# AppServer SDK Python AI
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://github.com/astral-sh/ruff)
SDK Python para integração com serviços de IA da AppServer.
## 🚀 Características
- Cliente HTTP assíncrono e síncrono
- Modelos Pydantic para validação de dados
- Retry automático com backoff exponencial
- Type hints completos
- Suporte a múltiplos provedores de IA
- Logging estruturado
- Testes abrangentes
## 📦 Módulos Disponíveis
### 🤖 LLM (Large Language Models)
Módulo profissional para integração com modelos de linguagem e APIs de inteligência artificial.
**Características principais:**
- Cliente assíncrono e síncrono
- Retry automático com backoff exponencial
- Suporte a múltiplos provedores de IA
- Modelos Pydantic com type hints completos
- Sistema de logging estruturado
- Gerenciamento seguro de API keys
📖 **[Documentação completa do LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)**
### 🔍 WebScraping
Módulo profissional de web scraping com conversão para markdown usando Docling.
**Características principais:**
- Scraping robusto com retry automático
- Conversão de alta qualidade usando Docling (IBM)
- Processamento paralelo de múltiplas URLs
- Sistema de cache inteligente
- Limpeza automática de conteúdo
- Extração de metadados ricos
- **OCR integrado**: Processamento de imagens e PDFs
- **Múltiplos engines**: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR
📖 **[Documentação completa do WebScraping](src/appserver_sdk_python_ai/webscraping/README.md)**
### 👁️ OCR (Optical Character Recognition)
Módulo especializado para extração de texto de imagens e documentos.
**Características principais:**
- Múltiplos engines de OCR (Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR)
- Seleção automática do melhor engine disponível
- Formatos suportados: JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP, WEBP
- Pré-processamento automático de imagens
- Cache inteligente de resultados
- Processamento em lote paralelo
- Suporte a múltiplos idiomas
- Integração com processamento de PDFs
📖 **[Documentação completa do OCR](src/appserver_sdk_python_ai/ocr/README.md)**
## 📦 Instalação
### 🚀 Instalação da Biblioteca
A biblioteca está configurada para usar **wheels pré-compilados** automaticamente, evitando problemas de compilação em qualquer sistema operacional.
#### Instalação Básica
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai
```
Inclui: `pydantic`, `httpx`, `structlog`, `typing-extensions`
### Instalação com Funcionalidades Específicas
#### Módulo LLM Básico
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[llm]
```
Adiciona: `psutil` para monitoramento de sistema
#### Modelos OpenAI
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[openai]
```
Adiciona: `tiktoken` para tokenização OpenAI
#### Modelos HuggingFace
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[huggingface]
```
Adiciona: `transformers`, `torch`
#### Modelos Locais
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[local-models]
```
Adiciona: `transformers`, `torch`, `llama-cpp-python`, `onnxruntime`
#### Análise Avançada
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[analysis]
```
Adiciona: `nltk`, `spacy`, `textblob`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`
#### Instalação Completa
```bash
pip install appserver-sdk-python-ai[full]
```
Inclui as principais dependências para LLM e modelos
### Combinando Extras
Você pode combinar múltiplos extras:
```bash
# LLM + OpenAI + Análise
pip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,analysis]
# Instalação completa + desenvolvimento
pip install appserver-sdk-python-ai[full,dev]
```
### Via Poetry (Recomendado para Desenvolvimento)
```bash
# Instalação básica
poetry add appserver-sdk-python-ai
# Com extras
poetry add appserver-sdk-python-ai[full]
```
### Via GitHub (Desenvolvimento)
```bash
# Via Poetry
poetry add git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git
# Via pip
pip install git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git
```
### Resolução de Problemas
#### 🔧 Instalação Sem Problemas de Compilação
O projeto está configurado para usar **wheels pré-compilados** automaticamente, evitando problemas de compilação em qualquer sistema operacional.
**Instalação via pip:**
```bash
# Instalação básica
pip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,huggingface]
# Instalação completa
pip install appserver-sdk-python-ai[full]
```
**Se ainda encontrar problemas de compilação:**
```bash
# Forçar uso de wheels pré-compilados
pip install --only-binary=all appserver-sdk-python-ai[full]
# Ou usar Poetry com configuração específica
poetry config installer.prefer-binary true
poetry install --extras full
```
#### Erro de Importação
Se você receber erros de importação, verifique se instalou os extras necessários:
```python
# Verificar módulos disponíveis
from appserver_sdk_python_ai import health_check_all
health_check_all()
```
#### Dependências Conflitantes
Se houver conflitos de versão, use um ambiente virtual:
```bash
# Criar ambiente virtual
python -m venv venv
# Ativar (Windows)
venv\Scripts\activate
# Ativar (Linux/Mac)
source venv/bin/activate
# Instalar SDK
pip install appserver-sdk-python-ai[full]
```
#### Verificar Instalação
```python
# Teste básico
from appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count
print(get_token_count("Hello world"))
# Teste completo
# python examples/llm/complete_features_demo.py
```
## 🔧 Uso Básico
### Verificação da Instalação
```python
from appserver_sdk_python_ai import get_sdk_info, print_sdk_status
# Informações do SDK
info = get_sdk_info()
print(info)
# Status dos módulos
print_sdk_status()
```
### Tratamento de Dependências Opcionais
O SDK foi projetado para funcionar mesmo sem dependências opcionais:
```python
from appserver_sdk_python_ai import llm
if llm is not None:
# Módulo LLM disponível
from appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count
tokens = get_token_count("Texto de exemplo")
else:
print("Módulo LLM não disponível")
print("Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]")
```
### Módulo WebScraping
```python
from appserver_sdk_python_ai.webscraping import quick_scrape
# Scraping simples
markdown = quick_scrape("https://example.com")
print(markdown)
```
### Módulo OCR
```python
from appserver_sdk_python_ai.ocr import quick_ocr
# OCR simples de uma imagem
texto = quick_ocr("documento.png")
print(texto)
# OCR com configurações específicas
from appserver_sdk_python_ai.ocr import OCRProcessor, OCRConfig
config = OCRConfig(
languages=["por", "eng"],
engine="tesseract"
)
processor = OCRProcessor(config)
resultado = processor.process_image("imagem.jpg")
print(resultado.text)
print(f"Confiança: {resultado.confidence}%")
```
### Módulo LLM - Uso Básico
```python
try:
from appserver_sdk_python_ai.llm import (
get_token_count,
list_available_models,
get_portuguese_models
)
# Contar tokens
tokens = get_token_count("Olá, mundo!")
