Usando o PDFsam com as IAs Generativas

No dia-a-dia da Promotoria, não é raro nos depararmos com a necessidade de analisarmos processos muito extensos, que extrapolam os limites de carregamento de arquivos nas soluções de IA Generativa disponíveis.

Este post trata do uso do PDFsam Basic para lidar com esses casos.

Digamos que você baixou a íntegra de um processo e o PDF resultante possui 8.313 páginas ou 1,3GB (caso do proc. n. 1003155-68.2022.8.26.0019, não sigiloso).

Para submeter o documento gerado às ferramentas de IA, temos que dividi-lo em arquivos menores.

Uma das maneiras mais fáceis de fazer isso é utilizando a solução PDFsam Basic, gratuita e de código aberto, que mantém o documento privado no seu computador (sem a necessidade, portanto, de fazer o upload para serviços de terceiros).

No site do desenvolvedor há diversas opções do download. Optamos, no entanto, pela versão portátil da aplicação (fornecida em arquivo zipado), que não precisa ser instalada e, geralmente, roda sem problemas no equipamento funcional.

Com o software em execução, selecionamos a opção "Dividir pelo tamanho" e a definimos em 200MB, que é compatível, por exemplo, com a "Tilene" ou o "NotebookLM". 

Assim, podemos prosseguir com o trabalho de análise.

 

Transcrição de audiência longa com o Clipchamp

    Neste vídeo, mostro mais uma estratégia de transcrição de audiência judicial. 

•     Fizemos o upload do arquivo "asf" no Clipchamp.
•     Adicionamos o vídeo na linha do tempo.
•     Geramos a legenda com IA (funcionalidade do programa).
•     Exportamos a legenda e renomeamos o arquivo para "txt".
•     Submetemos o arquivo "txt" ao Gemini, para outras análises.
• 
  

Agentes do Copilot

    Neste vídeo, mostro como criar "agentes" do Copilot.

    Você pode acessá-los pelo Teams e compartilhá-los com equipes ou integrantes da sua Instituição.

Resumo da nossa palestra de 08/05/2025 na ESMP (gerado pelo NotebookLM)

    Nosso amigo Rodrigo Lima Silva, da APMP - Regional de São José do Rio Preto, fez um bom uso do NotebookLM e criou um podcast que resume os principais pontos da nossa palestra online de 08/05/2025, em evento promovido pela ESMP. 

    A experiência mostra o poder do NotebookLM para identificar os pontos relevantes da exposição e os resumir de maneira bastante efetiva e, principalmente, interessante ao ouvinte.

Python e processo penal: análise de logs fornecidos em PDF

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IA e Low-Code nas Organizações

A tecnologia disponível hoje em dia, em particular a Inteligência Artificial e soluções low-code (e no-code), empodera os usuários de uma forma geral (incluindo os do chamado "chão de fábrica"), tornando-os aptos a automatizar alguns fluxos de trabalho, analisar dados e tomar melhores decisões.

De um modo geral, os departamentos de TI não conseguem mais atender à totalidade das demandas corporativas, que crescem em número e complexidade. Precisam mudar seu foco para aspectos mais estratégicos das organizações e propiciar condições (dados e licenças de software) para que as soluções para o negócio também possam florescer nas pontas, pelas mãos do pessoal encarregado da execução.

O poder das LLMs na análise de inquéritos policiais

Introdução
O vídeo apresenta um programa escrito em Python que faz uso de LLMs, mediadas pela biblioteca litellm, para analisar uma coleção de inquéritos policiais em formato PDF.

Estratégias

Usamos o PyPDF para extrair textos dos PDFs. Preservamos a numeração das páginas para referenciar as respostas.
O texto extraído dos PDFs compõe o prompt, com as perguntas à LLM dirigidas à analise de cada caso.
A biblioteca litellm facilitou o desenvolvimento e abstraiu toda a complexidade das chamadas a APIs. Com ela, é fácil substituir um provedor de LLM por outro.

Privacidade
Provedores de LLMs, como a OpenAI, afirmam que não utilizam os dados de entrada e saída de suas APIs para treinamento. Também garantem que permanecem privados.

Avalie sempre os riscos
Prefira testar a ferramenta com processos não gravados de sigilo ou que serão elegíveis aos bancos públicos de sentenças.

Alucina?
LLMs ainda alucinam bastante.
O emprego da ferramenta no campo profissional deve ser avaliado caso a caso.

Restrições
Observe o número máximo de tokens de entrada e saída do modelo selecionado.
Faça sempre uma avaliação de custo-benefício.