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Buscador_Rol_vs.4_IA

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.gitattributes +1 -0
.idea/.gitignore +3 -0
.idea/.name +1 -0
.idea/buscador_procedimentos_rn465_atualizado_v2 (2).iml +8 -0
.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml +6 -0
.idea/misc.xml +10 -0
.idea/modules.xml +8 -0
.idea/vcs.xml +7 -0
.idea/workspace.xml +77 -0
Buscador-Rol-Beta/.gitattributes +2 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/Buscador-Rol-Beta.iml +8 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml +6 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/misc.xml +4 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/modules.xml +8 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/vcs.xml +6 -0
Buscador-Rol-Beta/.idea/workspace.xml +45 -0
Dic.csv +5820 -0
Dic.xlsx +0 -0
Procfile +3 -0
README_melhorado.md +102 -0
TUSSxRolxSinônimosvs2.xlsx +3 -0
__pycache__/enhanced_search_v2.cpython-312.pyc +0 -0
app.py +221 -0
convert_excel_to_csv.py +74 -0
dic_convert.py +66 -0
dicionario_ptbr.txt +0 -0
enhanced_search_v2.py +479 -0
requirements.txt +10 -0
rol_procedures_database.csv +0 -0
templates/index.html +627 -0
user_feedback.csv +11 -0

.gitattributes CHANGED Viewed

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+TUSSxRolxSinônimosvs2.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

.idea/.gitignore ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,3 @@

+# Default ignored files
+/shelf/
+/workspace.xml

.idea/.name ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1 @@


1	+ app.py

.idea/buscador_procedimentos_rn465_atualizado_v2 (2).iml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,8 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager">
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>

.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,6 @@

+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <settings>
+    <option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
+    <version value="1.0" />
+  </settings>
+</component>

.idea/misc.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,10 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="Black">
+    <option name="sdkName" value="Python 3.12" />
+  </component>
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.12" project-jdk-type="Python SDK" />
+  <component name="PyCharmProfessionalAdvertiser">
+    <option name="shown" value="true" />
+  </component>
+</project>

.idea/modules.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,8 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/buscador_procedimentos_rn465_atualizado_v2 (2).iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/buscador_procedimentos_rn465_atualizado_v2 (2).iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>

.idea/vcs.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,7 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/Buscador-Rol-Beta" vcs="Git" />
+  </component>
+</project>

.idea/workspace.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,77 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="AutoImportSettings">
+    <option name="autoReloadType" value="SELECTIVE" />
+  </component>
+  <component name="ChangeListManager">
+    <list default="true" id="535e8ee2-4029-46da-b41e-b4a4a8ae37c4" name="Changes" comment="">
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/Procfile" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/TUSSxRolxSinônimosvs2.xlsx" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/app.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/convert_excel_to_csv.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/enhanced_search_v2.py" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/requirements.txt" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/rol_procedures_database.csv" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/templates/index.html" afterDir="false" />
+      <change afterPath="$PROJECT_DIR$/user_feedback.csv" afterDir="false" />
+    </list>
+    <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
+    <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
+    <option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
+    <option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
+  </component>
+  <component name="FileTemplateManagerImpl">
+    <option name="RECENT_TEMPLATES">
+      <list>
+        <option value="Python Script" />
+      </list>
+    </option>
+  </component>
+  <component name="Git.Settings">
+    <option name="RECENT_GIT_ROOT_PATH" value="$PROJECT_DIR$" />
+  </component>
+  <component name="ProjectColorInfo">{
+  &quot;associatedIndex&quot;: 5
+}</component>
+  <component name="ProjectId" id="2yxXqjyULU7oDSlutYAO9E98qiQ" />
+  <component name="ProjectLevelVcsManager">
+    <ConfirmationsSetting value="2" id="Add" />
+  </component>
+  <component name="ProjectViewState">
+    <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
+    <option name="showLibraryContents" value="true" />
+  </component>
+  <component name="PropertiesComponent">{
+  &quot;keyToString&quot;: {
+    &quot;ASKED_ADD_EXTERNAL_FILES&quot;: &quot;true&quot;,
+    &quot;Python.app.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
+    &quot;Python.convert_excel_to_csv.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
+    &quot;Python.diagnostico_similaridade.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
+    &quot;Python.dic_convert.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
+    &quot;Python.enhanced_search_v2.executor&quot;: &quot;Run&quot;,
+    &quot;RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart&quot;: &quot;true&quot;,
+    &quot;git-widget-placeholder&quot;: &quot;master&quot;
+  }
+}</component>
+  <component name="SharedIndexes">
+    <attachedChunks>
+      <set>
+        <option value="bundled-python-sdk-975db3bf15a3-31b6be0877a2-com.jetbrains.pycharm.community.sharedIndexes.bundled-PC-241.18034.82" />
+      </set>
+    </attachedChunks>
+  </component>
+  <component name="SpellCheckerSettings" RuntimeDictionaries="0" Folders="0" CustomDictionaries="0" DefaultDictionary="application-level" UseSingleDictionary="true" transferred="true" />
+  <component name="TaskManager">
+    <task active="true" id="Default" summary="Default task">
+      <changelist id="535e8ee2-4029-46da-b41e-b4a4a8ae37c4" name="Changes" comment="" />
+      <created>1750777390673</created>
+      <option name="number" value="Default" />
+      <option name="presentableId" value="Default" />
+      <updated>1750777390673</updated>
+    </task>
+    <servers />
+  </component>
+  <component name="VcsManagerConfiguration">
+    <option name="ADD_EXTERNAL_FILES_SILENTLY" value="true" />
+  </component>
+</project>

Buscador-Rol-Beta/.gitattributes ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,2 @@


1	+ # Auto detect text files and perform LF normalization
2	+ * text=auto

Buscador-Rol-Beta/.idea/Buscador-Rol-Beta.iml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,8 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager">
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>

Buscador-Rol-Beta/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,6 @@

+<component name="InspectionProjectProfileManager">
+  <settings>
+    <option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
+    <version value="1.0" />
+  </settings>
+</component>

Buscador-Rol-Beta/.idea/misc.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,4 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.12" project-jdk-type="Python SDK" />
+</project>

Buscador-Rol-Beta/.idea/modules.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,8 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ProjectModuleManager">
+    <modules>
+      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/Buscador-Rol-Beta.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/Buscador-Rol-Beta.iml" />
+    </modules>
+  </component>
+</project>

Buscador-Rol-Beta/.idea/vcs.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,6 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="" vcs="Git" />
+  </component>
+</project>

Buscador-Rol-Beta/.idea/workspace.xml ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,45 @@

+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="ChangeListManager">
+    <list default="true" id="43ce4d57-1dc3-48a9-a5f6-43de268bdee7" name="Changes" comment="" />
+    <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
+    <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
+    <option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
+    <option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
+  </component>
+  <component name="Git.Settings">
+    <option name="RECENT_GIT_ROOT_PATH" value="$PROJECT_DIR$" />
+  </component>
+  <component name="ProjectColorInfo"><![CDATA[{
+  "associatedIndex": 6
+}]]></component>
+  <component name="ProjectId" id="2yyYYAMMQfOUiqHw94xoq1jZzGR" />
+  <component name="ProjectViewState">
+    <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
+    <option name="showLibraryContents" value="true" />
+  </component>
+  <component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
+  "keyToString": {
+    "RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
+    "git-widget-placeholder": "main"
+  }
+}]]></component>
+  <component name="SharedIndexes">
+    <attachedChunks>
+      <set>
+        <option value="bundled-python-sdk-975db3bf15a3-31b6be0877a2-com.jetbrains.pycharm.community.sharedIndexes.bundled-PC-241.18034.82" />
+      </set>
+    </attachedChunks>
+  </component>
+  <component name="SpellCheckerSettings" RuntimeDictionaries="0" Folders="0" CustomDictionaries="0" DefaultDictionary="application-level" UseSingleDictionary="true" transferred="true" />
+  <component name="TaskManager">
+    <task active="true" id="Default" summary="Default task">
+      <changelist id="43ce4d57-1dc3-48a9-a5f6-43de268bdee7" name="Changes" comment="" />
+      <created>1750808324469</created>
+      <option name="number" value="Default" />
+      <option name="presentableId" value="Default" />
+      <updated>1750808324469</updated>
+    </task>
+    <servers />
+  </component>
+</project>

