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01. Visão Geral

Implementação e utilização da funcionalidade de leitura de iniciais, a fim de agilizar no cadastro de processos com a integração ao DTA.

O Documento visa demonstrar como utilizar essas funcionalidades e sobre quais rotinas já estão disponíveis para o uso por parte dos usuários.

02. Rotinas com a funcionalidade disponível

Abaixo seguem as rotinas podem usar a leitura de iniciais via DTA.

RotinaTabelaDocumentação técnica
Pré-cadastro de processoNSZ, NT9 e NUQDT Leitura de Iniciais com DTA
Importação de distribuição (MANUAL)NZZDT Implementação nas Distribuições

03. