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22 KiB
TypeScript
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TypeScript
import { GoogleGenAI, Type } from "@google/genai";
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import type { AIProvider } from '../types/providers';
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import type { ReportData } from '../types';
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interface AnalyzeOptions {
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provider: AIProvider;
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apiKey: string;
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model: string;
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file: File;
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endpoint?: string;
|
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}
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const fileToGenerativePart = async (file: File) => {
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const base64EncodedDataPromise = new Promise<string>((resolve) => {
|
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const reader = new FileReader();
|
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reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
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return {
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inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
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};
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};
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const cleanAndParseJson = (jsonString: string): any => {
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let cleanedString = jsonString.trim();
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// Tenta encontrar um bloco markdown com json
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const jsonMatch = cleanedString.match(/```(?:json)?\s*([\s\S]*?)\s*```/i);
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if (jsonMatch) {
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cleanedString = jsonMatch[1].trim();
|
|
} else {
|
|
// Se não tiver crases, tenta encontrar o primeiro { e o último }
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const startIndex = cleanedString.indexOf('{');
|
|
const endIndex = cleanedString.lastIndexOf('}');
|
|
if (startIndex !== -1 && endIndex !== -1) {
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cleanedString = cleanedString.substring(startIndex, endIndex + 1);
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|
}
|
|
}
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try {
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const parsed = JSON.parse(cleanedString);
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let finalData = parsed;
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// Se o modelo aninhou os dados dentro de uma chave "report" ou "reports"
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if (parsed.reports) {
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finalData = parsed.reports;
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} else if (parsed.report && !parsed.identification) {
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finalData = parsed.report;
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}
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return Array.isArray(finalData) ? finalData : [finalData];
|
|
} catch (error) {
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console.error("Failed to parse cleaned JSON:", jsonString);
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throw new Error("A resposta da IA não estava no formato JSON esperado.");
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}
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};
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const reportSchema = {
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type: Type.OBJECT,
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properties: {
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confidence: { type: Type.NUMBER, description: "Grau de Confiança da Análise em percentual (ex: 98)." },
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identification: {
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type: Type.OBJECT,
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|
properties: {
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product: { type: Type.STRING, description: "Nome do produto/material (ex: Chapa de Aço)." },
|
|
standards: { type: Type.STRING, description: "Norma(s) principal(is) citada(s) no certificado." },
|
|
manufacturer: { type: Type.STRING, description: "Nome do fabricante ou revendedor." },
|
|
certificateNumber: { type: Type.STRING, description: "Número do certificado." },
|
|
certificateDate: { type: Type.STRING, description: "Data do certificado." },
|
|
batches: { type: Type.STRING, description: "Lista de lotes (batches)." },
|
|
heats: { type: Type.STRING, description: "Lista de corridas (heats)." },
|
|
quantity: { type: Type.STRING, description: "Volume, peso ou medida do material." },
|
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},
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|
required: ["product", "standards", "manufacturer", "certificateNumber", "certificateDate", "batches", "heats", "quantity"]
|
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},
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compliance: {
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type: Type.OBJECT,
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properties: {
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status: { type: Type.STRING, enum: ["CONFORME", "NÃO CONFORME"], description: "Status geral de conformidade." },
|
|
nonComplianceReason: { type: Type.STRING, description: "Se o status for 'NÃO CONFORME', explique detalhadamente o motivo da não conformidade, citando quais propriedades ou elementos químicos falharam e quais eram os limites da norma técnica analisada. Se for 'CONFORME', retorne uma string vazia." },
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mechanical: {
