fix: erro da resposta vazia da llm

_utils/gerar_relatorio_modelo_usuario/GerarDocumento.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import os
-from typing import Any, List, Dict, Tuple, Optional, Union, cast
+from typing import Any, List, Dict, Literal, Tuple, Optional, Union, cast
 
 from pydantic import SecretStr
 from _utils.langchain_utils.LLM_class import LLM
@@ -25,6 +25,7 @@ from _utils.models.gerar_relatorio import (
 )
 from cohere import Client
 from _utils.langchain_utils.Splitter_class import Splitter
+import time
 
 
 def reciprocal_rank_fusion(result_lists, weights=None):
@@ -167,7 +168,12 @@ class GerarDocumento:
 
         return sources, contexts
 
-    def select_model_for_last_requests(self, llm_ultimas_requests: str):
+    def select_model_for_last_requests(
+        self,
+        llm_ultimas_requests: Literal[
+            "gpt-4o-mini", "deepseek-chat", "gemini-2.0-flash"
+        ],
+    ):
         llm_instance = LLM()
         if llm_ultimas_requests == "gpt-4o-mini":
             llm = ChatOpenAI(
@@ -194,31 +200,40 @@ class GerarDocumento:
                 vector_store, bm25, chunk_ids, query
             )
 
-            llm = self.select_model_for_last_requests(llm_ultimas_requests)
-            # prompt_auxiliar = PromptTemplate(
-            #     template=self.prompt_auxiliar, input_variables=["context"]
-            # )
-
-            # resumo_auxiliar_do_documento = llm.invoke(
-            #     prompt_auxiliar.format(context="\n\n".join(contexts))
-            # )
-
-            # self.resumo_gerado = cast(str, resumo_auxiliar_do_documento.content)
-
             prompt_gerar_documento = PromptTemplate(
                 template=cast(str, self.prompt_gerar_documento),
                 input_variables=["context"],
             )
 
-            documento_gerado = cast(
-                str,
-                llm.invoke(
+            documento_gerado = ""
+            tentativas = 0
+
+            while tentativas < 5 and not documento_gerado:
+                tentativas += 1
+                llm = self.select_model_for_last_requests(llm_ultimas_requests)  # type: ignore
+                resposta = llm.invoke(
                     prompt_gerar_documento.format(
                         context="\n\n".join(contexts),
-                        # modelo_usuario=serializer.data["modelo"],
                     )
-                ).content,
-            )
+                )
+                if hasattr(resposta, "content") and resposta.content.strip():  # type: ignore
+                    documento_gerado = resposta.content.strip()  # type: ignore
+                else:
+                    print(f"Tentativa {tentativas}: resposta vazia ou inexistente.")
+                    time.sleep(5)
+
+            if not documento_gerado:
+                llm = self.select_model_for_last_requests("gpt-4o-mini")
+                resposta = llm.invoke(
+                    prompt_gerar_documento.format(
+                        context="\n\n".join(contexts),
+                    )
+                )
+                documento_gerado = resposta.content.strip()  # type: ignore
+                if not documento_gerado:
+                    raise Exception(
+                        "Falha ao tentar gerar o documento final por 5 tentativas e também ao tentar na última tentativa com o chat-gpt 4o mini."
+                    )
 
             # Split the response into paragraphs
             summaries = [p.strip() for p in documento_gerado.split("\n\n") if p.strip()]
@@ -245,3 +260,7 @@ class GerarDocumento:
         except Exception as e:
             self.logger.error(f"Error generating enhanced summary: {str(e)}")
             raise
+
+    async def validar_conteudo_documento_final(self):
+        documento_gerado = ""
+        tentativas = 0