print(f"Tokens: {tokens}")
# Listar modelos
models = list_available_models()
print(f"Modelos disponíveis: {len(models)}")
except ImportError as e:
print(f"Módulo LLM não disponível: {e}")
print("Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]")
```
### Módulo LLM - Cliente Síncrono
```python
from appserver_sdk_python_ai.llm import AIService
# Configurar cliente
ai_service = AIService(
api_key="sua-api-key",
base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1"
)
# Fazer requisição
response = ai_service.chat(
prompt="Explique machine learning em termos simples",
model="gpt-4",
max_tokens=500
)
print(response.content)
print(f"Tokens utilizados: {response.usage.total_tokens}")
```
### Módulo LLM - Cliente Assíncrono
```python
import asyncio
from appserver_sdk_python_ai.llm import AsyncAIService
async def main():
ai_service = AsyncAIService(
api_key="sua-api-key",
base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1"
)
response = await ai_service.chat(
prompt="O que é inteligência artificial?",
model="gpt-3.5-turbo",
max_tokens=500
)
print(response.content)
await ai_service.close()
asyncio.run(main())
```
### Módulo LLM - Configuração Avançada
```python
from appserver_sdk_python_ai.llm import AIService, AIConfig
config = AIConfig(
base_url="https://api.appserver.com.br/ai/v1",
api_key="sua-api-key",
timeout=30,
max_retries=3,
retry_delay=1.0,
debug=True
)
ai_service = AIService(config=config)
```
## 🛠️ Desenvolvimento
### Pré-requisitos
- Python 3.11+
- Poetry
### Configuração do Ambiente
```bash
# Clonar repositório
git clone https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git
cd appserver-sdk-python-ai
# Instalar dependências
poetry install
# Configurar pre-commit hooks
poetry run pre-commit install
# Ativar ambiente virtual
poetry shell
```
### Executar Testes
```bash
# Todos os testes
poetry run pytest
# Com cobertura
poetry run pytest --cov=appserver_sdk_python_ai --cov-report=html
# Apenas testes unitários
poetry run pytest -m unit
# Apenas testes de integração
poetry run pytest -m integration
```
### Linting e Formatação
```bash
# Verificar e corrigir código
poetry run ruff check . --fix
poetry run ruff format .
# Verificar tipos
poetry run mypy src/
# Verificar segurança
poetry run bandit -r src/
poetry run safety check
```
### Executar Exemplo
```bash
# Exemplos básicos
poetry run python examples/basic_usage.py
poetry run python examples/async_usage.py
# Exemplos do módulo LLM
poetry run python examples/llm/custom_model_example.py
poetry run python examples/llm/metrics_example.py
# Demonstrações completas do módulo LLM
poetry run python examples/llm/features_demo.py
poetry run python examples/llm/improvements_demo.py
poetry run python examples/llm/medium_priority_demo.py
```
## 📚 Documentação
### 📖 Documentação Principal
- **[🏗️ Arquitetura](ARCHITECTURE.md)** - Visão geral da arquitetura e padrões de design
- **[🤝 Contribuição](CONTRIBUTING.md)** - Guia completo para contribuidores
- **[📋 Changelog](CHANGELOG.md)** - Histórico de mudanças e versões
- **[📄 Licença](LICENSE)** - Termos de uso e licenciamento
### 📦 Documentação dos Módulos
- **[🤖 LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)** - Guia completo do módulo de modelos de linguagem
- **[🔍 WebScraping](src/appserver_sdk_python_ai/webscraping/README.md)** - Guia completo do módulo de web scraping
- **[👁️ OCR](src/appserver_sdk_python_ai/ocr/README.md)** - Guia completo do módulo de reconhecimento óptico de caracteres
- **[🔧 Shared](src/appserver_sdk_python_ai/shared/README.md)** - Utilitários e funcionalidades compartilhadas
### Estrutura do Projeto
```
appserver-sdk-python-ai/
├── src/
│ └── appserver_sdk_python_ai/
│ ├── __init__.py
│ ├── py.typed # Marcador de tipos Python
│ ├── llm/ # Módulo LLM
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── README.md # Documentação do LLM
│ │ ├── core/ # Funcionalidades principais
│ │ ├── service/ # Serviços e clientes
│ │ ├── exceptions/ # Exceções específicas
│ │ ├── docs/ # Documentação interativa
│ │ └── utils/ # Utilitários do módulo
│ ├── webscraping/ # Módulo WebScraping
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── README.md # Documentação do WebScraping
│ │ ├── core/ # Funcionalidades principais
│ │ ├── docling/ # Integração com Docling
│ │ ├── utils/ # Utilitários do módulo
│ │ └── exceptions/ # Exceções específicas
│ ├── ocr/ # Módulo OCR
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── README.md # Documentação do OCR
│ │ ├── core/ # Funcionalidades principais
│ │ └── exceptions/ # Exceções específicas
│ └── shared/ # Utilitários compartilhados
│ ├── __init__.py
│ ├── README.md # Documentação dos utilitários
│ ├── exceptions.py # Exceções base
│ ├── core/ # Funcionalidades compartilhadas
│ ├── utils/ # Utilitários comuns
│ └── examples/ # Exemplos de uso
├── tests/ # Testes automatizados
│ ├── test_llm/ # Testes do módulo LLM
│ ├── test_webscraping/ # Testes do módulo WebScraping
│ ├── test_ocr/ # Testes do módulo OCR
│ ├── test_shared/ # Testes dos utilitários
│ └── integration/ # Testes de integração
├── examples/ # Exemplos de uso e demonstrações
│ ├── llm/ # Exemplos do módulo LLM
│ └── output/ # Saídas dos exemplos
├── scripts/ # Scripts de desenvolvimento
├── .github/ # Configurações do GitHub
└── pyproject.toml # Configuração do Poetry
```
### Modelos e Configurações Disponíveis
- `AIConfig`: Configuração do cliente LLM
- `ChatResponse`: Modelo de resposta do chat
- `Message`: Modelo de mensagem para conversas
- `LLMConfig`: Configuração específica do módulo LLM
### Exceções
- `LLMError`: Exceção base do módulo LLM
- `LLMProviderError`: Erro específico do provedor
- `LLMAuthenticationError`: Erro de autenticação
- `LLMRateLimitError`: Erro de limite de taxa
- `LLMTimeoutError`: Erro de timeout
## 🤖 Módulo LLM
O módulo LLM oferece funcionalidades avançadas para interação com modelos de linguagem:
### 🚀 Funcionalidades Principais
- **Cliente LLM**: Interface unificada para diferentes provedores
- **Cache Inteligente**: Sistema de cache LRU thread-safe para otimização
- **Validação Robusta**: Validação de entrada e saída com múltiplos níveis
- **Logging Estruturado**: Sistema de logging avançado com contexto
- **Métricas e Monitoramento**: Coleta automática de métricas de performance
- **Configuração Centralizada**: Gerenciamento unificado de configurações
### 📊 Sistema de Métricas
O módulo inclui um sistema abrangente de métricas:
```python
from appserver_sdk_python_ai.llm import (
get_metrics_summary,
export_metrics,
record_operation_metric
)
# Coleta automática durante operações
summary = get_metrics_summary()
print(f"Operações realizadas: {len(summary['operation_stats'])}")
# Exportação para análise
export_metrics(format_type="json", file_path="metrics.json")
export_metrics(format_type="prometheus", file_path="metrics.prom")
```
**Tipos de Métricas Coletadas:**
- ⏱️ Latência e duração de operações
- 📈 Contadores de sucesso/erro
- 💾 Uso de memória e CPU
- 🔢 Estatísticas de tokens processados
- 📊 Histogramas de performance
### 📖 Documentação Completa
Para documentação detalhada do módulo LLM, consulte:
- **[📚 README do Módulo LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)** - Documentação completa e consolidada
- **[🔧 Documentação Interativa](src/appserver_sdk_python_ai/llm/docs/interactive_docs.py)** - Acesso dinâmico à documentação
- **[💡 Exemplos Práticos](examples/llm/)** - Exemplos de uso organizados por funcionalidade
- **[📊 Métricas e Outputs](examples/output/)** - Arquivos de métricas e relatórios
- **[📝 Logs do Sistema](examples/output/)** - Logs estruturados da aplicação
> **Nota**: A documentação do módulo LLM foi consolidada em um único local para evitar redundância. O sistema de documentação interativa carrega dinamicamente o conteúdo do README.md do módulo.
## 🤝 Contribuindo
Contribuições são muito bem-vindas! Este projeto segue padrões rigorosos de qualidade e documentação.
### 🚀 Início Rápido para Contribuidores
1. **Fork** o projeto no GitHub
2. **Clone** seu fork localmente
3. **Configure** o ambiente de desenvolvimento
4. **Crie** uma branch para sua feature
5. **Desenvolva** seguindo nossos padrões
6. **Teste** suas mudanças
7. **Submeta** um Pull Request
### 📚 Documentação Completa
Para informações detalhadas sobre como contribuir, consulte nosso **[Guia de Contribuição](CONTRIBUTING.md)**, que inclui:
- 🛠️ Configuração do ambiente de desenvolvimento
- 📏 Padrões de código e convenções
- 🧪 Como escrever e executar testes
- 📝 Convenções de commit e documentação
- 🔄 Processo completo de Pull Request
- 🐛 Como reportar bugs e sugerir funcionalidades
### ⚡ Contribuições Rápidas
- **🐛 Bug Reports**: [Abrir Issue](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues/new?template=bug_report.md)
- **💡 Feature Requests**: [Sugerir Funcionalidade](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues/new?template=feature_request.md)
- **📝 Documentação**: Melhorias sempre bem-vindas
- **🧪 Testes**: Aumente nossa cobertura de testes
### Convenções de Documentação
#### Nomenclatura de Arquivos
- **Preferência**: Documentação no `README.md` do próprio módulo
- **Formato alternativo**: `{modulo}-{tipo}.md` (apenas quando necessário)
#### Estrutura dos Documentos
1. **Título e Descrição**
2. **Índice** (se necessário)
3. **Conteúdo Principal**
4. **Exemplos Práticos**
5. **Referências e Links**
#### Adicionando Nova Documentação
1. **Criar Arquivo**: Use a convenção `{modulo}-{tipo}.md`
2. **Seguir Estrutura**: Mantenha consistência com documentos existentes
3. **Atualizar README**: Adicione referência neste arquivo
4. **Links Cruzados**: Atualize links relevantes em outros documentos
#### Manutenção da Documentação
- **Revisão Regular**: Mensal ou a cada release
- **Verificações**: Links funcionais, informações atualizadas, exemplos válidos
- **Sincronização**: Manter sincronizado com mudanças no código
- **Versionamento**: Indicar mudanças significativas
## 📄 Licença
Este projeto está licenciado sob a **Licença MIT** - veja o arquivo **[LICENSE](LICENSE)** para detalhes completos.