Dic.csv ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,5820 @@

+Termo_Correto
+Abaixamento
+Abdominal
+Abdominais
+Abdominoplastia
+Aberto
+Ablação
+Ablaçăo
+Abordagem
+Abortamento
+Aborto
+Abrão
+Abscesso
+Abscessografia
+Absorção
+Abstruso
+Acalasia
+Acelenina
+Acetaminofeno
+Acetato
+Acetilcolina
+Acetilcolinesterase
+Acetinados
+Acetinados.
+Ácida
+Acide
+Acidez
+Ácido
+Ácidos
+Acilcarnitinas
+Aconselhamento
+Acompanhamento
+Acréscimo
+Acromioclavicular
+Actina
+Actinoterapia
+Acupuntura
+Acuidade
+Acústica
+Acústico
+Adaptação
+Adeno
+Adeno-amigdalectomia
+Adenoidectomia
+Adenoma
+Adenomatosa
+Adenomatoso
+Adenopatia
+Adenosina
+Aderências
+Adjuvantes
+Administração
+Adquirida
+Adquirido
+Adrenal
+Adrenalectomia
+Adrenocorticotrófico
+Adutores
+Aérea
+Aéreas
+Aferese
+Afundamento
+Agenesia
+Agente
+Agentes
+Agregação
+Aguda
+Agudas
+Agudo
+Agulha
+Agulhamento
+Aids
+Aids-iv
+Ajustável
+Alargamento
+Albumina
+Alcalina
+Alcaptonúria
+Álcool
+Alcoólico
+Alcoolização
+Aldolase
+Aldosterona
+Alérgeno
+Alérgenos
+Alérgica
+Alérgicos
+Alfa
+Alfa-fetoproteína
+Alfaceliponase
+Algésica
+Algésicas
+Algias
+Alisamento
+Alk
+Alocolesterol
+Alongamento
+Alta
+Alterações
+Alvéolo
+Alveolar
+Alveolares
+Alveoloplastia
+Ambulatorial
+Ambulatórios
+Amebíase
+Amianto
+Amigdalectomia
+Amigdaliana
+Aminoácidos
+Amnioinfusão
+Amniorredução
+Amnioscopia
+Amniótico
+Amônia
+Amputação
+Anaeróbicas
+Anal
+Analgesia
+Análise
+Anastomose
+Anatômica
+Anatômico
+Anatômicos
+Anatomopatológico
+Anca
+Ancorada
+Androstenediona
+Anel
+Anemia
+Anestesia
+Anestésico
+Aneurisma
+Aneurismectomia
+Anexectomia
+Angiênese
+Angio-rm
+Angiofibroma
+Angiografia
+Angiográfica
+Angiográfico
+Angioplastia
+Angiotomografia
+Angular
+Anomalias
+Anônimos
+Anorretal
+Anorretomiomectomia
+Anoscopia
+Antebraço
+Antepé
+Anterior
+Anti-actina
+Anti-hav
+Anti-hbc
+Anti-hbs
+Anti-hcv
+Anti-hiv
+Anti-htlv
+Anti-inflamatória
+Anti-jo
+Anti-la/ssb
+Anti-lkm
+Anti-receptor
+Anti-rnp
+Anti-ro/ssa
+Anti-sm
+Antibiograma
+Anticardiolipina
+Anticentromero
+Anticorpo
+Anticorpos
+Anticortex
+Antidepressivos
+Antidiurético
+Antidrogas
+Antígeno
+Antígenos
+Antigliadina
+Antimembrana
+Antimicrossomal
+Antimitocondria
+Antimúsculo
+Antineoplásicos
+Antineutrófilos
+Antiparietal
+Antiperoxidase
+Antipneumococo
+Antitireóide
+Antitransglutaminase
+Antitrombina
+Antitrypanossoma
+Antro
+Antrostomia
+Ânus
+Aorta
+Aorto
+Aparelho
+Apêndice
+Apendicectomia
+Aplicação
+Aponeurose
+Aponeurótica
+Apoquindo
+Apoquindo-4
+Aquaporina
+Arco
+Aréolo
+Aritenóide
+Aritenoidectomia
+Aritenopexia
+Arritmia
+Arritmias
+Arsênico
+Artéria
+Arterial
+Arterioplastia
+Arterite
+Arteriovenosa
+Arteriovenosas
+Articulação
+Articular
+Articulares
+Articulada
+Artro-rm
+Artrocentese
+Artrodese
+Artrodiastase
+Artrografia
+Artroplastia
+Artrorrise
+Artrose
+Artroscopia
+Artrotomia
+Aspiração
+Aspirativa
+Assepsia
+Assistência
+Associação
+Associada
+Associados
+Atividade
+Ativador
+Atividades
+Atresia
+Atrial
+Átrio
+Atrofia
+Aumento
+Auricular
+Ausência
+Autistas
+Autônomo
+Autonomização
+Autotransplante
+Avaliação
+Avascular
+Axiais
+Axilar
+B.a.a.r.
+Bacia
+Bactérias
+Bacteriana
+Bacteriano
+Bacterioscopia
+Balanço
+Balão
+Bandagem
+Bandas
+Banda
+Bário
+Bartholin
+Bartolinectomia
+Basal
+Base
+Básica
+Bateria
+Bcl
+Bcr/abl
+Bdn
+Benignas
+Benignos
+Berçário
+Bera
+Betaterapia
+Bexiga
+Biauriculares
+Biliar
+Biliares
+Biliodigestiva
+Bilirrubinas
+Biofeedback
+Biofilme
+Biologia
+Biometria
+Biomicroscopia
+Bioimpedanciometria
+Biópsia
+Biópsias
+Bioquímica
+Birradiculares
+Bite-wing
+Blefarorrafia
+Bloqueio
+Bócio
+Bolsa
+Bombas
+Bordetella
+Borreliose
+Botoeira
+Botulínica
+Braquial
+Braquiterapia
+Braf
+Braço
+Bridas
+Bridectomia
+Bridotomia
+Brônquica
+Brônquicas
+Brônquico
+Broncoalveolar
+Broncoplastia
+Broncoscopia
+Broncorrafia
+Broncotomia
+Brucela
+Buco
+Bulectomia
+Bula
+Bula-bolha
+Bulbo
+Bulle-bolha
+Bursas
+Bursectomia
+C
+Cabeça
+Cabo-eletrodo
+Cadeia
+Cadioversão
+Cálcio
+Cálculo
+Calicreína
+Calorimetria
+Calosidade
+Câmara
+Caminhada
+Campimetria
+Canal
+Canino
+Câncer
+Cantoplastia
+Capacidade
+Capeamento
+Capilaroscopia
+Capsulectomia
+Capsulotomia
+Captação
+Carbamazepina
+Carboidratos
+Carbono
+Carboxi-hemoglobina
+Carcinoma
+Carcinomatose
+Cárdia
+Cardíaca
+Cardíacas
+Cardíaco
+Cardíacos
+Cardiodesfibrilador
+Cardiografar
+Cardiológica
+Cardiomiopatia
+Cardiopatia
+Cardiopatias
+Cardiopulmonar
+Cardioversão
+Carga
+Carinal
+Carotídeo
+Carótidas
+Carpiano
+Carpo
+Carreador
+Cartilagem
+Cartilaginosos
+Carúncula
+Catarata
+Cateter
+Cateterismo
+Cateterização
+Caudal
+Cauterização
+Cava
+Cavernosografia
+Cavernosometria
+Cavernostomia
+Cavidade
+Cavidades
+Cavitária
+Cavum
+Ceco
+Cecostomia
+Cefálica
+Cefaléia
+Celíaco
+Células
+Celular
+Central
+Centralização
+Centrômero
+Ceratectomia
+Ceratoprótese
+Ceratoscopia
+Cerebelar
+Cerebrais
+Cerebral
+Cerclagem
+Cerúmen
+Cervical
+Cervicais
+Cérvico
+Cete
+Cetogênica
+Cetonúria
+Ceto-redutase
+Ceto-redutase-atividade
+Cistos
+Citologia
+Citomegalovírus
+Citometria
+Citoquinas
+Citoquímica
+Citosina
+Clavícula
+Clearance
+Climatério
+Clínica
+Clínico
+Clister
+Clitoridectomia
+Clitoroplastia
+Clonazepam
+Cloro
+Coagulação
+Coágulo
+Coanal
+Coarctação
+Cobre
+Cobrelis
+Coclear
+Cóccix
+Colágeno
+Colagenose
+Colangio-rm
+Colangiografia
+Colangiopancreatografia
+Colédoco
+Colectomia
+Colecistectomia
+Colecistojejunostomia
+Colecistostomia
+Coleta
+Colesterol
+Colheita
+Colimação
+Colo
+Colocação
+Coloidal
+Coloidostomia
+Colostomia
+Colonoscopia
+Colopatia
+Coloplastia
+Coloproctologia
+Coloproctologista
+Colorido
+Colpopexia
+Colpoplastia
+Colporrafia
+Colposcopia
+Colpotomia
+Coluna
+Comissurais
+Comissurotomia
+Compacto
+Comparada
+Compatibilidade
+Compensada
+Complementar
+Completa
+Complexa
+Complexas
+Complexos
+Componentes
+Composta
+Composto
+Compressivas
+Computadorizada
+Computadorizado
+Comum
+Comunicante
+Comunicação
+Concentração
+Concepção
+Condicionamento
+Conduto
+Côndilo
+Condrocalcinose
+Condrodisplasia
+Condromatose
+Condromalácia
+Condroplastia
+Condrossarcoma
+Conformacional
+Congênita
+Congênitas
+Congênito
+Congênitos
+Conização
+Conjuntiva
+Conjuntival
+Conservação
+Conservador
+Constitucional
+Consulta
+Contato
+Contenção
+Conteúdo
+Contínua
+Contorno
+Contracepção
+Contraceptivo
+Contratilidade
+Contratura
+Contraste
+Controle
+Convencional
+Conversora
+Conversão
+Coordenação
+Cor
+Coração
+Cordectomia
+Cordocentese
+Cordotomia
+Coréia
+Cornea
+Córnea
+Corneano
+Corneto
+Coronária
+Coronariana
+Coronariano
+Coronário
+Corpo
+Corpos
+Corpuscular
+Correção
+Corrente
+Córtex
+Cortical
+Corticóide
+Corticosteróides
+Cortisol
+Costal
+Costectomia
+Costela
+Costelas
+Coto
+Cotovelo
+Coxa
+Coxartrose
+Coxofemoral
+Craniana
+Craniano
+Crânio
+Cranioestenose
+Craniofaciais
+Cranioplastia
+Craniossinostose
+Craniotomia
+Creatina
+Creatinina
+Crescimento
+Crioablação
+Criocirurgia
+Crioglobulinas
+Crioterapia
+Criptococose
+Criptorquidia
+Criptorquidismo
+Crisoterapia
+Cristais
+Cristalino
+Crônica
+Crônicas
+Crônico
+Cross
+Cruenta
+Cruzada
+Cruzados
+Cuidados
+Culdoplastia
+Culdoscopia
+Cultura
+Cunha
+Cúpula
+Cura
+Curativos
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+Com certeza. Aqui estão as versões completas e atualizadas dos quatro arquivos, incorporando a busca semântica com o modelo BERTimbau carregado localmente.
+A lógica implementada é a seguinte:
+Busca Inicial Rápida: Seu sistema atual (fuzzy, exata, etc.) age como um filtro para encontrar um conjunto de procedimentos candidatos.
+Carregamento Local: O servidor app.py carrega o modelo BERTimbau de uma pasta local (./models/) ao iniciar.
+Reclassificação Semântica: Os candidatos da busca inicial são passados para o modelo, que calcula um score semântico para cada um em relação à sua busca.
+Resultado Final Ordenado: A lista final é reordenada com base nesse score semântico, e o melhor resultado é destacado.
+Interface Melhorada: O index.html é atualizado para exibir essa lista final ordenada, destacar a melhor correspondência e mostrar o novo score semântico.
+1. README_melhorado.md (Atualizado)
+Este arquivo agora inclui as novas dependências e as instruções para baixar o modelo localmente.
+Generated markdown
+# Buscador de Procedimentos - RN 465 (Versão Semântica)
+## Descrição
+Este é um buscador de procedimentos médicos que utiliza uma abordagem de duas etapas para máxima precisão:
+1.  **Busca Rápida (Filtro)**: Utiliza busca por código, textual, fuzzy e por palavras-chave para encontrar um conjunto de procedimentos candidatos relevantes.
+2.  **Reclassificação Semântica (Precisão)**: Utiliza o modelo de linguagem **BERTimbau** para analisar o *significado* da sua busca e reordenar os candidatos, apresentando o resultado mais relevante semanticamente em primeiro lugar.
+Isso combina a velocidade da busca tradicional com a precisão da inteligência artificial para entender a intenção do usuário.
+## Instalação e Execução
+### Pré-requisitos
+- Python 3.7 ou superior
+- Git e Git LFS (para baixar o modelo facilmente)
+### Passos para Instalação
+1.  **Clone o projeto ou descompacte o arquivo**:
+    ```bash
+    # Se recebeu um zip:
+    unzip buscador_procedimentos.zip
+    cd buscador_procedimentos/
+    ```
+2.  **Baixe o Modelo de Linguagem (BERTimbau)**:
+    Este passo precisa ser feito apenas uma vez. Ele irá baixar o modelo (aprox. 400MB) para uma pasta local `models/` para que a aplicação funcione 100% offline.
+    ```bash
+    # Crie a pasta para os modelos
+    mkdir models
+    cd models
+    # Instale o Git LFS se não tiver
+    # git lfs install
+    # Clone o repositório do modelo
+    git clone https://huggingface.co/neuralmind/bert-base-portuguese-cased
+    # Volte para a pasta principal do projeto
+    cd ..
+    ```
+3.  **Instale as dependências do Python**:
+    ```bash
+    pip install Flask pandas thefuzz python-Levenshtein unidecode sentence-transformers torch
+    ```
+4.  **Execute o buscador**:
+    ```bash
+    python app.py
+    ```
+    *Aguarde a mensagem `[SERVIDOR PRONTO]` no terminal. O primeiro carregamento pode ser um pouco mais lento devido ao modelo.*
+5.  **Acesse no navegador**:
+    Abra seu navegador e acesse: `http://127.0.0.1:5000/`
+## Como Usar
+Digite o procedimento desejado. Exemplos:
+- `cirurgia para corrigir miopia`
+- `exame de sangue completo`
+- `ressonancia magnetica do joelho`
+- `tratamento para apendicite`
+### Interpretação dos Resultados
+A lista de resultados é ordenada pela relevância semântica.
+- **Melhor Correspondência**: O primeiro resultado, destacado com uma borda verde e um selo, é a recomendação do sistema como o mais provável de ser o que você procura.
+- **Score Semântico**: Uma pontuação de 0 a 100 que indica o quão similar é o *significado* do procedimento encontrado com o termo que você buscou.
+- **Score de Busca**: A pontuação original do método de busca inicial (fuzzy, etc.).
+- **Tipo de correspondência**: Indica como o resultado foi encontrado na busca inicial (filtro).
+## Estrutura dos Arquivos
+- `app.py`: Aplicação Flask principal, carrega os dados e o modelo.
+- `enhanced_search_v2.py`: Módulo que executa a busca inicial e a reclassificação semântica.
+- `templates/index.html`: Interface web (front-end).
+- `models/bert-base-portuguese-cased/`: **(NOVO)** Contém os arquivos do modelo de linguagem.
+- `r

