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File metadata and controls

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🛠 Como Rodar Localmente

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Pré-requisitos

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • Conta Google Cloud (BigQuery e Firestore)
  • API Key do Google Gemini
  • Firebase Project

Backend

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/ta-certo-isso-ai-analytics.git
cd ta-certo-isso-ai-analytics/backend

2. Crie um ambiente virtual

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
venv\Scripts\activate  # Windows

3. Instale dependências

pip install -r requirements.txt

4. Configure variáveis de ambiente

export GOOGLE_API_KEY=sua_api_key_gemini
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=seu-projeto-id
export BIGQUERY_DATASET=fact_checking_analytics
export BIGQUERY_TABLE=analises

5. Configure credenciais do Google Cloud

Existem duas formas de autenticar com o Google Cloud:

Opção A: Usando gcloud CLI (Recomendado para desenvolvimento local)

gcloud auth application-default login

Este comando abre o navegador para você fazer login com sua conta Google.

Opção B: Usando Service Account JSON (Recomendado para produção)

Passo a passo para obter o arquivo JSON:

  1. Acesse o Google Cloud Console:

  2. Crie uma Service Account:

    • No menu lateral, vá em IAM & Admin → Service Accounts
    • Clique em + CREATE SERVICE ACCOUNT
    • Dê um nome (ex: analytics-backend)
    • Descrição (ex: Service account para o backend do analytics)
    • Clique em CREATE AND CONTINUE

  3. Conceda permissões (na etapa 2 do formulário):

    • BigQuery Admin - Para ler/escrever no BigQuery
    • Cloud Datastore User - Para acessar o Firestore
    • Vertex AI User - Para usar o Google Gemini
    • Clique em CONTINUE e depois DONE

  4. Baixe o arquivo JSON:

    • Na lista de service accounts, encontre a que você criou
    • Clique nos 3 pontos (⋮) à direita → Manage keys
    • Clique em ADD KEY → Create new key
    • Selecione JSON
    • Clique em CREATE - o arquivo será baixado automaticamente

  5. Configure a variável de ambiente:

    # Mova o arquivo para um local seguro
mkdir -p ~/.gcp
mv ~/Downloads/seu-projeto-xxxxx.json ~/.gcp/analytics-credentials.json

# Configure a variável de ambiente
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="$HOME/.gcp/analytics-credentials.json"

# Para tornar permanente, adicione ao seu ~/.bashrc ou ~/.zshrc:
echo 'export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="$HOME/.gcp/analytics-credentials.json"' >> ~/.bashrc

⚠️ Segurança: Nunca compartilhe ou commite este arquivo JSON no Git. Ele contém credenciais sensíveis!

6. Execute o servidor

uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Acesse: http://localhost:8000/docs (Swagger UI)

Frontend

1. Navegue para o diretório

cd ../frontend

2. Instale dependências

npm install

3. Configure variáveis de ambiente

Crie .env:

VITE_API_URL=http://localhost:8000
VITE_FIREBASE_API_KEY=sua_firebase_api_key
VITE_FIREBASE_AUTH_DOMAIN=seu-projeto.firebaseapp.com
VITE_FIREBASE_PROJECT_ID=seu-projeto-id
VITE_FIREBASE_STORAGE_BUCKET=seu-projeto.appspot.com
VITE_FIREBASE_MESSAGING_SENDER_ID=123456789
VITE_FIREBASE_APP_ID=1:123456789:web:abcdef

4. Execute o dev server

npm run dev

Acesse: http://localhost:5173

Documentação Relacionada

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