API GeniusAI

API em FastAPI que integra modelos de IA proprios (YOLO) e LLM via OpenAI. Ela expõe endpoints para analise de exames (por imagem), interpretacao clinica e retorno de imagens anotadas, unificando multiplas integracoes de IA em uma unica API.

Tecnologias

• Python, FastAPI, Uvicorn
• YOLO (ultralytics) para deteccao/segmentacao
• OpenAI API (LLM) para interpretacao clinica
• Pillow, Pandas, Numpy
• Loguru para logging

Requisitos

• Python 3.10+
• Dependencias em requirements.txt
• .env com API_KEY (necessario para endpoints que usam LLM)

Como rodar

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

Acesse:

• Docs: http://localhost:8000/docs
• Healthcheck: http://localhost:8000/health

Variaveis de ambiente

Exemplo em .env.exemple (ou .env copy.exemple). O essencial:

API_KEY=...

Sem essa chave, apenas os endpoints que nao dependem do LLM funcionam.

Arquitetura (clean-lite)

Separacao simples por responsabilidade, mantendo a aplicacao leve:

main.py
controllers/        # camada HTTP (FastAPI)
core/
  ports/            # contratos (interfaces)
  use_cases/        # regras de negocio
infra/
  ai/               # integracao com modelos YOLO
  image/            # processamento de imagens
  llm/              # integracao OpenAI
utils/              # logging e helpers
AI/                 # modelos treinados

Fluxo principal:

1. Controller recebe a requisicao.
2. Use case aplica a regra de negocio.
3. Infra executa chamadas externas (YOLO, OpenAI, imagem).

Logging

Usamos loguru em utils/logger.py.

from utils.logger import get_logger
logger = get_logger()

Endpoints

Base URL: http://localhost:8000

• GET / redireciona para /docs (Swagger)
• GET /health healthcheck da API
• POST /chat retorna interpretacao clinica via LLM a partir de um JSON de resultados
• POST /analise/{exam_type}/result_full retorna deteccoes, interpretacao clinica e imagem anotada
• POST /analise/{exam_type}/result_object retorna somente as deteccoes (objetos)
• POST /analise/{exam_type}/result_img retorna somente a imagem com anotacoes
• POST /analise/{exam_type}/result_interpretation retorna somente a interpretacao clinica

Notas:

• exam_type deve corresponder a um modelo disponivel em infra/ai/ai_services.py
• Endpoints de interpretacao dependem de API_KEY

Qualidade

flake8 .
black .