### 🔓 Resumo da Licença
- ✅ **Uso comercial** permitido
- ✅ **Modificação** permitida
- ✅ **Distribuição** permitida
- ✅ **Uso privado** permitido
- ❌ **Sem garantias** ou responsabilidades
## 📞 Suporte e Comunidade
### 🆘 Canais de Suporte
- **🐛 Issues**: [GitHub Issues](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues) - Para bugs e problemas
- **💬 Discussões**: [GitHub Discussions](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/discussions) - Para perguntas e ideias
- **📧 Email**: suporte@appserver.com - Para suporte direto
- **📚 Documentação**: Consulte os READMEs específicos de cada módulo
### 🤝 Comunidade
- **🌟 Star** o projeto se ele foi útil
- **🍴 Fork** para contribuir
- **👀 Watch** para acompanhar atualizações
- **📢 Share** com outros desenvolvedores
## 🚀 Status e Roadmap
### 📊 Status Atual
- ✅ **Estável**: Módulo LLM (v0.0.20)
- 🚧 **Em Desenvolvimento**: Módulos WebScraping e OCR
- 📋 **Planejado**: Módulos de análise de dados e automação
- 🔄 **Contínuo**: Melhorias de performance e documentação
### 🗺️ Roadmap
- **Q1 2024**: Estabilização completa dos módulos WebScraping e OCR
- **Q2 2024**: Módulo de análise de dados
- **Q3 2024**: Módulo de automação e workflows
- **Q4 2024**: Integração com mais provedores de IA
---
<div align="center">
**Desenvolvido com ❤️ pela equipe AppServer**
[🌐 Website](https://appserver.com) • [📧 Contato](mailto:suporte@appserver.com) • [📱 LinkedIn](https://linkedin.com/company/appserver)
</div>
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": "https://appserver.com.br",
"name": "appserver-sdk-python-ai",
"maintainer": "AppServer Team",
"docs_url": null,
"requires_python": ">=3.11",
"maintainer_email": "suporte@appserver.com.br",
"keywords": "ai, tokens, llm, openai, huggingface, sdk, tokenizer",
"author": "AppServer Team",
"author_email": "suporte@appserver.com.br",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/95/9b/3727797deadac07b36bc1d9135cfb62cb6b3582303fb5422fe10b01b7c66/appserver_sdk_python_ai-0.0.21.tar.gz",
"platform": null,
"description": "# AppServer SDK Python AI\n\n[](https://www.python.org/downloads/)\n[](https://opensource.org/licenses/MIT)\n[](https://github.com/astral-sh/ruff)\n\nSDK Python para integra\u00e7\u00e3o com servi\u00e7os de IA da AppServer.\n\n## \ud83d\ude80 Caracter\u00edsticas\n\n- Cliente HTTP ass\u00edncrono e s\u00edncrono\n- Modelos Pydantic para valida\u00e7\u00e3o de dados\n- Retry autom\u00e1tico com backoff exponencial \n- Type hints completos\n- Suporte a m\u00faltiplos provedores de IA\n- Logging estruturado\n- Testes abrangentes\n\n## \ud83d\udce6 M\u00f3dulos Dispon\u00edveis\n\n### \ud83e\udd16 LLM (Large Language Models)\nM\u00f3dulo profissional para integra\u00e7\u00e3o com modelos de linguagem e APIs de intelig\u00eancia artificial.\n\n**Caracter\u00edsticas principais:**\n- Cliente ass\u00edncrono e s\u00edncrono\n- Retry autom\u00e1tico com backoff exponencial\n- Suporte a m\u00faltiplos provedores de IA\n- Modelos Pydantic com type hints completos\n- Sistema de logging estruturado\n- Gerenciamento seguro de API keys\n\n\ud83d\udcd6 **[Documenta\u00e7\u00e3o completa do LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)**\n\n### \ud83d\udd0d WebScraping\nM\u00f3dulo profissional de web scraping com convers\u00e3o para markdown usando Docling.\n\n**Caracter\u00edsticas principais:**\n- Scraping robusto com retry autom\u00e1tico\n- Convers\u00e3o de alta qualidade usando Docling (IBM)\n- Processamento paralelo de m\u00faltiplas URLs\n- Sistema de cache inteligente\n- Limpeza autom\u00e1tica de conte\u00fado\n- Extra\u00e7\u00e3o de metadados ricos\n- **OCR integrado**: Processamento de imagens e PDFs\n- **M\u00faltiplos engines**: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR\n\n\ud83d\udcd6 **[Documenta\u00e7\u00e3o completa do WebScraping](src/appserver_sdk_python_ai/webscraping/README.md)**\n\n### \ud83d\udc41\ufe0f OCR (Optical Character Recognition)\nM\u00f3dulo especializado para extra\u00e7\u00e3o de texto de imagens e documentos.\n\n**Caracter\u00edsticas principais:**\n- M\u00faltiplos engines de OCR (Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR)\n- Sele\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica do melhor engine dispon\u00edvel\n- Formatos suportados: JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP, WEBP\n- Pr\u00e9-processamento autom\u00e1tico de imagens\n- Cache inteligente de resultados\n- Processamento em lote paralelo\n- Suporte a m\u00faltiplos idiomas\n- Integra\u00e7\u00e3o com processamento de PDFs\n\n\ud83d\udcd6 **[Documenta\u00e7\u00e3o completa do OCR](src/appserver_sdk_python_ai/ocr/README.md)**\n\n## \ud83d\udce6 Instala\u00e7\u00e3o\n\n### \ud83d\ude80 Instala\u00e7\u00e3o da Biblioteca\n\nA biblioteca est\u00e1 configurada para usar **wheels pr\u00e9-compilados** automaticamente, evitando problemas de compila\u00e7\u00e3o em qualquer sistema operacional.