Feat: Adiciona versão 2 do gemini_extrair com saída estruturada.

NAMESPACE

@@ -31,6 +31,7 @@ export(extrair_valor_arbitrado)
 export(file_search)
 export(filtrar_df)
 export(gemini_extrair)
+export(gemini_extrair2)
 export(gpt_extrair)
 export(gpt_json)
 export(gpt_ler)

R/gemini_extrair.R

@@ -92,3 +92,100 @@ Retorne as respostas em formato json com as seguintes chaves: {colunas}")
   extrair <- purrr::insistently(.f, taxa, quiet = FALSE)
   extrair()
 }
+
+
+#' Extrai informações de textos judiciais com o GEMINI com saída estruturada
+#'
+#' @param x Texto
+#' @param api_key Chave do GEMINI. Se não informada, buscara a variável de ambiente
+#'     GEMINI_API_KEY.
+#' @param instrucao Orientação ao GEMINI, informando inclusive a delimitação por três
+#'     apóstrofes.
+#' @param perguntas Vetor de perguntas.
+#' @param colunas lista  com json schema
+#' @param modelo Modelo do Gemini
+#' @param temperatura Nível de aleatoriedade. Padrão: 0, ou seja, determinístico.
+#' @param max_output_tokens = Número máximo na resposta.
+#' @param top_p  Máxima probabilidade cumulativa para a amostra de tokens.
+#' @param top_k Número máximo de tokens incluídos na amostra.
+#'
+#' @return json
+#' @export
+#'
+gemini_extrair2 <- function(x, 
+                           api_key=NULL, 
+                           instrucao, 
+                           perguntas, 
+                           colunas,
+                           modelo = "gemini-1.5-flash",
+                           temperatura = 0,
+                           max_output_tokens = 100000,
+                           top_p = 0.4,
+                           top_k = 2){
+
+  if(is.null(api_key)){
+
+    api_key = Sys.getenv("GEMINI_API_KEY")
+  }
+  uri <- glue::glue("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{modelo}:generateContent?key={api_key}")
+
+
+  headers <- c(`Content-Type`="application/json")
+
+  perguntas <- stringr::str_c(perguntas, collapse = ",\n")
+
+  #colunas <- stringr::str_c(colunas, collapse = ", ")
+
+  body <- list(contents = list(
+    parts = list( text = glue::glue("{instrucao} ```{x}```. Responda \u00E0s seguintes perguntas:
+{perguntas}")
+    )),
+    `safetySettings` = list(
+      list(category = "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
+           threshold = "BLOCK_NONE"),
+      list(category = "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
+           threshold = "BLOCK_NONE"),
+      list(category = "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
+           threshold = "BLOCK_NONE"),
+      list(category = "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
+           threshold = "BLOCK_NONE")
+    ),
+
+    `generationConfig` = list(
+      `response_mime_type` = "application/json",
+      `response_schema` = list(
+        type = "OBJECT",
+        properties = colunas),
+      temperature = temperatura,
+      `maxOutputTokens` =  max_output_tokens,
+      topP =  top_p,
+      topK = top_k
+    )
+
+
+  )
+
+
+  taxa <- purrr::rate_delay(0.2, max_times = 3)
+
+
+  .f <- function(){
+
+    r2 <- httr::POST(uri, body = body, encode ="json",
+                     httr::add_headers(.headers = headers))
+
+
+    x1 <-  httr::content(r2, "text") |>
+      jsonlite::fromJSON() |>
+      purrr::pluck("candidates","content","parts",1,"text") |>
+      stringr::str_extract("\\{\\X+\\}") |>
+      jsonlite::prettify()
+
+    return(x1)
+  }
+
+
+  extrair <- purrr::insistently(.f, taxa, quiet = FALSE)
+  extrair()
+}
+