TUSSxRolxSinônimosvs2.xlsx ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,3 @@

+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ed945b71ea6aaf9d130c99b6da84ffde47ab7e9d434c59148c962a2d4e11506a
+size 1519311

__pycache__/enhanced_search_v2.cpython-312.pyc ADDED Viewed

Binary file (27.6 kB). View file

app.py ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,221 @@

+# app.py (versão com IDF)
+import pandas as pd
+from flask import Flask, render_template, request, jsonify
+import os
+import sys
+import traceback
+import subprocess
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import csv # Importe o módulo csv para operações de escrita/leitura mais simples
+# --- NOVO: Variáveis e Constantes para Feedback de Usuário ---
+USER_FEEDBACK_FILE = 'user_feedback.csv'
+# user_best_matches será um dicionário aninhado:
+# { 'query_normalizada': { 'codigo_tuss_mais_votado': 15, 'outro_codigo': 3 } }
+USER_BEST_MATCHES_COUNTS = {}
+USER_FEEDBACK_THRESHOLD = 3 # Número mínimo de votos para ser considerado "melhor correspondência"
+# --- NOVO: Funções para carregar e salvar feedback ---
+def normalize_text_for_feedback(text):
+    """Normaliza o texto para uso consistente em chaves de dicionário."""
+    if pd.isna(text):
+        return ""
+    # Use a mesma normalização do enhanced_search_v2 para consistência
+    from enhanced_search_v2 import normalize_text as es_normalize_text
+    return es_normalize_text(str(text).strip())
+def load_user_feedback():
+    global USER_BEST_MATCHES_COUNTS
+    USER_BEST_MATCHES_COUNTS = {}
+    feedback_file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), USER_FEEDBACK_FILE)
+    if not os.path.exists(feedback_file_path):
+        print(f"--- [AVISO] Arquivo de feedback '{USER_FEEDBACK_FILE}' não encontrado. Criando um novo. ---")
+        try:
+            with open(feedback_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+                writer = csv.writer(f)
+                writer.writerow(['query_normalized', 'tuss_code_selected'])
+        except Exception as e:
+            print(f"--- [ERRO] Falha ao criar '{USER_FEEDBACK_FILE}': {e} ---")
+            return
+    try:
+        with open(feedback_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            reader = csv.reader(f)
+            header = next(reader) # Pular o cabeçalho
+            if header != ['query_normalized', 'tuss_code_selected']:
+                print(f"--- [AVISO] Cabeçalho de '{USER_FEEDBACK_FILE}' inesperado: {header}. Esperado: ['query_normalized', 'tuss_code_selected']. Recriando arquivo.")
+                # Recria o arquivo com o cabeçalho correto se estiver errado
+                with open(feedback_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f_write:
+                    writer = csv.writer(f_write)
+                    writer.writerow(['query_normalized', 'tuss_code_selected'])
+                return # Retorna sem carregar nada para evitar erros
+            for row in reader:
+                if len(row) == 2:
+                    query_norm, tuss_code = row
+                    if query_norm not in USER_BEST_MATCHES_COUNTS:
+                        USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_norm] = {}
+                    USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_norm][tuss_code] = USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_norm].get(tuss_code, 0) + 1
+        print(f"--- [SUCESSO] Feedback de usuário carregado de '{USER_FEEDBACK_FILE}'. Total de queries com feedback: {len(USER_BEST_MATCHES_COUNTS)} ---")
+    except Exception as e:
+        print(f"--- [ERRO] Falha ao carregar feedback de usuário de '{USER_FEEDBACK_FILE}': {e} ---")
+        traceback.print_exc()
+def append_user_feedback(query_original, tuss_code):
+    feedback_file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), USER_FEEDBACK_FILE)
+    query_normalized = normalize_text_for_feedback(query_original)
+    try:
+        with open(feedback_file_path, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
+            writer = csv.writer(f)
+            writer.writerow([query_normalized, tuss_code])
+        # Atualiza a contagem em memória imediatamente
+        global USER_BEST_MATCHES_COUNTS
+        if query_normalized not in USER_BEST_MATCHES_COUNTS:
+            USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_normalized] = {}
+        USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_normalized][tuss_code] = USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_normalized].get(tuss_code, 0) + 1
+        print(f"--- [FEEDBACK] Feedback salvo: Query='{query_original}', TUSS='{tuss_code}'. Contagem atual para este par: {USER_BEST_MATCHES_COUNTS[query_normalized][tuss_code]} ---")
+    except Exception as e:
+        print(f"--- [ERRO] Falha ao adicionar feedback de usuário a '{USER_FEEDBACK_FILE}': {e} ---")
+        traceback.print_exc()
+# ... (código de run_script sem alterações) ...
+def run_script(script_name):
+    python_executable = sys.executable
+    script_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), script_name)
+    print(f"--- [SETUP] Executando script de preparação: {script_name}... ---")
+    if not os.path.exists(script_path):
+        print(f"--- [ERRO CRÍTICO] O script de preparação '{script_name}' não foi encontrado. ---")
+        sys.exit(1)
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            [python_executable, script_path], check=True, capture_output=True, text=True, encoding='utf-8'
+        )
+        print(f"--- [SUCESSO] Script '{script_name}' executado com êxito. ---")
+        # Imprime a saída do script para depuração
+        if result.stdout:
+            print("--- Saída do script: ---\n", result.stdout)
+        if result.stderr:
+            print("--- Erros do script: ---\n", result.stderr)
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        print(f"--- [ERRO CRÍTICO] Falha ao executar o script '{script_name}'. O servidor não pode iniciar. ---")
+        print("--- Mensagem de Erro do Script: ---\n", e.stderr)
+        sys.exit(1)
+# Certifique-se de que dic_convert.py está sendo executado.
+# A ordem é importante se um script depender do outro.
+run_script('convert_excel_to_csv.py')
+run_script('dic_convert.py')
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+try:
+    from enhanced_search_v2 import (
+        load_and_prepare_database,
+        load_correction_corpus,
+        load_general_dictionary,
+        search_procedure_with_log,
+        normalize_text as es_normalize_text # Importa para usar no feedback
+    )
+    print("--- [SUCESSO] Módulo 'enhanced_search_v2.py' importado. ---")
+except Exception as e:
+    print(f"--- [ERRO CRÍTICO] Não foi possível importar 'enhanced_search_v2.py': {e} ---")
+    traceback.print_exc(); sys.exit(1)
+app = Flask(__name__)
+# --- MODIFICAÇÃO IDF: Adicionamos IDF_SCORES ---
+DF_ORIGINAL, DF_NORMALIZED, FUZZY_CORPUS, IDF_SCORES = (None, None, None, None)
+CORRECTION_CORPUS = []
+PORTUGUESE_WORD_SET = set()
+SEMANTIC_MODEL = None
+try:
+    db_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'rol_procedures_database.csv')
+    # --- MODIFICAÇÃO IDF: A função agora retorna 4 itens ---
+    DF_ORIGINAL, DF_NORMALIZED, FUZZY_CORPUS, IDF_SCORES = load_and_prepare_database(db_path)
+except Exception as e:
+    print(f"--- [ERRO CRÍTICO] Falha fatal ao carregar a base de dados: {e}")
+    traceback.print_exc(); sys.exit(1)
+# --- NOVO: Carregar feedback do usuário ao iniciar o app ---
+load_user_feedback()
+# ... (carregamento dos dicionários e modelo semântico sem alterações) ...
+try:
+    dict_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'Dic.csv')
+    CORRECTION_CORPUS = load_correction_corpus(dict_path, column_name='Termo_Correto')
+except Exception as e: print(f"--- [AVISO] Falha ao carregar o dicionário de correção: {e} ---"); pass
+try:
+    general_dict_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'dicionario_ptbr.txt')
+    PORTUGUESE_WORD_SET = load_general_dictionary(general_dict_path)
+except Exception as e: print(f"--- [AVISO] Falha ao carregar o dicionário geral de português: {e} ---"); pass
+try:
+    print("\n--- [SETUP] Carregando modelo semântico... ---")
+    model_name = 'sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2'
+    SEMANTIC_MODEL = SentenceTransformer(model_name, device='cpu')
+    print(f"--- [SUCESSO] Modelo semântico '{model_name}' carregado. ---")
+except Exception as e:
+    print(f"\n--- [ERRO CRÍTICO] Não foi possível carregar o modelo semântico: {e} ---")
+    SEMANTIC_MODEL = None
+@app.route('/')
+def index():
+    return render_template('index.html')
+@app.route('/favicon.ico')
+def favicon():
+    return '', 204
+@app.route('/search', methods=['POST'])
+def search():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        query = data.get('query', '').strip()
+        # --- MODIFICAÇÃO IDF: Passamos os scores IDF para a função de busca ---
+        # --- NOVO: Passamos USER_BEST_MATCHES_COUNTS e USER_FEEDBACK_THRESHOLD ---
+        results = search_procedure_with_log(
+            query=query,
+            df_original=DF_ORIGINAL,
+            df_normalized=DF_NORMALIZED,
+            fuzzy_search_corpus=FUZZY_CORPUS,
+            correction_corpus=CORRECTION_CORPUS,
+            portuguese_word_set=PORTUGUESE_WORD_SET,
+            idf_scores=IDF_SCORES,
+            limit_per_layer=10,
+            semantic_model=SEMANTIC_MODEL,
+            user_best_matches_counts=USER_BEST_MATCHES_COUNTS, # NOVO
+            user_feedback_threshold=USER_FEEDBACK_THRESHOLD # NOVO
+        )
+        return jsonify(results)
+    except Exception as e:
+        print("--- [ERRO FATAL DURANTE A BUSCA] ---")
+        traceback.print_exc()
+        return jsonify({"error": "Ocorreu um erro interno no motor de busca."}), 500
+# --- NOVO: Endpoint para receber feedback do usuário ---
+@app.route('/submit_feedback', methods=['POST'])
+def submit_feedback():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        query = data.get('query')
+        tuss_code = data.get('tuss_code')
+        if not query or not tuss_code:
+            return jsonify({"status": "error", "message": "Query e TUSS Code são obrigatórios."}), 400
+        append_user_feedback(query, tuss_code)
+        return jsonify({"status": "success", "message": "Feedback recebido com sucesso!"}), 200
+    except Exception as e:
+        print("--- [ERRO NO SUBMIT_FEEDBACK] ---")
+        traceback.print_exc()
+        return jsonify({"status": "error", "message": "Erro interno ao processar feedback."}), 500
+if __name__ == '__main__':
+    print("\n--- [SERVIDOR PRONTO] Acesse http://127.0.0.1:5000 ---")
+    app.run(host='127.0.0.1', port=5000, debug=True)

convert_excel_to_csv.py ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,74 @@

