INVESTIGA_AI é uma aplicação web desenvolvida para realizar a análise automatizada de endereços IP extraídos de arquivos PDF. O sistema combina tecnologias modernas de backend e frontend, aliadas ao poder de modelos de linguagem, para transformar documentos não estruturados em relatórios analíticos estruturados.
A aplicação INVESTIGA_AI oferece uma série de funcionalidades automatizadas para facilitar a análise de endereços IP extraídos de documentos. Entre as principais estão:
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Upload de arquivos PDF contendo endereços IP e datas associadas;
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Extração inteligente de dados com uso de RAG via modelo de linguagem (OpenAI API);
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Integração com APIs externas para enriquecer a análise dos IPs:
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Whois: dados de registro e propriedade;
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VirusTotal: detecção de comportamentos maliciosos;
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IPAPI: localização geográfica e informações de rede;
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Geração automatizada de relatórios no formato Excel com todas as informações coletadas;
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Aplicação hospedada na Google Cloud Platform (GCP), acessível via navegador web;
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Interface web intuitiva e leve, desenvolvida com JavaScript puro.
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Linguagem: Python
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Framework: FastAPI
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Servidor ASGI: Uvicorn
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Bibliotecas principais:
openai(integração com OpenAI API para RAG)PyPDF2(extração de texto de arquivos PDF)langchain(framework para processamento de linguagem natural)faiss-cpu(indexação de dados vetoriais para busca rápida)selenium(automação de navegação web, se necessário para consultas externas)python-multipart(upload de arquivos)python-dotenv(gerenciamento de variáveis de ambiente)tiktoken(tokenização de dados para o modelo de linguagem)openpyxl(geração de relatórios Excel)pandas(manipulação de dados)
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Linguagem: JavaScript (ES6+)
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Markup & Estilo: HTML5, CSS3
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Bibliotecas / Plugins:
- VanillaJS (manipulação do DOM e comunicação com o backend via Fetch API)
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Plataforma de nuvem: Google Cloud Platform (GCP)
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Serviços usados:
- Cloud Run (containerização e orquestração)
- Cloud Storage (armazenamento de arquivos PDF e relatórios)
- Secret Manager (armazenamento seguro de chaves de API)
- Controle de versão: Git + GitHub
- Documentação da API: OpenAPI (gerada automaticamente pelo FastAPI)
- CI/CD (opcional): GitHub Actions
Acesse a aplicação diretamente no seguinte link:
- No site, você verá a opção de upload de um arquivo PDF. Certifique-se de que o arquivo PDF contenha endereços IP, cada um associado a uma data.
- Extração de dados: A aplicação realizará a extração dos endereços IP e suas respectivas datas do arquivo PDF.
- Consultas externas: A aplicação fará chamadas para APIs externas (Whois, VirusTotal e IPAPI) para obter informações sobre os IPs.
- Geração do relatório: Após o processamento, um relatório Excel será gerado e disponibilizado para download.
Assim que o relatório for gerado, um link de download será fornecido para você fazer o download do arquivo Excel com todas as informações coletadas.
Este projeto é desenvolvido pela comunidade do Insper Code e é de uso livre para fins educacionais e colaborativos. Não está associado a uma licença formal específica.
No entanto, encorajamos o uso responsável e o respeito pelos direitos de propriedade intelectual ao colaborar e contribuir para o projeto.
Caso tenha dúvidas sobre o uso do projeto, entre em contato com a equipe do Insper Code.
Este projeto foi desenvolvido pelo Insper Code, em colaboração com uma equipe dedicada de desenvolvedores e mentores. A ideia foi inspirada coordenada por Wesley Alves e desenvolvida também pelo time Gabriel Pradyumna e Mateus Moreira.
O projeto foi uma das iniciativas que contribuiram para o artigo publicado na obra IA por Mulheres, que foi lançado no Consulado-Geral do Brasil em Boston em 16/04/25. O evento contou com o apoio de Ana Moura, especialista em Forense Digital e Investigação Cibernética, e com a presença de figuras ilustres como o cônsul Santiago Mourão, o vice-cônsul Lauro Beltrão e o ministro Eugenio V Garcia.
Para mais informações ou para entrar em contato com os responsáveis pelo projeto, você pode acessar os seguintes perfis do LinkedIn: