4) (Opcional, mas recomendado) avaliar_risco.py — triagem de risco de assédio

avaliar_risco.py

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
cliente = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
modelo = "gpt-4"

def avaliar_risco_assedio(mensagem_usuario: str) -> dict:

Classifica a mensagem quanto a risco de assédio/perseguição:

 nível ∈ {informativo, preocupante, grave}
 saida: {"nivel": str, "notificar": bool, "justificativa": str}
 
  prompt =
    Você é um avaliador de risco de assédio moral/sexual em ambiente público hospitalar.
    Classifique a mensagem do usuário em:
    - informativo: relato genérico sem indícios concretos diretos.
    - preocupante: sinais de condutas inadequadas (humilhação, ameaças veladas, retaliação).
    - grave: assédio claro, perseguição sistemática, coação, abuso de poder, discriminação.
    Para 'grave' → notificar = true. Para 'preocupante' → notificar = false (orientar registrar e buscar canais). 
    Para 'informativo' → notificar = false (educar e orientar).
    Retorne JSON: {"nivel": "...", "notificar": true/false, "justificativa": "..."}.

Considere ética, sigilo, LGPD e canais internos adequados.

r = cliente.chat.completions.create(
    model=modelo,
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt},
        {"role": "user", "content": mensagem_usuario}
    ],
    temperature=0
)
import json
try:
    return json.loads(r.choices[0].message.content)
except Exception:
    return {"nivel":"informativo","notificar":False,"justificativa":"formato inesperado"}

5) app.py — usar contexto hospitalar + regras de ética/escalação

app.py

from flask import Flask, render_template, request
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
from time import sleep

from personas import personas
from selecionar_persona import selecionar_persona

opcional:

from avaliar_risco import avaliar_risco_assedio

load_dotenv()
cliente = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
modelo = "gpt-4"

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'alura'

def carregar_contexto(caminho):
    with open(caminho, "r", encoding="utf-8") as f:
        return f.read()

contexto = carregar_contexto("dados/hospital_contexto.txt")

REGRAS_ETICAS =

PRINCÍPIOS IRREVOGÁVEIS (aplicam-se a TODAS as respostas):

1) Não assediar, humilhar nem retaliar. Tom sempre respeitoso.
2) Privacidade e LGPD: não exponha dados pessoais identificáveis.
3) Incentive documentação objetiva (datas, fatos, evidências).
4) Oriente sobre canais formais quando apropriado, sem forçar.
5) Educação e melhoria contínua: estimule aprendizado e fair-play.
6) Em casos graves, sugira buscar Ouvidoria/Comissão de Ética/Compliance.

Json

def bot(pergunta: str):
    maximo_tentativas = 1
    repeticao = 0


    # 1) Seleciona persona
    perfil = selecionar_persona(pergunta)
    personalidade = personas.get(perfil, personas['acolhedora'])

    # 2) (Opcional) Avalia risco de assédio
    risco = avaliar_risco_assedio(pergunta)
    bloco_risco = f"\n[AVALIAÇÃO_DE_RISCO]\nnível={risco['nivel']} | notificar={risco['notificar']} | motivo={risco['justificativa']}\n" if risco else ""

    while True:
        try:
            prompt_do_sistema = f

• Você é um assistente institucional de um hospital público (tecnovigilância, ensino e assistência).
• Use o CONTEXTO e siga RIGOROSAMENTE as REGRAS ÉTICAS. Adote a PERSONA definida.

Json

# CONTEXTO
{contexto}

# PERSONA
{personalidade}

# REGRAS ÉTICAS
{REGRAS_ETICAS}

# CONDUTA EM ESCALAÇÃO

- Se a avaliação de risco for "grave", oriente a pessoa a registrar os fatos e buscar os canais formais, como Ouvidoria, Comissão de Ética ou RH/Compliance, sem expor dados pessoais e mantendo sigilo. Evite acusações e foque nos procedimentos e na proteção do denunciante.  
- Se for "preocupante", sugira documentar os acontecimentos e promover um diálogo mediado ou educativo, desde que seja seguro, e indique os canais formais caso a situação continue.  
- Se for "informativo", instrua sobre boas práticas, cultura de equipe e medidas de prevenção.  

# TOM
- Profissional, claro, empático (mesmo para a persona "autoritária", evitar qualquer linguagem abusiva).
- Respostas concisas e acionáveis.

Json

- {bloco_risco}

resp = cliente.chat.completions.create(
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt_do_sistema},
        {"role": "user", "content": pergunta}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=450,
    model=modelo
)

return resp.choices[0].message.content
except Exception as erro:
repeticao += 1
if repeticao >= maximo_tentativas:
    return f"Erro no GPT: {erro}"
sleep(1)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
pergunta = request.json["msg"]
resposta = bot(pergunta)
return resposta

@app.route("/")
def home():
return render_template("index.html")

if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)