\n\n#### Instala\u00e7\u00e3o B\u00e1sica\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai\n```\nInclui: `pydantic`, `httpx`, `structlog`, `typing-extensions`\n\n### Instala\u00e7\u00e3o com Funcionalidades Espec\u00edficas\n\n#### M\u00f3dulo LLM B\u00e1sico\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[llm]\n```\nAdiciona: `psutil` para monitoramento de sistema\n\n#### Modelos OpenAI\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[openai]\n```\nAdiciona: `tiktoken` para tokeniza\u00e7\u00e3o OpenAI\n\n#### Modelos HuggingFace\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[huggingface]\n```\nAdiciona: `transformers`, `torch`\n\n#### Modelos Locais\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[local-models]\n```\nAdiciona: `transformers`, `torch`, `llama-cpp-python`, `onnxruntime`\n\n#### An\u00e1lise Avan\u00e7ada\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[analysis]\n```\nAdiciona: `nltk`, `spacy`, `textblob`, `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`\n\n#### Instala\u00e7\u00e3o Completa\n```bash\npip install appserver-sdk-python-ai[full]\n```\nInclui as principais depend\u00eancias para LLM e modelos\n\n### Combinando Extras\n\nVoc\u00ea pode combinar m\u00faltiplos extras:\n\n```bash\n# LLM + OpenAI + An\u00e1lise\npip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,analysis]\n\n# Instala\u00e7\u00e3o completa + desenvolvimento\npip install appserver-sdk-python-ai[full,dev]\n```\n\n### Via Poetry (Recomendado para Desenvolvimento)\n```bash\n# Instala\u00e7\u00e3o b\u00e1sica\npoetry add appserver-sdk-python-ai\n\n# Com extras\npoetry add appserver-sdk-python-ai[full]\n```\n\n### Via GitHub (Desenvolvimento)\n```bash\n# Via Poetry\npoetry add git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git\n\n# Via pip\npip install git+https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git\n```\n\n### Resolu\u00e7\u00e3o de Problemas\n\n#### \ud83d\udd27 Instala\u00e7\u00e3o Sem Problemas de Compila\u00e7\u00e3o\n\nO projeto est\u00e1 configurado para usar **wheels pr\u00e9-compilados** automaticamente, evitando problemas de compila\u00e7\u00e3o em qualquer sistema operacional.\n\n**Instala\u00e7\u00e3o via pip:**\n```bash\n# Instala\u00e7\u00e3o b\u00e1sica\npip install appserver-sdk-python-ai[llm,openai,huggingface]\n\n# Instala\u00e7\u00e3o completa\npip install appserver-sdk-python-ai[full]\n```\n\n**Se ainda encontrar problemas de compila\u00e7\u00e3o:**\n```bash\n# For\u00e7ar uso de wheels pr\u00e9-compilados\npip install --only-binary=all appserver-sdk-python-ai[full]\n\n# Ou usar Poetry com configura\u00e7\u00e3o espec\u00edfica\npoetry config installer.prefer-binary true\npoetry install --extras full\n```\n\n#### Erro de Importa\u00e7\u00e3o\nSe voc\u00ea receber erros de importa\u00e7\u00e3o, verifique se instalou os extras necess\u00e1rios:\n\n```python\n# Verificar m\u00f3dulos dispon\u00edveis\nfrom appserver_sdk_python_ai import health_check_all\nhealth_check_all()\n```\n\n#### Depend\u00eancias Conflitantes\nSe houver conflitos de vers\u00e3o, use um ambiente virtual:\n\n```bash\n# Criar ambiente virtual\npython -m venv venv\n\n# Ativar (Windows)\nvenv\\Scripts\\activate\n\n# Ativar (Linux/Mac)\nsource venv/bin/activate\n\n# Instalar SDK\npip install appserver-sdk-python-ai[full]\n```\n\n#### Verificar Instala\u00e7\u00e3o\n```python\n# Teste b\u00e1sico\nfrom appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count\nprint(get_token_count(\"Hello world\"))\n\n# Teste completo\n# python examples/llm/complete_features_demo.py\n```\n\n## \ud83d\udd27 Uso B\u00e1sico\n\n### Verifica\u00e7\u00e3o da Instala\u00e7\u00e3o\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai import get_sdk_info, print_sdk_status\n\n# Informa\u00e7\u00f5es do SDK\ninfo = get_sdk_info()\nprint(info)\n\n# Status dos m\u00f3dulos\nprint_sdk_status()\n```\n\n### Tratamento de Depend\u00eancias Opcionais\n\nO SDK foi projetado para funcionar mesmo sem depend\u00eancias opcionais:\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai import llm\n\nif llm is not None:\n # M\u00f3dulo LLM dispon\u00edvel\n from appserver_sdk_python_ai.llm import get_token_count\n tokens = get_token_count(\"Texto de exemplo\")\nelse:\n print(\"M\u00f3dulo LLM n\u00e3o dispon\u00edvel\")\n print(\"Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]\")\n```\n\n### M\u00f3dulo WebScraping\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai.webscraping import quick_scrape\n\n# Scraping simples\nmarkdown = quick_scrape(\"https://example.com\")\nprint(markdown)\n```\n\n### M\u00f3dulo OCR\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai.ocr import quick_ocr\n\n# OCR simples de uma imagem\ntexto = quick_ocr(\"documento.png\")\nprint(texto)\n\n# OCR com configura\u00e7\u00f5es espec\u00edficas\nfrom appserver_sdk_python_ai.ocr import OCRProcessor, OCRConfig\n\nconfig = OCRConfig(\n languages=[\"por\", \"eng\"],\n engine=\"tesseract\"\n)\n\nprocessor = OCRProcessor(config)\nresultado = processor.process_image(\"imagem.jpg\")\nprint(resultado.text)\nprint(f\"Confian\u00e7a: {resultado.confidence}%\")\n```\n\n### M\u00f3dulo LLM - Uso B\u00e1sico\n\n```python\ntry:\n from appserver_sdk_python_ai.llm import (\n get_token_count,\n list_available_models,\n get_portuguese_models\n )\n \n # Contar tokens\n tokens = get_token_count(\"Ol\u00e1, mundo!