Correções e evoluções

app.py

@@ -24,14 +24,20 @@ from rag_processor import get_relevant_context
 
 app = Flask(__name__)
 
+# Garante que o diretório de uploads exista
+if not os.path.exists('uploads'):
+    os.makedirs('uploads')
+
 app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 100 * 1024 * 1024 
 
 @app.route('/')
 def index():
+    """Renderiza a página inicial da aplicação."""
     return render_template('index.html')
 
 @app.route('/process', methods=['POST'])
 def process():
+    """Processa a solicitação do usuário nos modos Hierárquico ou Atômico."""
     form_data = request.form
     files = request.files.getlist('files')
     mode = form_data.get('mode', 'real')
@@ -41,15 +47,18 @@ def process():
     if mode == 'real':
         for file in files:
             if file and file.filename:
-                unique_filename = str(uuid.uuid4()) + "_" + file.filename
+                # Cria um nome de arquivo único para evitar conflitos
+                unique_filename = str(uuid.uuid4()) + "_" + os.path.basename(file.filename)
                 file_path = os.path.join('uploads', unique_filename)
                 file.save(file_path)
                 temp_file_paths.append(file_path)
 
     def generate_stream(current_mode, form_data, file_paths):
+        """Gera a resposta em streaming para o front-end."""
         solicitacao_usuario = form_data.get('solicitacao', '')
         
         if current_mode == 'test':
+            # Lógica para o modo de teste/simulação
             mock_text = form_data.get('mock_text', 'Este é um texto de simulação.')
             mock_html = markdown2.markdown(mock_text, extras=["fenced-code-blocks", "tables"])
             yield f"data: {json.dumps({'progress': 100, 'message': 'Simulação concluída!', 'partial_result': {'id': 'grok-output', 'content': mock_html}, 'done': True, 'mode': 'atomic' if processing_mode == 'atomic' else 'hierarchical'})}\n\n"
@@ -57,6 +66,7 @@ def process():
                 yield f"data: {json.dumps({'partial_result': {'id': 'sonnet-output', 'content': mock_html}})}\n\n"
                 yield f"data: {json.dumps({'partial_result': {'id': 'gemini-output', 'content': mock_html}})}\n\n"
         else:
+            # Lógica para o modo real
             if not solicitacao_usuario:
                 yield f"data: {json.dumps({'error': 'Solicitação não fornecida.'})}\n\n"
                 return
@@ -66,10 +76,12 @@ def process():
                 rag_context = get_relevant_context(file_paths, solicitacao_usuario)
                 
                 if processing_mode == 'atomic':
+                    # --- LÓGICA ATÔMICA (PARALELA) ---
                     results = {}
                     threads = []
                     
                     def run_chain_with_timeout(chain, inputs, key, timeout=300):
+                        """Executa uma chain com timeout e trata respostas vazias."""
                         def task():
                             return chain.invoke(inputs)['text']
                         
@@ -77,6 +89,7 @@ def process():
                             future = executor.submit(task)
                             try:
                                 result = future.result(timeout=timeout)
+                                # Validação de resposta vazia
                                 if not result or not result.strip():
                                     results[key] = "Error:EmptyResponse"
                                 else:
@@ -99,11 +112,12 @@ def process():
                     for thread in threads:
                         thread.join()
                     
+                    # Verifica se alguma thread falhou ou retornou vazio
                     for key, result in results.items():
                         if result == "Error:EmptyResponse" or "Erro ao processar" in result:
                             error_msg = result if "Erro ao processar" in result else f"Falha no serviço {key.upper()}: Sem resposta."
                             yield f"data: {json.dumps({'error': error_msg})}\n\n"
-                            return
+                            return # Interrompe todo o processo
 
                     yield f"data: {json.dumps({'progress': 80, 'message': 'Todos os modelos responderam. Formatando saída...'})}\n\n"
                     
@@ -115,13 +129,19 @@ def process():
                     yield f"data: {json.dumps({'partial_result': {'id': 'gemini-output', 'content': gemini_html}})}\n\n"
                     
