Chatbot Inteligente ANEEL - Resolução Normativa 1000/2021

Repositório de código referente ao Projeto Final de Curso da Especialização lato sensu em Processamento de Linguagem Natural (NLP) do AKCIT - Centro de Competência EMBRAPII em Tecnologias Imersivas (Advanced Knowledge Center for Immersive Technologies).

Este projeto implementa um chatbot inteligente especializado em responder perguntas sobre a Resolução Normativa ANEEL nº 1000/2021, utilizando técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) com Google Gemini AI.

Recomendação

É altamente recomendado que você tenha conhecimento básico em Python, Streamlit e conceitos de RAG antes de executar este projeto.

Como executar?

Acompanhe o seguinte passo a passo para configurar e executar o chatbot ANEEL.

1. Baixe o código disponível aqui, nesse repositório, clicando no botão Code e depois em Download ZIP.

2. Extraia o arquivo baixado para uma pasta de sua escolha.

3. Verifique a estrutura da pasta extraída. Ela deve possuir a seguinte organização:

   aneel-chatbot/
   ├── app.py                    # Interface principal Streamlit
   ├── chatbot_logic.py         # Lógica do chatbot com Gemini AI
   ├── text_processor.py      # Processamento de PDF com hierarquia
   ├── vector_db.py            # Gerenciamento do banco vetorial
   ├── requirements.txt        # Dependências do projeto
   ├── .env.example            # Exemplo de arquivo de ambiente
   ├── README.md              # Este arquivo
   ├── data/
   │   └── atren20211000.pdf   # Documento da REN 1000/2021 (baixado automaticamente)
   ├── chroma_db_data/        # Banco de dados vetorial (criado automaticamente)
   └── notebooks/
       └── teste.ipynb        # Notebooks de desenvolvimento
   

4. Obtenha sua chave de API do Google Gemini:

   • Acesse Google AI Studio
   • Crie uma conta ou faça login
   • Gere uma nova chave de API
   • Guarde essa chave em local seguro

---

❗ Importante: Você precisará de uma chave de API válida do Google Gemini para usar este chatbot. Sem ela, o sistema não funcionará.

---

❗ Antes de prosseguir: Certifique-se de ter o Anaconda instalado em seu sistema. Se não tiver, baixe e instale através do site oficial do Anaconda.

---

5. Configure o ambiente Anaconda:

   Windows:

   # Abra o Anaconda Powershell Prompt (não o CMD comum)
   cd caminho\para\aneel-chatbot
   conda create --name aneel-chatbot python=3.9
   conda activate aneel-chatbot

   Linux/Mac:

   # Abra o terminal
   cd caminho/para/aneel-chatbot
   conda create --name aneel-chatbot python=3.9
   conda activate aneel-chatbot

6. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

   💡 Dica: Se preferir usar apenas conda, você pode instalar as principais dependências com:

   conda install streamlit
   pip install -r requirements.txt  # Para dependências específicas não disponíveis no conda

7. Configure suas variáveis de ambiente:

   • Copie o arquivo .env.example e renomeie para .env
   • Edite o arquivo .env e substitua sua_chave_api_aqui pela sua chave real do Google Gemini:

   GOOGLE_API_KEY=sua_chave_api_aqui
   

8. Execute o aplicativo:

   # Certifique-se de que o ambiente está ativo
   conda activate aneel-chatbot
   streamlit run app.py

9. Acesse o chatbot:

   • O aplicativo será aberto automaticamente no seu navegador
   • Caso não abra, acesse: http://localhost:8501

10. Primeira execução:

    • Na primeira vez, o sistema baixará automaticamente o PDF da ANEEL
    • O processamento do documento pode levar alguns minutos
    • Aguarde até que apareça a mensagem "Base de dados vetorial inicializada com sucesso!"

11. Interaja com o chatbot:

    • Digite suas perguntas sobre a REN 1000/2021 na caixa de chat
    • O chatbot responderá com base no documento oficial da ANEEL
    • Use perguntas como:
      • "O que é consumidor livre?"
      • "Quais são as modalidades tarifárias?"
      • "Como funciona o sistema de compensação de energia?"

❗ Lembre-se de aguardar alguns segundos após enviar sua pergunta para o chatbot processar e responder.

🔧 Funcionalidades

• ✅ Interface web intuitiva com Streamlit
• ✅ Processamento inteligente de PDF com extração hierárquica
• ✅ Busca semântica utilizando ChromaDB
• ✅ Respostas contextualizadas com Google Gemini AI
• ✅ Configuração flexível de API key (.env ou interface)
• ✅ Cache inteligente do banco de dados vetorial
• ✅ Fontes das respostas com localização hierárquica

🐛 Solução de Problemas

Erro de API Key

• Verifique se a chave está correta no arquivo .env
• Certifique-se de que a chave tem permissões para o Gemini AI
• Teste a chave diretamente no Google AI Studio

Erro de Banco de Dados

• Delete a pasta chroma_db_data/ e o arquivo db_initialized.flag
• Reinicie a aplicação para recriar o banco

Erro de Dependências

• Certifique-se de estar no ambiente Anaconda correto: conda activate aneel-chatbot
• Atualize o pip: python -m pip install --upgrade pip
• Reinstale as dependências: pip install -r requirements.txt --force-reinstall
• Se usar Windows, certifique-se de estar usando o Anaconda Powershell Prompt

Erro de Ambiente Anaconda

• Liste os ambientes disponíveis: conda env list
• Se o ambiente não existir, recrie-o: conda create --name aneel-chatbot python=3.9
• Para remover um ambiente corrompido: conda env remove --name aneel-chatbot

Erro de Memória

• Reduza o tamanho dos chunks em text_processor.py
• Feche outros aplicativos que consomem muita memória
• No Anaconda, você pode monitorar o uso de memória com: conda list

📝 Tecnologias Utilizadas

• Python 3.8+: Linguagem principal
• Streamlit: Interface web
• Google Gemini AI: Modelo de linguagem
• ChromaDB: Banco de dados vetorial
• LangChain: Processamento de texto
• PyMuPDF: Processamento de PDF

🎓 Este projeto demonstra a aplicação prática de técnicas de RAG e processamento de linguagem natural para criar soluções inteligentes no domínio regulatório brasileiro.