+import pandas as pd
+import os
+import sys
+import traceback
+# --- ETAPA 1: DEFINIR CAMINHOS DINAMICAMENTE ---
+try:
+    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+except NameError:
+    # Fallback para ambientes interativos
+    script_dir = os.getcwd()
+excel_file_path = os.path.join(script_dir, 'TUSSxRolxSinônimosvs2.xlsx')
+csv_file_path = os.path.join(script_dir, 'rol_procedures_database.csv')
+print(f"Diretório de trabalho: {script_dir}")
+print(f"Arquivo de entrada (Excel): {excel_file_path}")
+print(f"Arquivo de saída (CSV): {csv_file_path}")
+# --- ETAPA 2: VERIFICAR E PROCESSAR OS ARQUIVOS ---
+if not os.path.exists(excel_file_path):
+    print(f"\nERRO: Arquivo de entrada não encontrado!")
+    print(f"Por favor, certifique-se de que o arquivo '{os.path.basename(excel_file_path)}' está na mesma pasta que este script.")
+    sys.exit(1)
+try:
+    # --- ALTERAÇÃO PRINCIPAL: LEITURA ROBUSTA DOS DADOS ---
+    # Forçamos o Pandas a ler TODAS as colunas como texto (string) desde o início.
+    # Isso impede que ele se confunda com colunas de dados mistos (números e texto).
+    print(f"\nLendo o arquivo Excel (forçando TODAS as colunas como texto)...")
+    df = pd.read_excel(excel_file_path, dtype=str)
+    # -----------------------------------------------------------------------
+    print("Mapeando colunas e limpando dados de texto...")
+    df_mapped = pd.DataFrame()
+    # Este é o mapeamento correto das suas colunas do Excel para os nomes que o buscador usa.
+    column_mapping = {
+        'Codigo_TUSS': 'Código',
+        'Descricao_TUSS': 'Terminologia de Procedimentos e Eventos em Saúde (Tab. 22.202503)',
+        'Correlacao_Rol': 'Correlação\n(Sim/Não)',
+        'Procedimento_Rol': 'PROCEDIMENTO',
+        'Resolucao_Normativa': 'Resolução\nNormativa (alteração)',
+        'Vigencia': 'VIGÊNCIA',
+        'OD': 'OD', 'AMB': 'AMB', 'HCO': 'HCO', 'HSO': 'HSO', 'PAC': 'PAC', 'DUT': 'DUT',
+        'SUBGRUPO': 'SUBGRUPO', 'GRUPO': 'GRUPO', 'CAPITULO': 'CAPÍTULO',
+        'Sinonimo_1': 'Sinônimo 1 (Popular/Explicativo)',
+        'Sinonimo_2': 'Sinônimo 2 (Abreviação/Técnico)',
+        'Sinonimo_3': 'Sinônimo 3 (Entre Tabelas AMB/CBHPM)',
+        'Sinonimo_4': 'Sinônimo 4 (Outros)',
+        'Semantico': 'Síntese semântica do procedimento'}
+    for new_col, old_col in column_mapping.items():
+        if old_col in df.columns:
+            # Como tudo agora é lido como texto, podemos simplesmente limpar os espaços
+            # em branco do início e do fim de todas as células.
+            df_mapped[new_col] = df[old_col].str.strip()
+        else:
+            print(f"AVISO: Coluna '{old_col}' não encontrada. A coluna '{new_col}' será criada vazia.")
+            df_mapped[new_col] = pd.Series(dtype='object')
+    print(f"\nSalvando o arquivo CSV mapeado e limpo...")
+    # Usamos utf-8-sig para melhor compatibilidade com Excel.
+    df_mapped.to_csv(csv_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
+    print("\n--- Informações do arquivo CSV gerado ---")
+    print(f"Número de linhas: {len(df_mapped)}")
+    print(f"Número de colunas: {len(df_mapped.columns)}")
+    print(f"\nSUCESSO! Arquivo CSV salvo em: {csv_file_path}")
+except Exception as e:
+    print(f"\nERRO CRÍTICO ao processar o arquivo Excel: {e}")
+    traceback.print_exc()
+    sys.exit(1)

dic_convert.py ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,66 @@

+# conversor_especifico.py
+import pandas as pd
+import os
+import sys
+import traceback
+# --- ETAPA 1: DEFINIR OS CAMINHOS DOS ARQUIVOS ---
+# Usamos os nomes fixos que você especificou: Dic.xlsx e Dic.csv.
+# A lógica para encontrar o diretório do script é mantida, pois é uma excelente prática.
+try:
+    script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+except NameError:
+    # Se estiver executando em um ambiente interativo como um notebook, use o diretório atual.
+    script_dir = os.getcwd()
+excel_file_path = os.path.join(script_dir, 'Dic.xlsx')
+csv_file_path = os.path.join(script_dir, 'Dic.csv')
+print("--- Conversor Dedicado: Dic.xlsx para Dic.csv ---")
+print(f"Procurando arquivo de entrada em: {excel_file_path}")
+print(f"O arquivo de saída será salvo em: {csv_file_path}")
+# --- ETAPA 2: EXECUTAR A CONVERSÃO ---
+try:
+    # 2.1. Validar se o arquivo de entrada existe antes de tentar ler
+    if not os.path.exists(excel_file_path):
+        print(f"\nERRO: Arquivo de entrada não encontrado!")
+        print(f"Certifique-se de que 'Dic.xlsx' está na mesma pasta que este script.")
+        sys.exit(1) # Encerra o script com um código de erro
+    # 2.2. Ler o arquivo Excel
+    print("\nLendo o arquivo 'Dic.xlsx'...")
+    df_excel = pd.read_excel(excel_file_path)
+    # 2.3. Validar se o DataFrame não está vazio
+    if df_excel.empty or len(df_excel.columns) == 0:
+        print("\nERRO: O arquivo 'Dic.xlsx' parece estar vazio ou não tem colunas.")
+        sys.exit(1)
+    # 2.4. Realizar a transformação:
+    # - Pega a primeira coluna do Excel, não importa o nome do seu cabeçalho.
+    # - Cria um novo DataFrame com essa coluna, renomeando o cabeçalho para 'Nome'.
+    print("Transformando os dados...")
+    primeira_coluna = df_excel.iloc[:, 0]
+    df_final = pd.DataFrame(primeira_coluna)
+    df_final.columns = ['Termo_Correto']
+    # 2.5. Salvar o resultado no arquivo CSV
+    print("Salvando o arquivo 'Dic.csv'...")
+    df_final.to_csv(
+        csv_file_path,        # Caminho do arquivo de saída
+        index=False,          # Não salva o índice numérico do DataFrame no arquivo
+        encoding='utf-8-sig'  # Garante compatibilidade com acentos e abre corretamente no Excel
+    )
+    print("\n----------------------------------------------------")
+    print("✅ SUCESSO! O arquivo foi convertido.")
+    print(f"O resultado foi salvo em '{os.path.basename(csv_file_path)}'.")
+    print("----------------------------------------------------")
+except Exception as e:
+    print(f"\n❌ ERRO CRÍTICO durante a execução: {e}")
+    print("--- Detalhes do Erro ---")
+    traceback.print_exc() # Imprime o rastreamento completo do erro para depuração
+    sys.exit(1)

dicionario_ptbr.txt ADDED Viewed

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enhanced_search_v2.py ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,479 @@