                     yield f"data: {json.dumps({'progress': 100, 'message': 'Processamento Atômico concluído!', 'done': True, 'mode': 'atomic'})}\n\n"
+                
                 else:
                     # --- LÓGICA HIERÁRQUICA (SEQUENCIAL) ---
-                    yield f"data: {json.dumps({'progress': 15, 'message': 'O GROK está processando sua solicitação com os arquivos...'})}\n\n"
+                    yield f"data: {json.dumps({'progress': 15, 'message': 'O GROK está processando sua solicitação...'})}\n\n"
                     prompt_grok = PromptTemplate(template=PROMPT_HIERARQUICO_GROK, input_variables=["solicitacao_usuario", "rag_context"])
                     chain_grok = LLMChain(llm=grok_llm, prompt=prompt_grok)
                     resposta_grok = chain_grok.invoke({"solicitacao_usuario": solicitacao_usuario, "rag_context": rag_context})['text']
-                    if not resposta_grok or not resposta_grok.strip(): raise ValueError("Falha no serviço GROK: Sem resposta.")
+                    
+                    # ✅ VALIDAÇÃO APRIMORADA
+                    if not resposta_grok or not resposta_grok.strip():
+                        yield f"data: {json.dumps({'error': 'Falha no serviço GROK: Sem resposta. O processo foi interrompido.'})}\n\n"
+                        return
+                        
                     grok_html = markdown2.markdown(resposta_grok, extras=["fenced-code-blocks", "tables"])
                     yield f"data: {json.dumps({'progress': 33, 'message': 'Agora, o Claude Sonnet está aprofundando o texto...', 'partial_result': {'id': 'grok-output', 'content': grok_html}})}\n\n"
                     
@@ -129,14 +149,24 @@ def process():
                     claude_with_max_tokens = claude_llm.bind(max_tokens=20000)
                     chain_sonnet = LLMChain(llm=claude_with_max_tokens, prompt=prompt_sonnet)
                     resposta_sonnet = chain_sonnet.invoke({"solicitacao_usuario": solicitacao_usuario, "texto_para_analise": resposta_grok})['text']
-                    if not resposta_sonnet or not resposta_sonnet.strip(): raise ValueError("Falha no serviço Claude Sonnet: Sem resposta.")
+                    
+                    # ✅ VALIDAÇÃO APRIMORADA
+                    if not resposta_sonnet or not resposta_sonnet.strip():
+                        yield f"data: {json.dumps({'error': 'Falha no serviço Claude Sonnet: Sem resposta. O processo foi interrompido.'})}\n\n"
+                        return
+
                     sonnet_html = markdown2.markdown(resposta_sonnet, extras=["fenced-code-blocks", "tables"])
-                    yield f"data: {json.dumps({'progress': 66, 'message': 'Estamos quase lá! Seu texto está passando por uma revisão final com o Gemini...', 'partial_result': {'id': 'sonnet-output', 'content': sonnet_html}})}\n\n"
+                    yield f"data: {json.dumps({'progress': 66, 'message': 'Revisão final com o Gemini...'})}\n\n"
                     
                     prompt_gemini = PromptTemplate(template=PROMPT_HIERARQUICO_GEMINI, input_variables=["solicitacao_usuario", "texto_para_analise"])
                     chain_gemini = LLMChain(llm=gemini_llm, prompt=prompt_gemini)
                     resposta_gemini = chain_gemini.invoke({"solicitacao_usuario": solicitacao_usuario, "texto_para_analise": resposta_sonnet})['text']
-                    if not resposta_gemini or not resposta_gemini.strip(): raise ValueError("Falha no serviço Gemini: Sem resposta.")
+                    
+                    # ✅ VALIDAÇÃO APRIMORADA
+                    if not resposta_gemini or not resposta_gemini.strip():
+                        yield f"data: {json.dumps({'error': 'Falha no serviço Gemini: Sem resposta. O processo foi interrompido.'})}\n\n"
+                        return
+
                     gemini_html = markdown2.markdown(resposta_gemini, extras=["fenced-code-blocks", "tables"])
                     yield f"data: {json.dumps({'progress': 100, 'message': 'Processamento concluído!', 'partial_result': {'id': 'gemini-output', 'content': gemini_html}, 'done': True, 'mode': 'hierarchical'})}\n\n"
 
@@ -149,9 +179,11 @@ def process():
 # --- ROTA PARA O MERGE ---
 @app.route('/merge', methods=['POST'])
 def merge():
+    """Recebe os textos do modo Atômico e os consolida usando um LLM."""
     data = request.get_json()
     
     def generate_merge_stream():
+        """Gera a resposta do merge em streaming."""
         try:
             yield f"data: {json.dumps({'progress': 0, 'message': 'Iniciando o processo de merge...'})}\n\n"
             
@@ -168,8 +200,10 @@ def merge():
                 "texto_para_analise_gemini": data.get('gemini_text')
             })['text']
             
+            # ✅ VALIDAÇÃO APRIMORADA
             if not resposta_merge or not resposta_merge.strip():
-                raise ValueError("Falha no serviço de Merge (GROK): Sem resposta.")
+                yield f"data: {json.dumps({'error': 'Falha no serviço de Merge (GROK): Sem resposta.'})}\n\n"
+                return
             
             word_count = len(resposta_merge.split())
             merge_html = markdown2.markdown(resposta_merge, extras=["fenced-code-blocks", "tables"])
@@ -183,4 +217,5 @@ def merge():
     return Response(generate_merge_stream(), mimetype='text/event-stream')
 
 if __name__ == '__main__':
+    # Executa a aplicação Flask em modo de depuração
     app.run(debug=True)