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type: Type.ARRAY,
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items: {
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type: Type.OBJECT,
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|
properties: {
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property: { type: Type.STRING, description: "Propriedade mecânica (ex: Limite de Escoamento)." },
|
|
norm: { type: Type.STRING, description: "Valor exigido pela norma (ex: Mín: 350 MPa)." },
|
|
certificate: { type: Type.STRING, description: "Valor encontrado no certificado." },
|
|
status: { type: Type.STRING, enum: ["OK", "FALHA"], description: "Status da propriedade." },
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|
differencePercentage: { type: Type.STRING, description: "Calculated percentage difference. MUST use strict formula: ((Certificate_Value - Norm_Value) / Norm_Value) * 100. E.g., if Norm=345 and Cert=404 -> '+17.1%'" }
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},
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|
required: ["property", "norm", "certificate", "status", "differencePercentage"]
|
|
}
|
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},
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chemical: {
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|
type: Type.ARRAY,
|
|
items: {
|
|
type: Type.OBJECT,
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|
properties: {
|
|
element: { type: Type.STRING, description: "Elemento químico (ex: Carbono (C))." },
|
|
norm: { type: Type.STRING, description: "Valor exigido pela norma (ex: Máx: 0.25%)." },
|
|
certificate: { type: Type.STRING, description: "Valor encontrado no certificado." },
|
|
status: { type: Type.STRING, enum: ["OK", "FALHA"], description: "Status do elemento." },
|
|
},
|
|
required: ["element", "norm", "certificate", "status"]
|
|
}
|
|
},
|
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otherTests: {
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|
type: Type.ARRAY,
|
|
items: {
|
|
type: Type.OBJECT,
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|
properties: {
|
|
test: { type: Type.STRING, description: "Outro teste relevante (ex: Teste de Impacto Charpy)." },
|
|
norm: { type: Type.STRING, description: "Valor exigido pela norma." },
|
|
certificate: { type: Type.STRING, description: "Valor encontrado no certificado." },
|
|
status: { type: Type.STRING, enum: ["OK", "FALHA"], description: "Status do teste." },
|
|
},
|
|
required: ["test", "norm", "certificate", "status"]
|
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}
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|
}
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},
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|
required: ["status", "mechanical", "chemical", "otherTests"]
|
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},
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overPerformance: {
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|
type: Type.ARRAY,
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items: {
|
|
type: Type.OBJECT,
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|
properties: {
|
|
property: { type: Type.STRING, description: "Ponto-chave de superdesempenho." },
|
|
value: { type: Type.STRING, description: "Percentual acima do mínimo normativo (ex: 12.5%)." },
|
|
},
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|
required: ["property", "value"]
|
|
},
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|
description: "Lista de pontos onde o material excede os requisitos mínimos. Preencher apenas se o status for 'CONFORME'."
|
|
},
|
|
equivalents: {
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|
type: Type.ARRAY,
|
|
items: {
|
|
type: Type.OBJECT,
|
|
properties: {
|
|
system: { type: Type.STRING, description: "Sistema da norma (ex: EN (Europa))." },
|
|
norm: { type: Type.STRING, description: "Norma equivalente (ex: S355J2)." },
|
|
},
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|
required: ["system", "norm"]
|
|
},
|
|
description: "Lista de normas internacionais equivalentes."
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}
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},
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|
required: ["confidence", "identification", "compliance", "overPerformance", "equivalents"]
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};
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const arraySchema = {
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type: Type.ARRAY,
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items: reportSchema
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};
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const PROMPT_BASE = `Você é o "SteelCheck", um especialista sênior em engenharia de materiais, metalurgia, calibração e controle de qualidade industrial.
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Sua tarefa principal é transcrever com precisão matemática e zero alucinação os dados de um Certificado de Qualidade (Mill Test Report) e gerar um "Relatório de Análise Técnica" em formato JSON.
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### DIRETRIZES RÍGIDAS DE TRANSCRIÇÃO (OCR DE ALTA PRECISÃO):
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1. **Zero Alucinação de Normas:** No campo "standards", extraia APENAS e EXATAMENTE o que estiver escrito na imagem (ex: no campo "NORMA - ESPECIFICAÇAO - QUALIDADE / NORM - SPECIFICATION - GRADE"). Se o certificado diz "ASTM A572 GR50 / NBR7007 AR350", transcreva exatamente isso. NUNCA adicione normas equivalentes (como "ASTM A992") se elas não estiverem impressas explicitamente no papel do certificado.
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2. **Extração de Identificação:**
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- **Número do Certificado (certificateNumber):** Procure atentamente por campos como "NUMERO / NUMBER" ou "CERTIFICADO Nº". No certificado exemplo, o número é "8183321347/000010". Não confunda com Nota Fiscal ("NF") ou Pedido ("Customer Order"). Nunca retorne "N/A" ou "#N/A" se houver um número legível no topo.
