Sprint 10 – Triagem Inteligente

Período: 27/06/2022 – 21/07/2022

Nesta Sprint 10, foram traçadas missões que nos permitem validar o que foi estudado até agora, e utilizar ferramentas, que foram adquiridas na Sprint 9, para aprimorar a implementação entre os membros do grupo, como a maquina virtual na própria infraestrutura da JFPE.

Conseguimos avançar tanto na coleta das informações com o python, quanto com a nossa API em conexão com o Banco de Dados. Como ainda não tivemos acesso ao ambiente de desenvolvimento do PJe 2.x, ou mesmo uma instância local, para homologação, elaboramos um fluxo de trabalho onde:

A página front-end vai colher o arquivo PDF, a partir do input do usuário, coletar o número identificador do processo e o texto da petição;
Salvar os dados na API;
O Python vai puxar as informações da API, para poder rodar os códigos de extração no texto coletado do arquivo PDF;
Salvar os novos dados na API;
O Front-end vai exibir os dados salvos;

Dessa forma, conseguimos ter um avanço na forma como estamos tratando e persistindo os dados.
A expectativa é que nas próximas Sprints, consigamos avançar na melhoria desse fluxo de trabalho.

Elaborar o banco de dados de acordo com nosso projeto;

Definir entidades e relacionamentos;
Criar Banco de Dados na máquina da JFPE;
Criar uma API de teste para conexão e manipulação de dados, para Vinícius – Teste de Segurança;
Testar a API de teste para conexão e manipulação de dados, para Vinícius Teste de Segurança.

Modelar microserviço;

Estudar como obter a petição inicial – pela API do PJe2x;
Enviar e-mail para TRF5 com solicitação de API PJe 2x;
Pesquisar se na consulta pública há a possibilidade de extração das informações;
Desenhar a primeira versão para modelagem do microserviço.

Preparar o Front-end para carregamento de parâmetros e regras;

Aprimorar o MVP a ser apresentado na reunião;
Integrar o Front-end com a estrutura de análise de dados.

Extrair de Dados dos Documentos;

Definir como será a entrada de dados com que irão trabalhar;
- Como será a saída para que seja persistida no banco de dados.
Estudo e mapeamento das bibliotecas a serem utilizadas;
Desenvolver aplicação para analisar petição inicial;
Extrair todo o texto do PDF e transformar em texto sem formatação;
Extrair informações das partes;
Extrair o valor da causa;
Extrair a informação se há ou não Justiça Gratuita;
Instalação das Bibliotecas na maquina virtual;

Acessos e instalação do Banco de Dados;
Conexão API/Banco de Dados;
Fluxos de processo: Front + API + Python.

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