+# enhanced_search_v2.py
+# ---------------------
+# Motor de busca híbrido e em camadas para procedimentos médicos.
+# Versão final com otimização de "early exit", limites de camada e limpeza de dados.
+#
+# Funcionalidades Principais:
+# 1. Early Exit: Se uma correspondência de alta confiança (Exata/Quase Exata) é encontrada,
+#    a busca é interrompida para máxima velocidade.
+# 2. Busca em Múltiplas Camadas: Da mais restrita (exata) à mais abrangente (ponderada).
+# 3. Pontuação por Relevância (IDF): Palavras raras têm mais peso que palavras comuns.
+# 4. Limpeza de Dados: Zera campos dependentes do Rol quando um procedimento não é do Rol.
+# 5. Reordenação Semântica: Usa BERT para reordenar os melhores candidatos.
+# 6. NOVO: Feedback de Usuário: Marca o resultado mais votado pelos usuários para uma query.
+import pandas as pd
+import re
+from thefuzz import process, fuzz
+from unidecode import unidecode
+import time
+from sentence_transformers import util
+import torch
+import math
+from collections import defaultdict
+# --- FUNÇÕES AUXILIARES ---
+def normalize_text(text):
+    """Normaliza o texto para busca: minúsculas, sem acentos e espaços extras."""
+    if pd.isna(text):
+        return ""
+    return unidecode(str(text).lower().strip())
+def get_longest_word(query_text):
+    """Extrai a palavra mais longa de uma query (usado no fallback)."""
+    words = re.findall(r'\b\w{4,}\b', query_text)
+    if not words:
+        return ""
+    return max(words, key=len)
+# --- MODIFICAÇÃO: Limpeza dos dados do Rol ---
+def format_result(row_data, match_type="", score=0):
+    """
+    Formata uma linha do DataFrame em um dicionário de resultado padrão.
+    Aplica a regra de negócio para limpar dados se o procedimento não for do Rol.
+    """
+    # Copia para não modificar o DataFrame original em memória
+    data = row_data.copy()
+    # REGRA DE NEGÓCIO: Se o procedimento não está no Rol, não deve ter atributos do Rol.
+    # Note: 'Procedimento_Rol' é uma coluna do seu CSV, verifique o nome exato.
+    # Baseado no seu convert_excel_to_csv.py, 'Procedimento_Rol' é o nome da coluna.
+    if data.get('Correlacao_Rol') != 'Sim':  # Usamos 'Correlacao_Rol' agora para ser mais preciso
+        data['PAC'] = ''
+        data['DUT'] = ''
+        data['Grupo'] = ''
+        data['Subgrupo'] = ''
+        data['Vigencia'] = ''  # Adicionado para limpar também a vigência se não for do Rol
+        data['Resolucao_Normativa'] = ''  # E a resolução normativa
+    # Garantir que todas as colunas esperadas existem, preenchendo com string vazia se ausentes
+    # Isso evita KeyErrors no Jinja2 se alguma coluna estiver faltando no DF original.
+    standard_columns = [
+        'Codigo_TUSS', 'Descricao_TUSS', 'Correlacao_Rol', 'Procedimento_Rol',
+        'Resolucao_Normativa', 'Vigencia', 'OD', 'AMB', 'HCO', 'HSO', 'PAC',
+        'DUT', 'SUBGRUPO', 'GRUPO', 'CAPITULO', 'Sinonimo_1', 'Sinonimo_2',
+        'Sinonimo_3', 'Sinonimo_4', 'Semantico'
+    ]
+    # Cria o dicionário formatado, já garantindo strings vazias para valores ausentes
+    formatted_data = {col: data.get(col, '') for col in standard_columns}
+    result = {"score": round(score), "match_type": match_type}
+    # CORREÇÃO AQUI: formatted_data já é um dicionário e não precisa de .fillna().to_dict()
+    result.update(formatted_data)
+    return result
+def _highlight_matches(results, query):
+    """Adiciona tags <b></b> em volta das palavras da query nos resultados."""
+    if not query or not results: return results
+    stopwords = {'de', 'do', 'da', 'dos', 'das', 'a', 'o', 'e', 'em', 'um', 'uma', 'para', 'com'}
+    query_words = {word for word in normalize_text(query).split() if len(word) > 2 and word not in stopwords}
+    cols_to_highlight = ['Descricao_TUSS', 'Procedimento_Rol', 'Sinonimo_1', 'Sinonimo_2', 'Sinonimo_3', 'Sinonimo_4',
+                         'Semantico']
+    for result in results:
+        for col in cols_to_highlight:
+            original_text = result.get(col, '')
+            highlighted_text = original_text
+            if original_text and query_words:
+                for word in sorted(list(query_words), key=len, reverse=True):
+                    pattern = r'\b(' + re.escape(word) + r')\b'
+                    highlighted_text = re.sub(pattern, r'<b>\1</b>', highlighted_text, flags=re.IGNORECASE)
+            result[f"{col}_highlighted"] = highlighted_text
+    return results
+# --- FUNÇÕES DE CARREGAMENTO DE DADOS (COM CÁLCULO IDF) ---
+def load_and_prepare_database(db_path):
+    """Carrega o CSV, normaliza colunas, cria campo de texto único e calcula os pesos IDF."""
+    try:
+        print(f"Carregando e preparando a base de dados de: {db_path}...")
+        df_original = pd.read_csv(db_path, dtype=str).fillna('')
+        search_cols = ['Descricao_TUSS', 'Procedimento_Rol', 'Sinonimo_1', 'Sinonimo_2', 'Sinonimo_3', 'Sinonimo_4',
+                       'Semantico']
+        df_normalized = df_original.copy()
+        df_normalized['Codigo_TUSS_norm'] = df_normalized['Codigo_TUSS'].apply(normalize_text)
+        df_normalized['full_text_norm'] = ""
+        for col in search_cols:
+            if col in df_normalized.columns:
+                df_normalized[f'{col}_norm'] = df_normalized[col].apply(normalize_text)
+                df_normalized['full_text_norm'] += ' ' + df_normalized[f'{col}_norm']
+        print("Calculando pesos de importância das palavras (IDF)...")
+        num_documents = len(df_normalized)
+        doc_freq = defaultdict(int)
+        for text in df_normalized['full_text_norm']:
+            # Dividir o texto apenas por espaços, garantindo que as palavras sejam contadas corretamente
+            for word in set(text.split()):
+                if word: doc_freq[word] += 1
+        idf_scores = {word: math.log(num_documents / (freq + 1)) for word, freq in doc_freq.items()}
+        print(f"Pesos IDF calculados para {len(idf_scores)} palavras.")
+        print("Criando corpus para busca fuzzy...")
+        fuzzy_search_corpus = []
+        for index, row in df_normalized.iterrows():
+            for col in search_cols:
+                if col in df_original.columns and f'{col}_norm' in row and pd.notna(row[f'{col}_norm']):
+                    val = row[f'{col}_norm']
+                    if val: fuzzy_search_corpus.append((val, index, f'{col}_norm'))
+        print(f"Base de dados pronta com {len(df_original)} procedimentos.")
+        return df_original, df_normalized, fuzzy_search_corpus, idf_scores
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro crítico ao carregar/preparar a base de dados: {e}");
+        raise
+def load_general_dictionary(path):
+    try:
+        print(f"Carregando dicionário geral de português de: {path}...");
+        with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            words = {normalize_text(line.strip()) for line in f if line.strip()};
+        print(f"Dicionário geral carregado com {len(words)} palavras.");
+        return words
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"AVISO: Dicionário geral '{path}' não encontrado.");
+        return set()
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao carregar o dicionário geral: {e}");
+        return set()
+def load_correction_corpus(dict_path, column_name='Termo_Correto'):
+    try:
+        print(f"Carregando corpus de correção de: {dict_path}...");
+        df_dict = pd.read_csv(dict_path, dtype=str).fillna('');
+        if column_name not in df_dict.columns: print(
+            f"AVISO: Dicionário '{dict_path}' não tem a coluna '{column_name}'."); return []
+        correction_corpus = df_dict[column_name].dropna().apply(normalize_text).unique().tolist()
+        print(f"Corpus de correção carregado com {len(correction_corpus)} termos.");
+        return correction_corpus
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"AVISO: Arquivo de dicionário '{dict_path}' não encontrado.");
+        return []
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao carregar o corpus de correção: {e}");
+        return []
+# --- FUNÇÃO DE RECLASSIFICAÇÃO SEMÂNTICA ---
+def rerank_with_semantic_model(original_query, results_list, model):
+    if not model or not results_list: print(
+        "\n--- [DEBUG SEMÂNTICO] Modelo ou lista de resultados vazia. ---"); return results_list
+    print(f"\n--- [DEBUG SEMÂNTICO] INICIANDO REORDENAÇÃO para '{original_query}' ({len(results_list)} candidatos) ---")
+    semantic_columns = ['Descricao_TUSS', 'Procedimento_Rol', 'SUBGRUPO', 'Sinonimo_1', 'Sinonimo_2', 'Sinonimo_3',
+                        'Sinonimo_4', 'Semantico']
+    corpus_texts = []
+    for res in results_list:
+        text_parts = {res.get(col) for col in semantic_columns if res.get(col) and isinstance(res.get(col), str)}
+        corpus_texts.append(". ".join(sorted(list(text_parts))))
+    try:
+        query_embedding = model.encode(original_query, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False)
+        corpus_embeddings = model.encode(corpus_texts, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False)
+        cosine_scores = util.cos_sim(query_embedding, corpus_embeddings);
+        print("--- [DEBUG SEMÂNTICO] Scores de Cosseno calculados. ---")
+    except Exception as e:
+        print(f"--- [DEBUG SEMÂNTICO] ERRO AO GERAR EMBEDDINGS: {e}");
+        return results_list
+    for i, result in enumerate(results_list):
+        result['semantic_score'] = round(max(0, cosine_scores[0][i].item()) * 100)
+        # O hybrid_score agora considera o score original (layer_score) para que resultados de exatidão não sejam perdidos
+        result['hybrid_score'] = result['semantic_score'] + result.get('score', 0)
+    # Prioriza resultados com score 100 (exatos), depois por hybrid_score (semântico + layer_score)
+    reranked_results = sorted(results_list, key=lambda x: (x.get('score', 0) == 100, x.get('hybrid_score', 0)),
+                              reverse=True)
+    print("--- [DEBUG SEMÂNTICO] REORDENAÇÃO CONCLUÍDA. ---");
+    return reranked_results
+# --- FUNÇÃO INTERNA DE BUSCA COM CAMADAS COMENTADAS E "EARLY EXIT" ---
+def _run_search_layers(normalized_query, response, df_original, df_normalized, fuzzy_search_corpus, idf_scores,
+                       limit_per_layer, attempt_number):
+    matched_indices = set()
+    if attempt_number > 1:  # Limpa os resultados das camadas se for uma segunda tentativa (após correção)
+        for layer in response["results_by_layer"]: response["results_by_layer"][layer] = []
+    stopwords = {'de', 'do', 'da', 'dos', 'das', 'a', 'o', 'e', 'em', 'um', 'uma', 'para', 'com'}
+    query_words = [word for word in normalized_query.split() if word not in stopwords and len(word) > 1]
+    # --- CAMADA 1: Busca Exata ---
+    temp_results = []
+    exact_code_matches = df_normalized[df_normalized['Codigo_TUSS_norm'] == normalized_query]
+    for index, _ in exact_code_matches.iterrows():
+        if index not in matched_indices: temp_results.append(
+            format_result(df_original.loc[index], "Código Exato", 100)); matched_indices.add(index)
+    for col in ['Descricao_TUSS_norm', 'Procedimento_Rol_norm']:
+        if col in df_normalized.columns:
+            exact_text_matches = df_normalized[df_normalized[col] == normalized_query]
+            for index, _ in exact_text_matches.iterrows():
+                if index not in matched_indices: temp_results.append(
+                    format_result(df_original.loc[index], "Exato em Descrição", 100)); matched_indices.add(index)
+    response["results_by_layer"]["exact_matches"] = sorted(temp_results, key=lambda x: x['Codigo_TUSS'])[
+                                                    :limit_per_layer]
+    # --- CAMADA 2: Busca Lógica 'E' ---
+    temp_results = []
+    if query_words:
+        mask = pd.Series(True, index=df_normalized.index)
+        # Verifica se todas as palavras da query estão presentes no full_text_norm
+        for word in query_words:
+            mask &= df_normalized['full_text_norm'].str.contains(r'\b' + re.escape(word) + r'\b', na=False)
+        # Filtra por itens não correspondidos anteriormente e um score razoável
+        for index, row in df_normalized[mask & ~df_normalized.index.isin(matched_indices)].iterrows():
+            # Calculate a similaridade de Levenshtein para pontuação de relevância.
+            score = fuzz.WRatio(normalized_query, row.get('full_text_norm', ''))
+            if score > 85:  # Ajuste este limiar conforme necessário
+                temp_results.append(format_result(df_original.loc[index], "Busca Lógica (E)", score))
+                matched_indices.add(index)
+    response["results_by_layer"]["logical_matches"] = sorted(temp_results, key=lambda x: x.get('score', 0),
+                                                             reverse=True)[:limit_per_layer]
+    # --- CAMADA 3: Busca 'Quase Exata' (Fuzzy) ---
+    temp_results = [];
+    processed_indices_layer3 = set()
+    if fuzzy_search_corpus:
+        # Use token_set_ratio para ser mais robusto a ordem e palavras extras
+        almost_exact_matches = process.extractBests(normalized_query, [item[0] for item in fuzzy_search_corpus],
+                                                    scorer=fuzz.token_set_ratio, limit=limit_per_layer * 3,
+                                                    score_cutoff=95)  # Aumentar o limite para ter mais candidatos para filtrar
+        for match_text, score in almost_exact_matches:
+            # Se o score for 100 e o texto for idêntico, já foi pego na busca exata
+            if score == 100 and match_text == normalized_query:
+                continue
+            # Encontrar os itens originais no corpus que deram esse match_text
