DeepFIIs: Extraindo Insights Inteligentes de Relatórios de FIIs com IA Generativa 📄🧠

Afogado em PDFs de Relatórios de FIIs? Deixe a IA fazer o trabalho pesado!

DeepFIIs é uma aplicação web construída com Streamlit e LangChain que utiliza o poder de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) como o DeepSeek para analisar automaticamente relatórios de Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs) brasileiros em formato PDF. Extraia dados financeiros, informações do portfólio, comentários da gestão e muito mais, de forma estruturada e rápida.

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A Leitura Interminável 😩

Relatórios de FIIs são essenciais para investidores, mas sua análise manual apresenta desafios significativos:

• Volume e Densidade: Documentos longos, técnicos e repletos de informações difíceis de digerir rapidamente.
• Tempo Consumido: Horas preciosas gastas lendo e sintetizando o que poderia ser processado em minutos.
• Risco de Omissão: Detalhes importantes ou riscos sutis podem passar despercebidos na leitura manual.
• Inconsistência: Extrair e comparar dados de forma padronizada entre diferentes relatórios é uma tarefa tediosa e propensa a erros.

A Inteligência Artificial ao seu Dispor ✨

O DeepFIIs automatiza o processo de análise usando IA:

1. Extração Inteligente de Texto: Utiliza PyMuPDFLoader (via LangChain) para extrair o conteúdo textual do PDF de forma eficiente.
2. Análise com LLM: Envia o texto extraído para um LLM avançado (DeepSeek), guiado por um prompt detalhado e instruções de formato precisas.
3. Estruturação com Pydantic: A resposta do LLM é automaticamente parseada e validada em uma estrutura de dados Python (usando Pydantic), garantindo consistência.
4. Interface Intuitiva: Apresenta os dados extraídos de forma organizada e visualmente agradável em uma interface web criada com Streamlit, utilizando widgets como st.metric, st.write, e st.expander.
5. Exportação Fácil: Permite baixar a análise completa e estruturada em formato JSON para uso posterior.

Principais Funcionalidades

• Upload Fácil: Interface simples para carregar relatórios FII em formato PDF.
• Análise Automatizada: Processamento rápido do relatório usando IA.
• Extração Estruturada: Identificação, Desempenho Financeiro, Distribuições, Portfólio, Endividamento, Liquidez, Comentários da Gestão, Riscos e mais.
• Visualização Clara: Apresentação dos resultados com widgets interativos do Streamlit.
• Download de Dados: Exporte a análise completa em formato JSON.
• Interface Moderna: Layout limpo e agradável com CSS customizado.

Tecnologias Utilizadas ⚙️

• Backend:
  • Python 3.12+
  • LangChain: Orquestração do fluxo de IA, prompts, parsers.
  • langchain-deepseek: Integração com o modelo LLM DeepSeek.
  • langchain-community (PyMuPDFLoader): Extração de texto de PDFs.
  • pydantic: Definição da estrutura de dados e validação da saída do LLM.
  • python-dotenv: Gerenciamento de chaves de API.
  • pymupdf: Dependência do PyMuPDFLoader.
• Frontend:
  • Streamlit: Criação rápida da interface web interativa.
• Outros:
  • Git & GitHub: Controle de versão e hospedagem do código.

Pré-requisitos 📋

• Python 3.10 ou superior (recomendado 3.12+).
• pip (gerenciador de pacotes Python).
• Git (para clonar o repositório).
• Uma chave de API válida do DeepSeek.

Instalação e Configuração

1. Clone o Repositório:

   git clone https://github.com/esscova/deepFIIs.git 
   cd deepFIIs

2. Crie e Ative um Ambiente Virtual (Recomendado):

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   # ou
   # .venv\Scripts\activate  # Windows

3. Instale as Dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Configure a Chave de API:

   • Crie um arquivo chamado .env na raiz do projeto.
   • Adicione sua chave de API do DeepSeek ao arquivo:

     DEEPSEEK_API_KEY="sua_chave_api_aqui"

   • Certifique-se de adicionar .env ao seu arquivo .gitignore para não expor sua chave!

Executando a Aplicação ▶️

1. Certifique-se de que seu ambiente virtual esteja ativado.

2. Navegue até o diretório src:

   cd src

3. Execute o Streamlit:

   streamlit run app.py 

4. Abra seu navegador e acesse a URL fornecida (geralmente http://localhost:8501).

Como Usar 🖱️

1. Abra a aplicação no seu navegador.
2. Use a barra lateral para fazer o upload de um arquivo PDF de relatório FII.
3. Clique no botão "📊 Analisar Relatório".
4. Aguarde o processamento (um GIF de loading será exibido).
5. Visualize os resultados estruturados na área principal. Use os expanders para ver detalhes.
6. Clique no botão "💾 Baixar Análise (.json)" para salvar os dados completos.

Estrutura do Projeto 📁

DeepFIIs/
├── .env                  # Chaves de API (NÃO versionar)
├── .gitignore            # Arquivos ignorados pelo Git
├── requirements.txt      # Dependências Python
├── README.md             # Este arquivo
├── src/                  # Código fonte
│   ├── __init__.py
│   ├── app.py            # Interface Streamlit
│   └── analyzer.py       # Lógica de backend (classes, LLM, Pydantic)
└── assets/               # Imagens, etc.

Autor

Desenvolvido por Wellington M Santos