Extração Inteligente de Dados de PDF com Replit e IA
Aprenda a criar um sistema com IA generativa que automatiza a extração de campos de arquivos PDF para diversos usos corporativos
Por que isso é importante
Automatizar a extração de informações estruturadas de documentos em PDF com IA reduz tempo operacional, elimina erros humanos e viabiliza a criação de micro SaaS em diversos mercados.
Construindo uma Mini Aplicação com IA
Foi desenvolvido um sistema funcional dentro do Replit que permite criar projetos com campos de extração personalizados e carregar um ou mais arquivos PDF. A IA então executa a análise dos documentos e preenche os campos automaticamente.
Campos de Extração
Para o primeiro exemplo, o sistema foi treinado para extrair três campos de um artigo científico: título, autores e data da publicação. Os nomes e formatos podem ser definidos parametrizadamente pelo usuário.
Banco de Dados e Armazenamento
Foram utilizados dois tipos de banco: o relacional padrão (Neon) para campos textuais e um banco Object Storage para PDFs, suportando imagens, documentos e arquivos grandes com performance.
Console de Logs Replit
O console interno do Replit exibe os passos durante a extração dos dados, oferecendo transparência sobre o que está sendo processado, o status da requisição e detalhando os retornos da IA.
Casos de Testes Aplicados
Além de artigos científicos, o sistema também foi testado com contratos, extraindo dados como valor, contratante e formato de pagamento, demonstrando flexibilidade para inúmeros tipos de documento.
⚠️Atenção
Os documentos podem conter formatos variados que influenciam a efetividade da IA, sendo importante ajustar os prompts para obter melhores resultados com o tempo.
Aplicações Empresariais Reais
A solução se encaixa bem em setores como bancos, imobiliárias ou qualquer empresa que precise validar documentos rotineiramente. Pode-se criar um micro SaaS que aceita múltiplos arquivos e faz extração em lote.
Prompt Inteligente para o Sistema
Toda a aplicação foi criada inicialmente com um único prompt detalhado, em inglês, descrevendo o fluxo de tarefas, incluindo como o usuário adiciona campos, arquivos, e como a IA deve interagir com a API Gemini.
Leitura de Documentação e Integração com APIs
Entender a documentação da API Gemini foi essencial. Foi necessário realizar upload do arquivo e apenas então iniciar a conversa com IA para extração dos dados do conteúdo interno.
ℹ️Dica Profissional
Crie prompts detalhados baseados em workflows reais. Use inglês técnico para maior precisão de compreensão da IA, testando com casos específicos e refinando de forma incremental.
Dividindo por Funcionalidade
O desenvolvimento foi dividido em prompts pequenos, cada um responsável por uma ou duas funcionalidades, como criação de menu lateral, integração com banco, upload de arquivos, etc.
Uso da IA Gemini para Grandes PDFs
A escolha do modelo Gemini foi estratégica, pela capacidade de processar até 1 milhão de tokens, sendo ideal para PDFs robustos como contratos longos e documentos técnicos densos.
❌Erro Comum na Extração
Em um dos exemplos a data foi interpretada incorretamente. Isso demonstra que a IA pode precisar de instruções mais claras sobre onde buscar as informações no documento.
Melhoria Iterativa com Histórico
O Replit mantém histórico de prompts e execuções, o que possibilita revisar e reajustar comandos anteriores para refinar o sistema rapidamente até alcançar um resultado eficaz.
Uso Estratégico em Modelo de Negócio
Um micro SaaS interno para empresas B2B pode nascer dessa aplicação, automatizando etapas críticas no fluxo de trabalho com foco em eficiência, escalabilidade e padronização de análise de documentos.
Alternativas Baseadas em Conhecimento Técnico
Usuários com mais domínio técnico podem optar por desenvolver esse mesmo sistema em outra plataforma como o Claude code, ganhando maior controle do código-fonte e personalização.