+            corpus_items = [item for item in fuzzy_search_corpus if item[0] == match_text]
+            for _, original_index, col_norm_name in corpus_items:
+                if original_index not in matched_indices and original_index not in processed_indices_layer3:
+                    temp_results.append(format_result(df_original.loc[original_index], "Quase Exato",
+                                                      98));  # Pontuação alta para quase exato
+                    matched_indices.add(original_index);
+                    processed_indices_layer3.add(original_index)
+    response["results_by_layer"]["almost_exact_matches"] = sorted(temp_results, key=lambda x: x['Codigo_TUSS'])[
+                                                           :limit_per_layer]
+    # --- OTIMIZAÇÃO: Early Exit ---
+    # Se encontramos resultados de altíssima confiança nas camadas 1 ou 3,
+    # não precisamos continuar para as buscas mais lentas e abrangentes.
+    if response["results_by_layer"]["exact_matches"] or response["results_by_layer"]["almost_exact_matches"]:
+        print("--- [OTIMIZAÇÃO] Resultado de alta confiança encontrado. Interrompendo busca para performance. ---")
+        return  # Interrompe a execução aqui mesmo
+    # --- CAMADA 4: Busca por Termos Validados (todas as palavras da query presentes) ---
+    temp_results = [];
+    query_words_c4 = [word for word in normalized_query.split() if len(word) > 2]  # Pelo menos 3 caracteres
+    if query_words_c4:
+        mask_c4 = pd.Series(True, index=df_normalized.index)
+        for word in query_words_c4:
+            mask_c4 &= df_normalized['full_text_norm'].str.contains(r'\b' + re.escape(word) + r'\b', na=False)
+        for index, row in df_normalized[mask_c4 & ~df_normalized.index.isin(matched_indices)].iterrows():
+            # Pontua pelo WRatio da query com a descrição principal para dar mais peso
+            score = fuzz.WRatio(normalized_query, row.get('Descricao_TUSS_norm', ''))
+            if score > 75:  # Um limiar um pouco mais baixo, pois é uma busca mais abrangente
+                temp_results.append(format_result(df_original.iloc[index], "Termos Validados (E)", score));
+                matched_indices.add(index)
+    response["results_by_layer"]["contains_matches"] = sorted(temp_results, key=lambda x: x.get('score', 0),
+                                                              reverse=True)[:limit_per_layer]
+    # --- CAMADA 5: Busca Ponderada por Relevância (IDF) ---
+    temp_results = []
+    if query_words:
+        max_idf = max(idf_scores.values()) if idf_scores else 1.0  # Evita divisão por zero se idf_scores estiver vazio
+        # total_query_idf representa a "importância" total da query
+        total_query_idf = sum(idf_scores.get(word, max_idf) for word in query_words)
+        # Usar uma expressão regular para encontrar qualquer uma das palavras da query
+        regex_pattern = '|'.join(re.escape(word) for word in query_words)
+        mask = df_normalized['full_text_norm'].str.contains(regex_pattern, na=False)
+        candidate_df = df_normalized[mask & ~df_normalized.index.isin(matched_indices)]
+        for index, row in candidate_df.iterrows():
+            # Calcula o score ponderado pelas palavras da query que estão no texto do documento
+            weighted_score = sum(
+                idf_scores.get(word, 0) for word in query_words if word in row['full_text_norm'].split())
+            # Normaliza o score ponderado para uma escala de 0-90
+            normalized_score = (weighted_score / total_query_idf) * 90 if total_query_idf > 0 else 0
+            # Dá um bônus se a descrição principal começar com a primeira palavra da query
+            if query_words and row.get('full_text_norm', '').strip().startswith(query_words[0]):
+                normalized_score = min(normalized_score + 10, 95)  # Garante que não exceda 95
+            temp_results.append(format_result(df_original.loc[index], "Busca Ponderada (IDF)", normalized_score))
+            matched_indices.add(index)  # Adiciona ao conjunto de índices já encontrados
+    # Remove duplicatas baseadas no Codigo_TUSS antes de cortar pelo limit_per_layer
+    unique_term_results = {res['Codigo_TUSS']: res for res in
+                           sorted(temp_results, key=lambda x: x.get('score', 0), reverse=True)}
+    response["results_by_layer"]["term_matches"] = list(unique_term_results.values())[:limit_per_layer * 4]
+    # --- CAMADA 6: Busca de Fallback (Palavra-Chave mais longa) ---
+    # Esta camada só é executada se as camadas anteriores não encontraram nada
+    total_found_primary = sum(len(v) for k, v in response["results_by_layer"].items() if k != 'keyword_matches')
+    if total_found_primary == 0:
+        temp_results = []
+        longest_word = get_longest_word(normalized_query)
+        if longest_word:
+            # Busca pela palavra mais longa em qualquer lugar
+            mask_c6 = df_normalized['full_text_norm'].str.contains(r'\b' + re.escape(longest_word) + r'\b', na=False)
+            for index, row in df_normalized[mask_c6 & ~df_normalized.index.isin(matched_indices)].iterrows():
+                temp_results.append(format_result(df_original.loc[index], f"Palavra-Chave '{longest_word}'", 80))
+        response["results_by_layer"]["keyword_matches"] = sorted(temp_results, key=lambda x: x['Codigo_TUSS'])[
+                                                          :limit_per_layer]
+# --- FUNÇÃO PRINCIPAL QUE ORQUESTRA A BUSCA ---
+def search_procedure_with_log(query, df_original, df_normalized, fuzzy_search_corpus, correction_corpus,
+                              portuguese_word_set, idf_scores, limit_per_layer=10, semantic_model=None,
+                              user_best_matches_counts=None, user_feedback_threshold=10):  # NOVOS PARÂMETROS
+    SEMANTIC_RERANK_LIMIT = 40
+    start_time = time.time()
+    original_query = str(query).strip()
+    stopwords = {'de', 'do', 'da', 'dos', 'das', 'a', 'o', 'e', 'em', 'um', 'uma', 'para', 'com'}
+    cleaned_query = " ".join([word for word in original_query.split() if normalize_text(word) not in stopwords])
+    response = {"search_log": [],
+                "results_by_layer": {"exact_matches": [], "logical_matches": [], "almost_exact_matches": [],
+                                     "contains_matches": [], "term_matches": [], "keyword_matches": []},
+                "final_semantic_results": [], "was_corrected": False, "original_query": original_query,
+                "corrected_query": ""}
+    if not cleaned_query.strip():
+        response["search_log"].append("Query vazia, busca não realizada.");
+        return response
+    response["search_log"].append(f"Buscando por: '{original_query}'")
+    if cleaned_query != original_query:
+        response["search_log"].append(f"Query limpa (sem stop words): '{cleaned_query}'")
+    _run_search_layers(normalize_text(cleaned_query), response, df_original, df_normalized, fuzzy_search_corpus,
+                       idf_scores, limit_per_layer, 1)
+    total_found_primary = sum(len(v) for v in response["results_by_layer"].values())
+    if total_found_primary == 0:
+        response["search_log"].append("Nenhum resultado direto. Tentando correção ortográfica...")
+        corrected_query_str = None
+        if correction_corpus:
+            words_to_correct = cleaned_query.split()
+            corrected_words, made_correction = [], False
+            for word in words_to_correct:
+                if len(word) < 4: corrected_words.append(word); continue  # Não corrigir palavras muito curtas
+                # Usar token_set_ratio para ser mais robusto a palavras fora de ordem ou incompletas
+                match, score = process.extractOne(word, correction_corpus, scorer=fuzz.token_set_ratio)
+                if score >= 85:  # Limiar para aceitar a correção
+                    corrected_words.append(match);
+                    made_correction = made_correction or (word != match)
+                else:
+                    corrected_words.append(word)
+            if made_correction: corrected_query_str = " ".join(corrected_words)
+        if corrected_query_str and corrected_query_str != cleaned_query:
+            response["was_corrected"] = True;
+            response["corrected_query"] = corrected_query_str
+            response["search_log"].append(f"Termo corrigido para: '{corrected_query_str}'. Reiniciando busca.")
+            _run_search_layers(normalize_text(corrected_query_str), response, df_original, df_normalized,
+                               fuzzy_search_corpus, idf_scores, limit_per_layer,
+                               2)  # Corrigido: idf_scores estava fora de ordem
+        else:
+            response["search_log"].append("Nenhuma correção aplicável encontrada.")
+    all_candidates, seen_codes = [], set()
+    layer_order = ["exact_matches", "logical_matches", "almost_exact_matches", "contains_matches", "term_matches",
+                   "keyword_matches"]
+    layer_names_map = {"exact_matches": "1. Busca Exata", "logical_matches": "2. Lógica 'E'",
+                       "almost_exact_matches": "3. Quase Exatos (Fuzzy)", "contains_matches": "4. Termos Validados",
+                       "term_matches": "5. Busca Ponderada (IDF)", "keyword_matches": "6. Fallback (Palavra-Chave)"}
+    response["search_log"].append("\n--- Detalhamento da Busca por Camadas ---")
+    for layer_key in layer_order:
+        layer_results = response["results_by_layer"].get(layer_key, [])
+        num_results = len(layer_results)
+        response["search_log"].append(f"[{layer_names_map.get(layer_key, layer_key)}]: {num_results} resultado(s)")
+        for result in layer_results:
+            if result.get('Codigo_TUSS') not in seen_codes:
+                all_candidates.append(result);
+                seen_codes.add(result.get('Codigo_TUSS'))
+    # --- NOVO: Lógica para identificar e marcar o "Melhor Correspondência do Usuário" ---
+    if user_best_matches_counts and all_candidates:
+        query_norm_for_feedback = normalize_text(response.get("corrected_query") or original_query)
+        feedback_for_query = user_best_matches_counts.get(query_norm_for_feedback, {})
+        # Encontrar o TUSS Code mais votado para a query atual que atingiu o threshold
+        best_tuss_code_from_feedback = None
+        max_votes = -1
+        for tuss_code, votes in feedback_for_query.items():
+            if votes >= user_feedback_threshold and votes > max_votes:
+                best_tuss_code_from_feedback = tuss_code
+                max_votes = votes
+        if best_tuss_code_from_feedback:
+            response["search_log"].append(f"Feedback de usuários encontrado para '{original_query}'. "
+                                          f"Melhor correspondência votada: {best_tuss_code_from_feedback} ({max_votes} votos)")
+            # Marcar o resultado correspondente
+            for result in all_candidates:
+                if result.get('Codigo_TUSS') == best_tuss_code_from_feedback:
+                    result['is_user_best_match'] = True
+                    break  # Encontrou e marcou, pode sair do loop
+        else:
+            response["search_log"].append(
+                f"Nenhuma melhor correspondência destacável encontrada no feedback para '{original_query}'.")
+    else:
+        response["search_log"].append("Mecanismo de feedback de usuário não ativo ou sem dados.")
+    # --- FIM NOVO ---
+    response["search_log"].append(
+        f"\n--- Análise e Reordenação ---\nTotal de candidatos únicos encontrados: {len(all_candidates)}")
+    # O destaque agora ocorre ANTES da reordenação semântica
+    all_candidates = _highlight_matches(all_candidates, response.get("corrected_query") or cleaned_query)
+    if all_candidates:
+        query_for_semantic = response.get("corrected_query") or cleaned_query
+        if semantic_model:
+            candidates_for_rerank = all_candidates[:SEMANTIC_RERANK_LIMIT]
+            response["search_log"].append(
+                f"Iniciando reordenação semântica nos {len(candidates_for_rerank)} melhores candidatos...")
+            reranked_list = rerank_with_semantic_model(query_for_semantic, candidates_for_rerank, semantic_model)
+            # Reintegrar os resultados não reordenados semânticamente
+            final_list = []
+            reranked_tuss_codes = {r.get('Codigo_TUSS') for r in reranked_list}
+            # Adicionar os resultados reordenados primeiro
+            final_list.extend(reranked_list)
+            # Adicionar os resultados restantes que não foram reordenados, garantindo unicidade
+            for candidate in all_candidates[SEMANTIC_RERANK_LIMIT:]:
+                if candidate.get('Codigo_TUSS') not in reranked_tuss_codes:
+                    final_list.append(candidate)
+            response["search_log"].append("Reordenação semântica concluída.")
+        else:
+            final_list = sorted(all_candidates, key=lambda x: x.get('score', 0), reverse=True)
+            response["search_log"].append("AVISO: Modelo semântico não carregado. Usando ordem de score padrão.")
+        # Filtra para ter apenas os 10 primeiros, mantendo as flags
+        response["final_semantic_results"] = final_list[:10]
+    else:
+        response["search_log"].append("Nenhum resultado final para exibir.")
+    end_time = time.time()
+    response["search_duration_seconds"] = round(end_time - start_time, 4)
+    response["search_log"].append(f"\nBusca completa em {response['search_duration_seconds']} segundos.")
+    print(f"\n\n==================== LOG DE DEPURAÇÃO (QUERY: '{original_query}') ====================")
+    return response

