Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import google.generativeai as genai
 import re
 import os
 import logging
+import json
 from typing import Dict, List, Tuple
 from datetime import datetime
 
@@ -27,6 +28,21 @@ if not GOOGLE_API_KEY:
 genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
 logger.info("API Gemini configurada com sucesso")
 
+def extract_json_from_response(response_text: str) -> str:
+    """
+    Extrai o conteúdo JSON da resposta do Gemini, removendo marcadores de código.
+    """
+    # Remove marcadores de código ```json e ``` se presentes
+    json_content = response_text.strip()
+    if json_content.startswith('```'):
+        # Remove a primeira linha (```json)
+        json_content = json_content.split('\n', 1)[1]
+    if json_content.endswith('```'):
+        # Remove a última linha (```)
+        json_content = json_content.rsplit('\n', 1)[0]
+    
+    return json_content.strip()
+
 def extract_legal_representatives(contract_text: str) -> Dict:
     """
     Extrai representantes legais e suas participações do contrato social
@@ -60,16 +76,29 @@ def extract_legal_representatives(contract_text: str) -> Dict:
     try:
         logger.debug("Enviando prompt para o modelo")
         response = model.generate_content(prompt.format(contract_text=contract_text))
-        logger.info(f"Resposta recebida do modelo com sucesso: {str(response)}")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Erro ao gerar conteúdo: {str(e)}")
-        raise
-    
-    try:
-        # Processar e estruturar a resposta
-        result = eval(response.text)  # Converte string JSON para dicionário Python
+        logger.info("Resposta recebida do modelo com sucesso")
+        
+        # Extrair o texto da resposta
+        response_text = response.text
+        logger.debug(f"Resposta bruta: {response_text}")
+        
+        # Extrair e processar o JSON
+        json_content = extract_json_from_response(response_text)
+        logger.debug(f"JSON extraído: {json_content}")
+        
+        # Converter para dicionário Python
+        result = json.loads(json_content)
+        
         logger.info(f"Análise concluída. Encontrados {len(result.get('socios', []))} sócios e {len(result.get('administradores', []))} administradores")
         return result
+        
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        logger.error(f"Erro ao decodificar JSON: {str(e)}")
+        return {
+            "socios": [],
+            "administradores": [],
+            "erro": f"Erro ao processar JSON da resposta: {str(e)}"
+        }
     except Exception as e:
         logger.error(f"Erro ao processar resposta do modelo: {str(e)}")
         return {
@@ -87,7 +116,9 @@ def format_output(analysis_result: Dict) -> str:
     
     output += "SÓCIOS:\n"
     for socio in analysis_result.get("socios", []):
-        output += f"- {socio['nome']}: {socio['participacao']}%\n"
+        participacao = socio.get('participacao', 'Não especificada')
+        participacao_str = f"{participacao}%" if participacao is not None else "Participação não especificada"
+        output += f"- {socio['nome']}: {participacao_str}\n"
     
     output += "\nADMINISTRADORES:\n"
     for admin in analysis_result.get("administradores", []):