\")\n print(f\"Tokens: {tokens}\")\n \n # Listar modelos\n models = list_available_models()\n print(f\"Modelos dispon\u00edveis: {len(models)}\")\n \nexcept ImportError as e:\n print(f\"M\u00f3dulo LLM n\u00e3o dispon\u00edvel: {e}\")\n print(\"Instale com: pip install appserver-sdk-python-ai[llm]\")\n```\n\n### M\u00f3dulo LLM - Cliente S\u00edncrono\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai.llm import AIService\n\n# Configurar cliente\nai_service = AIService(\n api_key=\"sua-api-key\",\n base_url=\"https://api.appserver.com.br/ai/v1\"\n)\n\n# Fazer requisi\u00e7\u00e3o\nresponse = ai_service.chat(\n prompt=\"Explique machine learning em termos simples\",\n model=\"gpt-4\",\n max_tokens=500\n)\n\nprint(response.content)\nprint(f\"Tokens utilizados: {response.usage.total_tokens}\")\n```\n\n### M\u00f3dulo LLM - Cliente Ass\u00edncrono\n\n```python\nimport asyncio\nfrom appserver_sdk_python_ai.llm import AsyncAIService\n\nasync def main():\n ai_service = AsyncAIService(\n api_key=\"sua-api-key\",\n base_url=\"https://api.appserver.com.br/ai/v1\"\n )\n \n response = await ai_service.chat(\n prompt=\"O que \u00e9 intelig\u00eancia artificial?\",\n model=\"gpt-3.5-turbo\",\n max_tokens=500\n )\n \n print(response.content)\n await ai_service.close()\n\nasyncio.run(main())\n```\n\n### M\u00f3dulo LLM - Configura\u00e7\u00e3o Avan\u00e7ada\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai.llm import AIService, AIConfig\n\nconfig = AIConfig(\n base_url=\"https://api.appserver.com.br/ai/v1\",\n api_key=\"sua-api-key\",\n timeout=30,\n max_retries=3,\n retry_delay=1.0,\n debug=True\n)\n\nai_service = AIService(config=config)\n```\n\n## \ud83d\udee0\ufe0f Desenvolvimento\n\n### Pr\u00e9-requisitos\n\n- Python 3.11+\n- Poetry\n\n### Configura\u00e7\u00e3o do Ambiente\n\n```bash\n# Clonar reposit\u00f3rio\ngit clone https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai.git\ncd appserver-sdk-python-ai\n\n# Instalar depend\u00eancias\npoetry install\n\n# Configurar pre-commit hooks\npoetry run pre-commit install\n\n# Ativar ambiente virtual\npoetry shell\n```\n\n### Executar Testes\n\n```bash\n# Todos os testes\npoetry run pytest\n\n# Com cobertura\npoetry run pytest --cov=appserver_sdk_python_ai --cov-report=html\n\n# Apenas testes unit\u00e1rios\npoetry run pytest -m unit\n\n# Apenas testes de integra\u00e7\u00e3o\npoetry run pytest -m integration\n```\n\n### Linting e Formata\u00e7\u00e3o\n\n```bash\n# Verificar e corrigir c\u00f3digo\npoetry run ruff check . --fix\npoetry run ruff format .\n\n# Verificar tipos\npoetry run mypy src/\n\n# Verificar seguran\u00e7a\npoetry run bandit -r src/\npoetry run safety check\n```\n\n### Executar Exemplo\n\n```bash\n# Exemplos b\u00e1sicos\npoetry run python examples/basic_usage.py\npoetry run python examples/async_usage.py\n\n# Exemplos do m\u00f3dulo LLM\npoetry run python examples/llm/custom_model_example.py\npoetry run python examples/llm/metrics_example.py\n\n# Demonstra\u00e7\u00f5es completas do m\u00f3dulo LLM\npoetry run python examples/llm/features_demo.py\npoetry run python examples/llm/improvements_demo.py\npoetry run python examples/llm/medium_priority_demo.py\n```\n\n## \ud83d\udcda Documenta\u00e7\u00e3o\n\n### \ud83d\udcd6 Documenta\u00e7\u00e3o Principal\n\n- **[\ud83c\udfd7\ufe0f Arquitetura](ARCHITECTURE.md)** - Vis\u00e3o geral da arquitetura e padr\u00f5es de design\n- **[\ud83e\udd1d Contribui\u00e7\u00e3o](CONTRIBUTING.md)** - Guia completo para contribuidores\n- **[\ud83d\udccb Changelog](CHANGELOG.md)** - Hist\u00f3rico de mudan\u00e7as e vers\u00f5es\n- **[\ud83d\udcc4 Licen\u00e7a](LICENSE)** - Termos de uso e licenciamento\n\n### \ud83d\udce6 Documenta\u00e7\u00e3o dos M\u00f3dulos\n\n- **[\ud83e\udd16 LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)** - Guia completo do m\u00f3dulo de modelos de linguagem\n- **[\ud83d\udd0d WebScraping](src/appserver_sdk_python_ai/webscraping/README.md)** - Guia completo do m\u00f3dulo de web scraping\n- **[\ud83d\udc41\ufe0f OCR](src/appserver_sdk_python_ai/ocr/README.md)** - Guia completo do m\u00f3dulo de reconhecimento \u00f3ptico de caracteres\n- **[\ud83d\udd27 Shared](src/appserver_sdk_python_ai/shared/README.md)** - Utilit\u00e1rios e funcionalidades compartilhadas\n\n### Estrutura do Projeto\n\n```\nappserver-sdk-python-ai/\n\u251c\u2500\u2500 src/\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 appserver_sdk_python_ai/\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 py.typed # Marcador de tipos Python\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 llm/ # M\u00f3dulo LLM\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 README.md # Documenta\u00e7\u00e3o do LLM\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 core/ # Funcionalidades principais\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 service/ # Servi\u00e7os e clientes\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 exceptions/ # Exce\u00e7\u00f5es espec\u00edficas\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 docs/ # Documenta\u00e7\u00e3o interativa\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 utils/ # Utilit\u00e1rios do m\u00f3dulo\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 webscraping/ # M\u00f3dulo WebScraping\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 README.md # Documenta\u00e7\u00e3o