ProjetoFuria

ProjetoFuria é uma solução completa para cadastro, validação e análise de fãs, com foco em experiências para comunidades de e-sports. O sistema permite coletar dados pessoais, interesses, atividades, eventos, compras, além de validar documentos e perfis de redes sociais usando inteligência artificial. O projeto é dividido em backend (API FastAPI) e frontend (Streamlit), proporcionando uma experiência moderna e interativa.

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🚀 Visão Geral

O objetivo do ProjetoFuria é criar uma plataforma robusta para:

• Coletar dados detalhados de fãs (nome, endereço, CPF, interesses, atividades, eventos, compras do último ano)
• Permitir upload e validação de documentos (ex: RG) usando OCR
• Vincular e validar perfis de redes sociais e e-sports
• Exibir um dashboard com resumo dos dados coletados
• Facilitar a integração entre frontend e backend de forma simples e escalável

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🏗️ Arquitetura

├── app/
│   ├── database.py          # Configuração da conexão com o banco de dados
│   ├── main.py              # Ponto de entrada da API FastAPI
│   ├── middleware/
│   │   └── upload_validator.py   # Middleware para validação de uploads
│   ├── models.py            # Modelos de dados (SQLAlchemy e Pydantic)
│   ├── routes/
│   │   ├── cadastro.py      # Rotas de cadastro de fãs
│   │   ├── dashboard.py     # Rotas para exibição e estatísticas de fãs
│   │   ├── redes.py         # Rotas para gerenciamento de redes sociais
│   │   └── upload.py        # Rotas para upload de documentos
│   └── services/
│       └── ai_validator.py  # Lógica de validação de conteúdo usando IA
├── frontend.py              # Arquivo Streamlit para o dashboard
├── requirements.txt         # Lista de dependências do projeto
└── README.md                # Documentação do projeto (este arquivo)

• Backend: API RESTful construída com FastAPI, responsável por processar dados, validar documentos e gerenciar integrações.
• Frontend: Interface web interativa desenvolvida em Streamlit, facilitando o cadastro e visualização dos dados.

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✨ Funcionalidades

• Cadastro completo de fãs: nome, endereço, CPF, interesses, atividades, eventos e compras.
• Upload de documentos: envio de imagem do RG ou similar.
• Validação de identidade via IA: OCR para extrair e comparar nome do documento com o informado.
• Vinculação de redes sociais: campos para links de perfis e páginas, incluindo e-sports.
• Validação de links: simulação de checagem de relevância dos perfis informados.
• Dashboard interativo: resumo visual dos dados coletados e validados.
• Documentação clara e exemplos de uso.

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⚙️ Instalação

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/morellicai/ProjetoFuria.git
cd ProjetoFuria

2. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

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🖥️ Como rodar localmente

Backend (FastAPI)

No diretório raiz, execute:

uvicorn app.main:app --reload

• Acesse a API em: http://127.0.0.1:8000
• Documentação automática: http://127.0.0.1:8000/docs

Frontend (Streamlit)

Em outro terminal, execute:

streamlit run frontend.py

• Acesse a interface web em: http://localhost:8501

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📝 Exemplo de Uso

1. Abra o frontend no navegador.
2. Preencha os campos de cadastro com seus dados.
3. Faça upload de uma imagem do seu RG.
4. Informe os links de suas redes sociais e perfis de e-sports.
5. Visualize o dashboard com o resumo dos dados e status das validações.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Backend: FastAPI, Uvicorn, Pydantic, pytesseract (OCR)
• Frontend: Streamlit
• Outros: Pandas, Pillow, requests