em paralelo):
    │       │
    │       ├─► Para cada anexo (em paralelo):
    │       │       ├─► Baixa o arquivo do S3
    │       │       ├─► OCR via AWS Textract
    │       │       └─► Armazena texto extraído na guia
    │       │
    │       └─► Para cada serviço (em paralelo):
    │               ├─► Verifica se o código existe nas regras
    │               ├─► Monta o payload JSON (atendimento + guia + serviço + histórico)
    │               ├─► Chama o agente LangGraph com o texto dos documentos
    │               └─► Retorna Aprovado / Reprovado / SKIPPED
    │
    ├─► Salva todos os resultados no S3 (bucket de saída)
    └─► Retorna resposta HTTP com as avaliações
```

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## Decisão do Agente

O agente segue a seguinte lógica de decisão para cada serviço:

1. **Critérios de auto-aprovação** (`rules.yaml › rules`): Se qualquer um desses critérios estiver presente na guia ou nos documentos, o procedimento é aprovado imediatamente.
2. **Documentação mínima** (`rules.yaml › min_doc`): Se nenhum critério de auto-aprovação for atendido, o agente verifica se a documentação mínima exigida está presente. Se estiver (mesmo que em tipo diferente de documento), o procedimento é aprovado.
3. **Reprovação**: Se nem os critérios de auto-aprovação nem a documentação mínima estiverem presentes, o procedimento é reprovado.

O agente também verifica, em cada documento, se o nome do beneficiário da guia está presente.

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## Tecnologias Utilizadas

| Tecnologia        | Função                                              |
|-------------------|-----------------------------------------------------|
| FastAPI           | Framework web / API REST                            |
| LangGraph         | Orquestração do agente de IA (fluxo ReAct)          |
| LangChain AWS     | Integração com AWS Bedrock (LLM Claude/Anthropic)   |
| AWS Bedrock       | Modelo de linguagem (LLM) para decisão              |
| AWS Textract      | OCR de PDFs e imagens                               |
| AWS S3            | Armazenamento de documentos de entrada e resultados |
| AWS Secrets Manager | Gerenciamento seguro de credenciais              |
| Langfuse          | Observabilidade e rastreamento de chamadas ao LLM   |
| PyPDF2            | Separação de páginas de PDFs para OCR por página    |
| Pydantic          | Validação do corpo da requisição                    |
| Docker            | Containerização do serviço                          |

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## Estrutura de Diretórios

```
code/
├── app.py                        # Ponto de entrada da API FastAPI
├── dockerfile                    # Imagem Docker da aplicação
├── Makefile                      # Automação de build e deploy
├── requirements.txt              # Dependências Python
│
├── services/
│   ├── authorization.py          # Avalia cada serviço via agente de IA
│   ├── document_extractor.py     # Extrai texto de documentos no S3 via Textract
│   └── result_store.py           # Persiste resultados no S3
│
├── utils/
│   ├── config.py                 # Variáveis de ambiente / configurações
│   ├── langgraph_agent.py        # Definição e execução do agente LangGraph
│   ├── rules.yaml                # Regras de autorização por código de procedimento
│   └── secrets_manager.py        # Carrega segredos do AWS Secrets Manager
│
└── document/                     # Documentação do sistema (esta pasta)
    ├── visao-geral.md
    ├── modulos.md
    └── api.md
```

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## Configuração

### Variáveis de Ambiente

| Variável             | Obrigatória | Padrão                        | Descrição                                    |
|----------------------|-------------|-------------------------------|----------------------------------------------|
| `AWS_REGION`         | Não         | `us-east-2`                   | Região AWS usada para todos os serviços      |
| `BEDROCK_MODEL_ARN`  | **Sim**     | —                             | ARN do modelo Claude no AWS Bedrock          |
| `OUTPUT_BUCKET`      | Não         | `upflux-doc-analyzer`         | Bucket S3 onde os resultados são salvos      |
| `API_VERSION`        | Não         | `v1`                          | Prefixo de versão usado na chave do S3       |
| `LANGFUSE_HOST`      | Não         | `https://cloud.langfuse.com`  | Host do servidor Langfuse (observabilidade)  |

### Segredos (AWS Secrets Manager — Secret ID: `doc-analyzer`)

| Chave                  | Descrição                                          |
|------------------------|----------------------------------------------------|
| `API-KEY`              | Chave de autenticação da API (`X-API-Key`)         |
| `AWS_ACCESS_KEY`       | Access Key para acesso ao S3 de entrada            |
| `AWS_SECRET_KEY`       | Secret Key para acesso ao S3 de entrada            |
| `LANGFUSE-SECRET-KEY`  | Chave secreta do Langfuse                          |
| `LANGFUSE-PUBLIC-KEY`  | Chave pública do Langfuse                          |

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