requirements.txt ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,10 @@

+# requirements.txt
+flask
+pandas
+sentence-transformers
+torch
+thefuzz[speed]
+unidecode
+openpyxl
+gunicorn

rol_procedures_database.csv ADDED Viewed

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templates/index.html ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,627 @@

+<!DOCTYPE html>
+<html lang="pt-br">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>Buscador de Procedimentos - Rol ANS</title>
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+        .search-container {
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+        .search-box { display: flex; gap: 10px; }
+        input[type="text"] {
+            flex: 1;
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+        button {
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+        button:hover:not(:disabled) { background-color: #4D7044; }
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+        .loader { text-align: center; display: none; margin: 40px 0; }
+        .loader-spinner {
+            border: 4px solid #f3f3f3;
+            border-top: 4px solid var(--accent-green);
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+            animation: spin 1s linear infinite;
+            margin: 0 auto 10px;
+        }
+        @keyframes spin { 0% { transform: rotate(0deg); } 100% { transform: rotate(360deg); } }
+        #results-summary { font-weight: 500; margin-bottom: 15px; color: var(--text-light); }
+        .correction-info { background-color: #fffde7; border-left: 5px solid #fdd835; padding: 12px 15px; margin-bottom: 20px; border-radius: 4px; font-size: 0.95em; }
+        .no-results { text-align: center; color: var(--text-light); padding: 40px; background-color: #fafafa; border-radius: 5px; border: 1px dashed var(--border-color); }
+        .results-group-title {
+            margin-top: 30px;
+            margin-bottom: 15px;
+            font-size: 1.3rem;
+            font-weight: 500;
+            color: var(--primary-green);
+            border-bottom: 2px solid var(--light-green-bg);
+            padding-bottom: 8px;
+        }
+        .results-group-title:first-child {
+             margin-top: 0;
+        }
+        .result-item {
+            border: 1px solid var(--border-color);
+            border-left: 5px solid var(--accent-green);
+            border-radius: 6px;
+            margin-bottom: 20px;
+            padding: 20px;
+            background: var(--background-card);
+            transition: box-shadow 0.3s;
+        }
+        .result-item:hover { box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.08); }
+        .result-header {
+            font-weight: bold;
+            color: var(--primary-green);
+            margin-bottom: 15px;
+            display: flex;
+            justify-content: space-between;
+            align-items: center;
+            flex-wrap: wrap;
+            gap: 15px;
+        }
+        .result-code {
+            font-family: "Courier New", monospace;
+            background-color: var(--light-green-bg);
+            color: var(--primary-green);
+            padding: 4px 10px;
+            border-radius: 4px;
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+        }
+        .scores { display: flex; gap: 15px; font-size: 0.9em; }
+        .score-item { background-color: #f1f3f5; padding: 3px 10px; border-radius: 12px; font-weight: 500; }
+        .result-body h3 {
+            font-size: 1.2em;
+            color: var(--primary-green);
+            margin-top: 0;
+            margin-bottom: 10px;
+        }
+        .result-body h3.no-coverage {
+            color: var(--text-light);
+            font-style: italic;
+        }
+        .result-body h3 small {
+            font-weight: 400;
+            font-size: 0.8em;
+            color: var(--text-light);
+            font-style: normal;
+        }
+        .result-body p { margin: 5px 0 15px; font-size: 1em; }
+        .result-body p strong { color: var(--text-dark); }
+        .result-body b {
+            background-color: var(--highlight-color);
+            font-weight: 600;
+            padding: 1px 3px;
+            border-radius: 3px;
+        }
+        .info-line {
+            display: flex;
+            flex-wrap: wrap;
+            gap: 10px 25px; /* Espaçamento vertical e horizontal */
+            background-color: #fafafa;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 4px;
+            margin-bottom: 20px;
+            font-size: 0.95em;
+        }
+        .info-line-item strong {
+            display: block;
+            color: var(--text-light);
+            font-weight: 500;
+            margin-bottom: 2px;
+        }
+        .section-title {
+            font-weight: 600;
+            color: var(--text-dark);
+            margin-top: 25px;
+            margin-bottom: 10px;
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+        }
+        .synonym-item {
+            margin-bottom: 12px;
+            font-size: 0.95em;
+        }
+        .synonym-item strong {
+            color: var(--text-light);
+            font-weight: 500;
+        }
+        .synonym-item p {
+            margin: 3px 0 0 0;
+            padding-left: 10px;
+            border-left: 3px solid #f1f3f5;
+        }
+        #log-container { background-color: #f8f9fa; border-left: 4px solid var(--text-light); padding: 15px; margin-top: 40px; font-family: monospace; font-size: 0.85em; color: var(--text-light); word-break: break-all; }
+        #log-container h3 { margin-top: 0; }
+        #log-container ul { padding-left: 20px; margin: 0; }
+        .footer { text-align: center; margin-top: 40px; padding: 20px; color: #666; font-size: 14px; }
+        /* ESTILOS PARA FEEDBACK E DESTAQUE */
+        .feedback-button {
+            background-color: #007bff; /* Azul para o botão de ação */
+            color: white;
+            border: none;
+            padding: 8px 15px;
+            border-radius: 5px;
+            cursor: pointer;
+            font-size: 0.9em;
+            margin-top: 15px; /* Espaçamento da seção anterior */
+            transition: background-color 0.2s ease;
+            display: block; /* Para que o botão ocupe sua própria linha */
+            width: fit-content; /* Largura ajustada ao conteúdo */
+            margin-left: auto; /* Centraliza ou alinha à direita */
+            margin-right: auto; /* Centraliza ou alinha à esquerda */
+        }
+        .feedback-button:hover:not(:disabled) {
+            background-color: #0056b3; /* Azul mais escuro no hover */
+        }
+        .feedback-button:disabled {
+            background-color: #cccccc; /* Cinza quando desabilitado */
+            cursor: not-allowed;
+        }
+        .user-best-match {
+            background-color: #ffeb3b; /* Amarelo claro para destaque */
+            color: #333; /* Texto escuro para contraste */
+            padding: 3px 8px;
+            border-radius: 15px; /* Formato de pílula */
+            font-size: 0.75em; /* Fonte um pouco menor */
+            font-weight: bold;
+            margin-left: 10px;
+            display: inline-flex; /* Alinha ícone e texto horizontalmente */
+            align-items: center;
+            gap: 5px; /* Espaço entre ícone e texto */
+            white-space: nowrap; /* Impede que a tag quebre a linha */
+            vertical-align: middle; /* Alinha com a linha de base do texto */
+        }
+        .user-best-match i {
+            color: #fbc02d; /* Cor dourada para a estrela */
+            font-size: 0.9em; /* Ajusta o tamanho da estrela */
+        }
+        /* NOVO ESTILO: Área de Feedback Manual */
+        #manual-feedback-area {
+            background-color: var(--background-card);
+            padding: 25px;
+            border-radius: 8px;
+            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.05);
+            margin-top: 30px;
+            margin-bottom: 30px;
+            display: none; /* Escondido por padrão, só aparece após a busca */
+        }
+        #manual-feedback-area h3 {
+            color: var(--primary-green);
+            margin-top: 0;
+            margin-bottom: 15px;
+            font-size: 1.2rem;
+        }
+        .manual-feedback-box {
+            display: flex;
+            gap: 10px;
+            align-items: center;
+        }
+        .manual-feedback-box input[type="text"] {
+            flex: 1;
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <header><div class="container"><h1>Buscador de Procedimentos ANS - RN 465</h1></div></header>
+    <div class="container">
+        <main>
+            <div class="search-container">
+                <div class="search-box">
+                    <input type="text" id="search-input" placeholder="Digite um código, procedimento ou termo clínico...">
+                    <button id="search-button">Buscar</button>
+                </div>
+            </div>
+            <div class="loader" id="loader"><div class="loader-spinner"></div><p>Analisando e reordenando resultados...</p></div>
+            <div id="results-area" style="display: none;">
+                <div id="results-summary"></div>
+                <div id="correction-info" class="correction-info" style="display: none;"></div>
+                <div id="results-container"></div>
+                <!-- NOVO: Área de Feedback Manual -->
+                <div id="manual-feedback-area">
+                    <h3>Se não localizou o procedimento na lista, digite a melhor correspondência segundo o código TUSS:</h3>
+                    <div class="manual-feedback-box">
+                        <input type="text" id="manual-tuss-input" placeholder="Ex: 40101010 (apenas números)">
+                        <button id="submit-manual-feedback-button">Enviar Código TUSS</button>
+                    </div>
+                    <div id="manual-feedback-status" style="margin-top: 10px; font-size: 0.9em; font-weight: bold;"></div>
+                </div>
+                <!-- FIM NOVO -->
+                <div id="log-container"></div>
+            </div>
+        </main>
+    </div>
+    <div class="footer"><p>Ferramenta de busca com reordenação semântica para o Rol de Procedimentos.</p></div>
+    <script>
+        const searchInput = document.getElementById('search-input');
+        const searchButton = document.getElementById('search-button');
+        const loader = document.getElementById('loader');
+        const resultsArea = document.getElementById('results-area');
+        const resultsContainer = document.getElementById('results-container');
+        const resultsSummary = document.getElementById('results-summary');
+        const correctionInfoDiv = document.getElementById('correction-info');
+        const logContainer = document.getElementById('log-container');
+        // NOVAS VARIÁVEIS PARA FEEDBACK MANUAL
+        const manualFeedbackArea = document.getElementById('manual-feedback-area');
+        const manualTussInput = document.getElementById('manual-tuss-input');
+        const submitManualFeedbackButton = document.getElementById('submit-manual-feedback-button');
+        const manualFeedbackStatus = document.getElementById('manual-feedback-status');
+        let lastSearchQuery = ''; // Armazena a última query para feedback manual
+        async function performSearch() {
+            const query = searchInput.value.trim();
+            if (!query) return;
+            resultsArea.style.display = 'none';
+            resultsContainer.innerHTML = '';
+            logContainer.innerHTML = '';
+            correctionInfoDiv.style.display = 'none';
+            manualFeedbackArea.style.display = 'none'; // Esconde a área de feedback manual ao iniciar nova busca
+            manualFeedbackStatus.textContent = ''; // Limpa status anterior
+            manualTussInput.value = ''; // Limpa o campo de input
+            loader.style.display = 'block';
+            searchButton.disabled = true;
+            try {
+                const response = await fetch('/search', {
+                    method: 'POST',
+                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+                    body: JSON.stringify({ query: query }),
+                });
+                if (!response.ok) throw new Error(`Erro do servidor: ${response.status}`);
+                const data = await response.json();
+                lastSearchQuery = data.original_query; // Armazena a query original para feedback manual
+                displayResults(data);
+            } catch (error) {
+                console.error('Erro na busca:', error);
+                resultsSummary.innerText = `Ocorreu um erro: ${error.message}.`;
+                resultsContainer.innerHTML = '<div class="no-results">Falha ao processar a solicitação.</div>';
+            } finally {
+                loader.style.display = 'none';
+                resultsArea.style.display = 'block';
+                manualFeedbackArea.style.display = 'block'; // Mostra a área de feedback manual após a busca
+                searchButton.disabled = false;
+            }
+        }
+        function displayResults(data) {
+            resultsContainer.innerHTML = '';