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- **Peso / Quantidade (quantity):** Transcreva exatamente a quantidade total (ex: "8,560 T" no campo "QTD / QUANT"). Não confunda dígitos (ex: "8" com "0", resultando em "0,960").
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- **Corrida / Lote (heats / batches):** Transcreva o número exato do Lote/Corrida (ex: "2715275435"). Verifique cada dígito duas vezes para não confundir "7" com "1", "5" com "6", etc.
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3. **Mapeamento Preciso de Colunas (Tabela Lateral/Horizontal):**
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- Certificados metalúrgicos costumam ter tabelas muito largas (muitas colunas). Faça um rastreamento visual preciso de cada linha, coluna por coluna, da esquerda para a direita.
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- **Composição Química (chemical):** Mapeie cada elemento à sua respectiva coluna (C, Mn, Si, P, S, Cu, Cr, Nb, Ni, V, etc.). Não pule colunas nem misture a ordem (ex: se a coluna do Enxofre "S" vem antes de Fósforo "P", certifique-se de associar o valor correto de cada um).
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- **Propriedades Mecânicas (mechanical):**
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- "LE" significa Limite de Escoamento (Yield Strength).
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- "LR" significa Limite de Resistência / Tração (Tensile Strength).
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- "Along" significa Alongamento (Elongation).
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- Transcreva os valores reais do certificado (ex: LE "415", LR "547"). Não chute valores médios ou mínimos da norma (como 368 ou 505) se no papel estão escritos outros números.
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4. **Múltiplas Linhas de Teste por Lote/Corrida:** Se houver múltiplas linhas de testes mecânicos ou químicos independentes para o mesmo lote/corrida, gere um objeto de relatório independente no array JSON para CADA linha de teste, copiando os dados de identificação e cabeçalho para ambos. Isso garante que nenhum resultado de ensaio seja perdido.
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5. **Orientação da Imagem:** A imagem pode estar rotacionada. Rotacione mentalmente e leia na direção correta.
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### ANÁLISE DE CONFORMIDADE:
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- Compare os valores reais extraídos com os requisitos mínimos/máximos da norma técnica declarada no certificado (ex: para o ASTM A572 Grau 50, o limite de escoamento LE mínimo é 345 MPa e o limite de resistência LR mínimo é 450 MPa; para NBR 7007 AR350, o LE mínimo é 350 MPa e o LR mínimo é 450 MPa).
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- **Fórmula de Variação (differencePercentage):** Calcule a variação percentual do valor do certificado em relação ao mínimo exigido pela norma.
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USE ESTRITAMENTE A FÓRMULA: ((Valor_Certificado - Valor_Norma) / Valor_Norma) * 100.
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Exemplo: Se a Norma exige Mínimo 345, e o Certificado acusa 415, o resultado é ((415-345)/345)*100 = +20.3%.
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Retorne APENAS o JSON no formato do array especificado, sem explicações ou markdown.
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FORMATO DO RETORNO:
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[
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{
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"confidence": 98,
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|
"identification": {
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"product": "PERFIL I",
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"standards": "ASTM A572 GR50 / NBR7007 AR350",
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|
"manufacturer": "GERDAU AÇOMINAS S.A.",
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"certificateNumber": "8183321347/000010",
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|
"certificateDate": "11.09.2025",
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"batches": "",
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|
"heats": "2715275435",
|
|
"quantity": "8,560 T"
|
|
},
|
|
"compliance": {
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"status": "CONFORME",
|
|
"nonComplianceReason": "",
|
|
"mechanical": [
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|
{ "property": "Yield Strength (Limite de Escoamento)", "norm": "Min: 345 MPa", "certificate": "415 MPa", "status": "OK", "differencePercentage": "+20.3%" }
|
|
],
|
|
"chemical": [
|
|
{ "element": "C (Carbon)", "norm": "Max: 0.23%", "certificate": "0.22%", "status": "OK" }
|
|
],
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|
"otherTests": []
|
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},
|
|
"overPerformance": [],
|
|
"equivalents": []
|
|
}
|
|
]`;
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|
export const analyzeWithGemini = async (file: File, apiKey: string, model: string = 'gemini-2.5-flash'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey) {
|
|
throw new Error("A chave de API do Gemini não foi fornecida.");
|
|
}
|
|
|
|
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: apiKey });
|
|
const imagePart = await fileToGenerativePart(file);
|
|
|
|
const response = await ai.models.generateContent({
|
|
model,
|
|
contents: { parts: [imagePart, { text: PROMPT_BASE }] },
|
|
config: {
|
|
responseMimeType: "application/json",
|
|
responseSchema: arraySchema,
|
|
temperature: 0.1,
|
|
}