do WebScraping\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 core/ # Funcionalidades principais\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 docling/ # Integra\u00e7\u00e3o com Docling\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 utils/ # Utilit\u00e1rios do m\u00f3dulo\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 exceptions/ # Exce\u00e7\u00f5es espec\u00edficas\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 ocr/ # M\u00f3dulo OCR\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 README.md # Documenta\u00e7\u00e3o do OCR\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 core/ # Funcionalidades principais\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 exceptions/ # Exce\u00e7\u00f5es espec\u00edficas\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 shared/ # Utilit\u00e1rios compartilhados\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 README.md # Documenta\u00e7\u00e3o dos utilit\u00e1rios\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 exceptions.py # Exce\u00e7\u00f5es base\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 core/ # Funcionalidades compartilhadas\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 utils/ # Utilit\u00e1rios comuns\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 examples/ # Exemplos de uso\n\u251c\u2500\u2500 tests/ # Testes automatizados\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 test_llm/ # Testes do m\u00f3dulo LLM\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 test_webscraping/ # Testes do m\u00f3dulo WebScraping\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 test_ocr/ # Testes do m\u00f3dulo OCR\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 test_shared/ # Testes dos utilit\u00e1rios\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 integration/ # Testes de integra\u00e7\u00e3o\n\u251c\u2500\u2500 examples/ # Exemplos de uso e demonstra\u00e7\u00f5es\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 llm/ # Exemplos do m\u00f3dulo LLM\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 output/ # Sa\u00eddas dos exemplos\n\u251c\u2500\u2500 scripts/ # Scripts de desenvolvimento\n\u251c\u2500\u2500 .github/ # Configura\u00e7\u00f5es do GitHub\n\u2514\u2500\u2500 pyproject.toml # Configura\u00e7\u00e3o do Poetry\n```\n\n### Modelos e Configura\u00e7\u00f5es Dispon\u00edveis\n\n- `AIConfig`: Configura\u00e7\u00e3o do cliente LLM\n- `ChatResponse`: Modelo de resposta do chat\n- `Message`: Modelo de mensagem para conversas\n- `LLMConfig`: Configura\u00e7\u00e3o espec\u00edfica do m\u00f3dulo LLM\n\n### Exce\u00e7\u00f5es\n\n- `LLMError`: Exce\u00e7\u00e3o base do m\u00f3dulo LLM\n- `LLMProviderError`: Erro espec\u00edfico do provedor\n- `LLMAuthenticationError`: Erro de autentica\u00e7\u00e3o\n- `LLMRateLimitError`: Erro de limite de taxa\n- `LLMTimeoutError`: Erro de timeout\n\n## \ud83e\udd16 M\u00f3dulo LLM\n\nO m\u00f3dulo LLM oferece funcionalidades avan\u00e7adas para intera\u00e7\u00e3o com modelos de linguagem:\n\n### \ud83d\ude80 Funcionalidades Principais\n\n- **Cliente LLM**: Interface unificada para diferentes provedores\n- **Cache Inteligente**: Sistema de cache LRU thread-safe para otimiza\u00e7\u00e3o\n- **Valida\u00e7\u00e3o Robusta**: Valida\u00e7\u00e3o de entrada e sa\u00edda com m\u00faltiplos n\u00edveis\n- **Logging Estruturado**: Sistema de logging avan\u00e7ado com contexto\n- **M\u00e9tricas e Monitoramento**: Coleta autom\u00e1tica de m\u00e9tricas de performance\n- **Configura\u00e7\u00e3o Centralizada**: Gerenciamento unificado de configura\u00e7\u00f5es\n\n### \ud83d\udcca Sistema de M\u00e9tricas\n\nO m\u00f3dulo inclui um sistema abrangente de m\u00e9tricas:\n\n```python\nfrom appserver_sdk_python_ai.llm import (\n get_metrics_summary,\n export_metrics,\n record_operation_metric\n)\n\n# Coleta autom\u00e1tica durante opera\u00e7\u00f5es\nsummary = get_metrics_summary()\nprint(f\"Opera\u00e7\u00f5es realizadas: {len(summary['operation_stats'])}\")\n\n# Exporta\u00e7\u00e3o para an\u00e1lise\nexport_metrics(format_type=\"json\", file_path=\"metrics.json\")\nexport_metrics(format_type=\"prometheus\", file_path=\"metrics.prom\")\n```\n\n**Tipos de M\u00e9tricas Coletadas:**\n- \u23f1\ufe0f Lat\u00eancia e dura\u00e7\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es\n- \ud83d\udcc8 Contadores de sucesso/erro\n- \ud83d\udcbe Uso de mem\u00f3ria e CPU\n- \ud83d\udd22 Estat\u00edsticas de tokens processados\n- \ud83d\udcca Histogramas de performance\n\n### \ud83d\udcd6 Documenta\u00e7\u00e3o Completa\n\nPara documenta\u00e7\u00e3o detalhada do m\u00f3dulo LLM, consulte:\n- **[\ud83d\udcda README do M\u00f3dulo LLM](src/appserver_sdk_python_ai/llm/README.md)** - Documenta\u00e7\u00e3o completa e consolidada\n- **[\ud83d\udd27 Documenta\u00e7\u00e3o Interativa](src/appserver_sdk_python_ai/llm/docs/interactive_docs.py)** - Acesso din\u00e2mico \u00e0 documenta\u00e7\u00e3o\n- **[\ud83d\udca1 Exemplos Pr\u00e1ticos](examples/llm/)** - Exemplos de uso organizados por funcionalidade\n- **[\ud83d\udcca M\u00e9tricas e Outputs](examples/output/)** - Arquivos de m\u00e9tricas e relat\u00f3rios\n- **[\ud83d\udcdd Logs do Sistema](examples/output/)** - Logs estruturados da aplica\u00e7\u00e3o\n\n> **Nota**: A documenta\u00e7\u00e3o do m\u00f3dulo LLM foi consolidada em um \u00fanico local para evitar redund\u00e2ncia. O sistema de documenta\u00e7\u00e3o interativa carrega dinamicamente o conte\u00fado do README.md do m\u00f3dulo.