+            logContainer.innerHTML = '';
+            if (data.was_corrected) {
+                correctionInfoDiv.style.display = 'block';
+                correctionInfoDiv.innerHTML = `Não encontramos resultados diretos para "<b>${data.original_query}</b>". A busca foi refeita com o termo corrigido: "<b>${data.corrected_query}</b>".`;
+            } else {
+                correctionInfoDiv.style.display = 'none';
+            }
+            const results = data.final_semantic_results || [];
+            if (results.length === 0) {
+                resultsSummary.innerText = 'Nenhum resultado encontrado.';
+                resultsContainer.innerHTML = '<div class="no-results">Tente usar outros termos ou verificar a ortografia.</div>';
+            } else {
+                resultsSummary.innerText = `Exibindo até ${results.length} resultados ordenados por relevância.`; // Ajustado para o número real de resultados
+                // Não precisa mais do "Resultados mais relevantes" e "Outros resultados" com a limitação de 10
+                // Se a intenção é mostrar os 10 semânticos e depois os outros, a lógica no Python precisaria ser ajustada para devolver mais de 10 resultados na "final_semantic_results"
+                const titleRelevant = document.createElement('h2');
+                titleRelevant.className = 'results-group-title';
+                titleRelevant.textContent = 'Resultados da Busca'; // Título mais genérico
+                resultsContainer.appendChild(titleRelevant);
+                results.forEach((result) => { // Removido 'index' pois não é mais necessário para a lógica de grupos
+                    const cardElement = createResultCardElement(result, data.original_query);
+                    resultsContainer.appendChild(cardElement);
+                });
+            }
+            const logTitle = document.createElement('h3');
+            logTitle.textContent = 'Log da Busca';
+            logContainer.appendChild(logTitle);
+            const logList = document.createElement('ul');
+            data.search_log.forEach(logItem => {
+                const li = document.createElement('li');
+                li.textContent = logItem;
+                logList.appendChild(li);
+            });
+            logContainer.appendChild(logList);
+        }
+        function createResultCardElement(result, originalQuery) {
+            const itemDiv = document.createElement('div');
+            itemDiv.className = 'result-item';
+            const header = document.createElement('div');
+            header.className = 'result-header';
+            header.innerHTML = `
+                <span class="result-code">${result.Codigo_TUSS || 'N/A'}</span>
+                <div class="scores">
+                    <span class="score-item" title="Score da busca semântica (relevância do significado)">Semântico: <b>${result.semantic_score || 0}%</b></span>
+                    <span class="score-item" title="Score da busca inicial por texto (fuzzy/lógica)">Texto: <b>${result.score || 0}%</b></span>
+                </div>`;
+            itemDiv.appendChild(header);
+            const bodyDiv = document.createElement('div');
+            bodyDiv.className = 'result-body';
+            const titleH3 = document.createElement('h3');
+            // Adiciona o destaque de "Melhor correspondência segundo usuários"
+            let userBestMatchTag = '';
+            if (result.is_user_best_match) {
+                userBestMatchTag = '<span class="user-best-match"><i class="fas fa-star"></i> Melhor correspondência segundo usuários</span>';
+            }
+            // Verifica se o procedimento tem nome no Rol
+            if (!result.Procedimento_Rol || result.Procedimento_Rol.trim() === '---') {
+                titleH3.className = 'no-coverage'; // Adiciona classe para estilização
+                // Mostra a mensagem sem a nota de vigência, mas com o destaque de feedback
+                titleH3.innerHTML = `O procedimento não tem cobertura pelo Rol da ANS ${userBestMatchTag}`;
+            } else {
+                // Se tem cobertura, calcula e mostra a vigência, com o destaque de feedback
+                let vigenciaText = '';
+                if (result.Vigencia && result.Vigencia.trim() !== '' && result.Vigencia.trim() !== '---') {
+                    vigenciaText = `(A partir da RN ${result.Resolucao_Normativa || 'RN especificada'})`;
+                } else {
+                    vigenciaText = '(RN 465/2021)';
+                }
+                titleH3.innerHTML = `${result.Procedimento_Rol_highlighted} <small>${vigenciaText}</small> ${userBestMatchTag}`;
+            }
+            bodyDiv.appendChild(titleH3);
+            const pTuss = document.createElement('p');
+            pTuss.innerHTML = `<strong>Descrição TUSS:</strong> ${result.Descricao_TUSS_highlighted || 'N/A'}`;
+            bodyDiv.appendChild(pTuss);
+            const infoLine = document.createElement('div');
+            infoLine.className = 'info-line';
+            const pacText = (result.PAC === 'PAC') ? 'Sim' : 'Não';
+            const dutText = (result.DUT && result.DUT.trim() !== '' && result.DUT.trim() !== '---') ? `Sim (Nº ${result.DUT})` : 'Não';
+            infoLine.innerHTML = `
+                <div class="info-line-item"><strong>PAC</strong><span>${pacText}</span></div>
+                <div class="info-line-item"><strong>DUT</strong><span>${dutText}</span></div>
+                <div class="info-line-item"><strong>Grupo</strong><span>${result.GRUPO || '-'}</span></div>
+                <div class="info-line-item"><strong>Subgrupo</strong><span>${result.SUBGRUPO || '-'}</span></div>
+            `;
+            bodyDiv.appendChild(infoLine);
+            const segmentationTitle = document.createElement('h4');
+            segmentationTitle.className = 'section-title';
+            segmentationTitle.textContent = 'Segmentação Abrangida';
+            bodyDiv.appendChild(segmentationTitle);
+            const segmentationP = document.createElement('p');
+            const segments = ['OD', 'AMB', 'HCO', 'HSO'].map(s => result[s]).filter(s => s && s.trim() !== '' && s.trim() !== '---');
+            if (segments.length > 0) {
+                segmentationP.textContent = segments.join(' + ');
+            } else {
+                segmentationP.textContent = 'O procedimento não está previsto no Rol de Procedimentos Editado pela ANS.';
+            }
+            bodyDiv.appendChild(segmentationP);
+            const synonymTitle = document.createElement('h4');
+            synonymTitle.className = 'section-title';
+            synonymTitle.textContent = 'Sinônimos e Contexto Semântico';
+            bodyDiv.appendChild(synonymTitle);
+            const synonymsToShow = [
+                { title: 'Sinônimo 1 (Popular/Explicativo)', content: result.Sinonimo_1_highlighted },
+                { title: 'Sinônimo 2 (Abreviação/Técnico)', content: result.Sinonimo_2_highlighted },
+                { title: 'Sinônimo 3 (Entre Tabelas)', content: result.Sinonimo_3_highlighted },
+                { title: 'Sinônimo 4 (Outros)', content: result.Sinonimo_4_highlighted },
+                { title: 'Síntese Semântica', content: result.Semantico_highlighted },
+            ];
+            let hasSynonyms = false;
+            synonymsToShow.forEach(item => {
+                // Certifica-se de que o conteúdo existe e não está vazio após o trim
+                if (item.content && item.content.trim() !== '' && item.content.trim() !== 'N/A') {
+                    hasSynonyms = true;
+                    const synonymDiv = document.createElement('div');
+                    synonymDiv.className = 'synonym-item';
+                    const p = document.createElement('p');
+                    p.innerHTML = item.content;
+                    synonymDiv.innerHTML = `<strong>${item.title}:</strong>`;
+                    synonymDiv.appendChild(p);
+                    bodyDiv.appendChild(synonymDiv);
+                }
+            });
+            if(!hasSynonyms) {
+                const noSynonymP = document.createElement('p');
+                noSynonymP.textContent = 'Nenhum sinônimo ou contexto adicional cadastrado.';
+                bodyDiv.appendChild(noSynonymP);
+            }
+            itemDiv.appendChild(bodyDiv);
+            // Adiciona o botão de feedback no final de cada card de resultado
+            const feedbackButton = document.createElement('button');
+            feedbackButton.className = 'feedback-button';
+            feedbackButton.textContent = 'Marcar como Melhor Correspondência';
+            // Escapa a query original para garantir que as aspas simples não quebrem o atributo HTML
+            const originalQueryEscaped = originalQuery.replace(/'/g, "\\'");
+            feedbackButton.setAttribute('onclick', `submitFeedback('${originalQueryEscaped}', '${result.Codigo_TUSS}', this)`);
+            itemDiv.appendChild(feedbackButton);
+            return itemDiv;
+        }
+        // Função para enviar o feedback para o servidor (usada por clique e por input manual)
+        async function submitFeedback(originalQuery, tussCode, buttonElement, isManual = false) {
+            const statusDiv = isManual ? manualFeedbackStatus : null;
+            if (!originalQuery) {
+                if (statusDiv) statusDiv.textContent = 'Erro: Nenhuma busca ativa para associar o feedback.';
+                if (buttonElement) buttonElement.disabled = false;
+                return;
+            }
+            if (!tussCode || tussCode.trim() === '') {
+                if (statusDiv) statusDiv.textContent = 'Erro: O código TUSS não pode estar vazio.';
+                if (buttonElement) buttonElement.disabled = false;
+                return;
+            }
+            if (!confirm(`Você confirma que "${tussCode}" é a melhor correspondência para a busca "${originalQuery}"?`)) {
+                if (buttonElement) buttonElement.disabled = false;
+                return;
+            }
+            if (buttonElement) {
+                buttonElement.disabled = true;
+                buttonElement.textContent = 'Enviando Feedback...';
+            }
+            if (statusDiv) statusDiv.textContent = 'Enviando Feedback...';
+            try {
+                const response = await fetch('/submit_feedback', {
+                    method: 'POST',
+                    headers: {
+                        'Content-Type': 'application/json'
+                    },
+                    body: JSON.stringify({ query: originalQuery, tuss_code: tussCode })
+                });
+                const data = await response.json();
+                if (response.ok) {
+                    if (statusDiv) {
+                        statusDiv.textContent = 'Feedback recebido com sucesso!';
+                        statusDiv.style.color = '#28a745'; // Verde
+                    } else {
+                        alert(data.message);
+                    }
+                    if (buttonElement) {
+                        buttonElement.textContent = 'Feedback Enviado!';
+                        buttonElement.style.backgroundColor = '#28a745'; // Verde
+                    }
+                } else {
+                    const errorMessage = `Erro: ${data.message || "Falha ao processar feedback."}`;
+                    if (statusDiv) {
+                        statusDiv.textContent = errorMessage;
+                        statusDiv.style.color = '#dc3545'; // Vermelho
+                    } else {
+                        alert(errorMessage);
+                    }
+                    if (buttonElement) {
+                        buttonElement.textContent = 'Tentar Novamente';
+                        buttonElement.disabled = false;
+                    }
+                }
+            } catch (error) {
+                const errorMessage = "Erro de conexão ao enviar feedback.";
+                if (statusDiv) {
+                    statusDiv.textContent = errorMessage;
+                    statusDiv.style.color = '#dc3545'; // Vermelho
+                } else {
+                    alert(errorMessage);
+                }
+                console.error("Erro ao enviar feedback:", error);
+                if (buttonElement) {
+                    buttonElement.textContent = 'Tentar Novamente';
+                    buttonElement.disabled = false;
+                }
+            }
+        }
+        // Event listener para o botão de feedback manual
+        submitManualFeedbackButton.addEventListener('click', () => {
+            const tussCode = manualTussInput.value.trim();
+            // Chama a função submitFeedback passando a lastSearchQuery, o código TUSS e indicando que é manual
+            submitFeedback(lastSearchQuery, tussCode, submitManualFeedbackButton, true);
+        });
+        searchButton.addEventListener('click', performSearch);
+        searchInput.addEventListener('keypress', (e) => {
+            if (e.key === 'Enter') performSearch();
+        });
+        searchInput.focus();
+    </script>
+</body>
+</html>

user_feedback.csv ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,11 @@

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