|
|
});
|
|
|
|
try {
|
|
const text = response.text;
|
|
const data = cleanAndParseJson(text);
|
|
return data as ReportData[];
|
|
} catch (e) {
|
|
if (e instanceof Error) {
|
|
throw e;
|
|
}
|
|
throw new Error("A resposta da IA não estava no formato JSON esperado.");
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithOpenAI = async (file: File, apiKey: string, model: string = 'gpt-4o'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey) {
|
|
throw new Error("A chave de API da OpenAI não foi fornecida.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
|
|
'Content-Type': 'application/json',
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
model,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{ type: 'text', text: PROMPT_BASE },
|
|
{
|
|
type: 'image_url',
|
|
image_url: { url: `data:${file.type};base64,${base64Data}` }
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
max_tokens: 4096,
|
|
temperature: 0.1,
|
|
response_format: { type: 'json_object' }
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.json();
|
|
throw new Error(`Erro da OpenAI: ${error.error?.message || 'Erro desconhecido'}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
const content = data.choices[0]?.message?.content;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia da OpenAI");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithAnthropic = async (file: File, apiKey: string, model: string = 'claude-3-sonnet-20240229'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey) {
|
|
throw new Error("A chave de API da Anthropic não foi fornecida.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
const response = await fetch('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'x-api-key': apiKey,
|
|
'anthropic-version': '2023-06-01',
|
|
'Content-Type': 'application/json',
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
model,
|
|
max_tokens: 4096,
|
|
temperature: 0.1,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{
|
|
type: 'image',
|
|
source: {
|
|
type: 'base64',
|
|
media_type: file.type,
|
|
data: base64Data
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
type: 'text',
|
|
text: PROMPT_BASE + "\n\nRetorne apenas JSON válido sem formatação markdown."
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
]
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.json();
|
|
throw new Error(`Erro da Anthropic: ${error.error?.message || 'Erro desconhecido'}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
const content = data.content[0]?.text;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia da Anthropic");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithAzure = async (file: File, apiKey: string, endpoint: string, deployment: string): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey || !endpoint) {
|
|
throw new Error("A chave de API e endpoint do Azure são necessários.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
const url = `${endpoint}/openai/deployments/${deployment}/chat/completions?api-version=2024-02-15-preview`;
|
|
|
|
const response = await fetch(url, {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'api-key': apiKey,
|
|
'Content-Type': 'application/json',
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{ type: 'text', text: PROMPT_BASE },
|
|
{
|
|
type: 'image_url',
|
|
image_url: { url: `data:${file.type};base64,${base64Data}` }
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
max_tokens: 4096,
|
|
temperature: 0.1
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.text();
|
|
throw new Error(`Erro do Azure: ${error}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
const content = data.choices[0]?.message?.content;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia do Azure");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeCertificate = async (options: AnalyzeOptions): Promise<ReportData[]> => {
|
|
const { provider, apiKey, model, file, endpoint } = options;
|
|
|
|
switch (provider) {
|
|
case 'gemini':
|
|
return analyzeWithGemini(file, apiKey, model);
|
|
case 'openai':
|
|
return analyzeWithOpenAI(file, apiKey, model);
|
|
case 'anthropic':
|
|
return analyzeWithAnthropic(file, apiKey, model);
|
|
case 'azure':
|
|
return analyzeWithAzure(file, apiKey, endpoint!, model);
|
|
case 'ollama':
|
|
return analyzeWithOllama(file, endpoint!, model);
|
|
case 'openrouter':
|
|
return analyzeWithOpenRouter(file, apiKey, model);
|
|
case 'minimax':
|
|
return analyzeWithMinimax(file, apiKey, model);
|
|
default:
|
|
throw new Error(`Provedor não suportado: ${provider}`);
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithOllama = async (file: File, endpoint: string, model: string = 'llama3.2-vision'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!endpoint) {
|
|
throw new Error("O endpoint do Ollama é necessário. Configure o endereço da sua VPS.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
let url = `${endpoint}/api/chat`;
|
|
|
|
// Check if using OpenWebUI (has /api in path but not direct Ollama)
|
|
const useOpenWebUI = endpoint.includes('/api') || endpoint.includes('llm.reifonas.cloud');
|
|
|
|
if (useOpenWebUI) {
|
|
// Use OpenWebUI API format
|
|
url = `${endpoint}/api/v1/chat/completions`;
|
|
}
|
|
|
|
const response = await fetch(url, {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'Content-Type': 'application/json',
|
|
...(useOpenWebUI ? { 'Authorization': 'Bearer no-key-required' } : {})
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
model,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{
|
|
type: 'image_url',
|
|
image_url: { url: `data:${file.type};base64,${base64Data}` }
|
|
},
|
|
{
|
|
type: 'text',
|
|
text: PROMPT_BASE + "\n\nRetorne apenas JSON válido sem formatação markdown."