\n\n## \ud83e\udd1d Contribuindo\n\nContribui\u00e7\u00f5es s\u00e3o muito bem-vindas! Este projeto segue padr\u00f5es rigorosos de qualidade e documenta\u00e7\u00e3o.\n\n### \ud83d\ude80 In\u00edcio R\u00e1pido para Contribuidores\n\n1. **Fork** o projeto no GitHub\n2. **Clone** seu fork localmente\n3. **Configure** o ambiente de desenvolvimento\n4. **Crie** uma branch para sua feature\n5. **Desenvolva** seguindo nossos padr\u00f5es\n6. **Teste** suas mudan\u00e7as\n7. **Submeta** um Pull Request\n\n### \ud83d\udcda Documenta\u00e7\u00e3o Completa\n\nPara informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre como contribuir, consulte nosso **[Guia de Contribui\u00e7\u00e3o](CONTRIBUTING.md)**, que inclui:\n\n- \ud83d\udee0\ufe0f Configura\u00e7\u00e3o do ambiente de desenvolvimento\n- \ud83d\udccf Padr\u00f5es de c\u00f3digo e conven\u00e7\u00f5es\n- \ud83e\uddea Como escrever e executar testes\n- \ud83d\udcdd Conven\u00e7\u00f5es de commit e documenta\u00e7\u00e3o\n- \ud83d\udd04 Processo completo de Pull Request\n- \ud83d\udc1b Como reportar bugs e sugerir funcionalidades\n\n### \u26a1 Contribui\u00e7\u00f5es R\u00e1pidas\n\n- **\ud83d\udc1b Bug Reports**: [Abrir Issue](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues/new?template=bug_report.md)\n- **\ud83d\udca1 Feature Requests**: [Sugerir Funcionalidade](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues/new?template=feature_request.md)\n- **\ud83d\udcdd Documenta\u00e7\u00e3o**: Melhorias sempre bem-vindas\n- **\ud83e\uddea Testes**: Aumente nossa cobertura de testes\n\n### Conven\u00e7\u00f5es de Documenta\u00e7\u00e3o\n\n#### Nomenclatura de Arquivos\n- **Prefer\u00eancia**: Documenta\u00e7\u00e3o no `README.md` do pr\u00f3prio m\u00f3dulo\n- **Formato alternativo**: `{modulo}-{tipo}.md` (apenas quando necess\u00e1rio)\n\n#### Estrutura dos Documentos\n1. **T\u00edtulo e Descri\u00e7\u00e3o**\n2. **\u00cdndice** (se necess\u00e1rio)\n3. **Conte\u00fado Principal**\n4. **Exemplos Pr\u00e1ticos**\n5. **Refer\u00eancias e Links**\n\n#### Adicionando Nova Documenta\u00e7\u00e3o\n1. **Criar Arquivo**: Use a conven\u00e7\u00e3o `{modulo}-{tipo}.md`\n2. **Seguir Estrutura**: Mantenha consist\u00eancia com documentos existentes\n3. **Atualizar README**: Adicione refer\u00eancia neste arquivo\n4. **Links Cruzados**: Atualize links relevantes em outros documentos\n\n#### Manuten\u00e7\u00e3o da Documenta\u00e7\u00e3o\n- **Revis\u00e3o Regular**: Mensal ou a cada release\n- **Verifica\u00e7\u00f5es**: Links funcionais, informa\u00e7\u00f5es atualizadas, exemplos v\u00e1lidos\n- **Sincroniza\u00e7\u00e3o**: Manter sincronizado com mudan\u00e7as no c\u00f3digo\n- **Versionamento**: Indicar mudan\u00e7as significativas\n\n## \ud83d\udcc4 Licen\u00e7a\n\nEste projeto est\u00e1 licenciado sob a **Licen\u00e7a MIT** - veja o arquivo **[LICENSE](LICENSE)** para detalhes completos.\n\n### \ud83d\udd13 Resumo da Licen\u00e7a\n\n- \u2705 **Uso comercial** permitido\n- \u2705 **Modifica\u00e7\u00e3o** permitida\n- \u2705 **Distribui\u00e7\u00e3o** permitida\n- \u2705 **Uso privado** permitido\n- \u274c **Sem garantias** ou responsabilidades\n\n## \ud83d\udcde Suporte e Comunidade\n\n### \ud83c\udd98 Canais de Suporte\n\n- **\ud83d\udc1b Issues**: [GitHub Issues](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/issues) - Para bugs e problemas\n- **\ud83d\udcac Discuss\u00f5es**: [GitHub Discussions](https://github.com/appserver/appserver-sdk-python-ai/discussions) - Para perguntas e ideias\n- **\ud83d\udce7 Email**: suporte@appserver.com - Para suporte direto\n- **\ud83d\udcda Documenta\u00e7\u00e3o**: Consulte os READMEs espec\u00edficos de cada m\u00f3dulo\n\n### \ud83e\udd1d Comunidade\n\n- **\ud83c\udf1f Star** o projeto se ele foi \u00fatil\n- **\ud83c\udf74 Fork** para contribuir\n- **\ud83d\udc40 Watch** para acompanhar atualiza\u00e7\u00f5es\n- **\ud83d\udce2 Share** com outros desenvolvedores\n\n## \ud83d\ude80 Status e Roadmap\n\n### \ud83d\udcca Status Atual\n\n- \u2705 **Est\u00e1vel**: M\u00f3dulo LLM (v0.0.20)\n- \ud83d\udea7 **Em Desenvolvimento**: M\u00f3dulos WebScraping e OCR\n- \ud83d\udccb **Planejado**: M\u00f3dulos de an\u00e1lise de dados e automa\u00e7\u00e3o\n- \ud83d\udd04 **Cont\u00ednuo**: Melhorias de performance e documenta\u00e7\u00e3o\n\n### \ud83d\uddfa\ufe0f Roadmap\n\n- **Q1 2024**: Estabiliza\u00e7\u00e3o completa dos m\u00f3dulos WebScraping e OCR\n- **Q2 2024**: M\u00f3dulo de an\u00e1lise de dados\n- **Q3 2024**: M\u00f3dulo de automa\u00e7\u00e3o e workflows\n- **Q4 2024**: Integra\u00e7\u00e3o com mais provedores de IA\n\n---\n\n<div align=\"center\">\n\n**Desenvolvido com \u2764\ufe0f pela equipe AppServer**\n\n[\ud83c\udf10 Website](https://appserver.com) \u2022 [\ud83d\udce7 Contato](mailto:suporte@appserver.com) \u2022 [\ud83d\udcf1 LinkedIn](https://linkedin.com/company/appserver)\n\n</div>\n",
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