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
...(useOpenWebUI ? {} : { format: 'json' }),
|
|
options: {
|
|
temperature: 0.1,
|
|
num_predict: 4096
|
|
}
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.text();
|
|
throw new Error(`Erro do Ollama/OpenWebUI: ${error}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
|
|
// OpenWebUI format: data.choices[0].message.content
|
|
// Ollama native format: data.message.content
|
|
const content = data.choices?.[0]?.message?.content || data.message?.content;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia do Ollama/OpenWebUI");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithOpenRouter = async (file: File, apiKey: string, model: string = 'google/gemini-2.5-flash'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey) {
|
|
throw new Error("A chave de API do OpenRouter não foi fornecida.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
const response = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
|
|
'Content-Type': 'application/json',
|
|
'HTTP-Referer': 'https://steelcheck.local',
|
|
'X-Title': 'SteelCheck',
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
model,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{ type: 'text', text: PROMPT_BASE + "\n\nRetorne apenas JSON válido sem formatação markdown." },
|
|
{
|
|
type: 'image_url',
|
|
image_url: { url: `data:${file.type};base64,${base64Data}` }
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
temperature: 0.1
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.json();
|
|
throw new Error(`Erro do OpenRouter: ${error.error?.message || 'Erro desconhecido'}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
const content = data.choices[0]?.message?.content;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia do OpenRouter");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
};
|
|
|
|
export const analyzeWithMinimax = async (file: File, apiKey: string, model: string = 'minimax-2.7'): Promise<ReportData[]> => {
|
|
if (!apiKey) {
|
|
throw new Error("A chave de API do MiniMax não foi fornecida.");
|
|
}
|
|
|
|
const base64Data = await new Promise<string>((resolve) => {
|
|
const reader = new FileReader();
|
|
reader.onloadend = () => resolve((reader.result as string).split(',')[1]);
|
|
reader.readAsDataURL(file);
|
|
});
|
|
|
|
const response = await fetch('https://api.minimaxi.com/v1/chat/completions', {
|
|
method: 'POST',
|
|
headers: {
|
|
'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
|
|
'Content-Type': 'application/json'
|
|
},
|
|
body: JSON.stringify({
|
|
model,
|
|
messages: [
|
|
{
|
|
role: 'user',
|
|
content: [
|
|
{ type: 'text', text: PROMPT_BASE + "\n\nRetorne apenas JSON válido sem formatação markdown." },
|
|
{
|
|
type: 'image_url',
|
|
image_url: { url: `data:${file.type};base64,${base64Data}` }
|
|
}
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
temperature: 0.1
|
|
})
|
|
});
|
|
|
|
if (!response.ok) {
|
|
const error = await response.json().catch(() => ({}));
|
|
throw new Error(`Erro do MiniMax: ${error.error?.message || 'Erro desconhecido'}`);
|
|
}
|
|
|
|
const data = await response.json();
|
|
const content = data.choices[0]?.message?.content;
|
|
|
|
if (!content) {
|
|
throw new Error("Resposta vazia do MiniMax");
|
|
}
|
|
|
|
return cleanAndParseJson(content) as ReportData[];
|
|
}; |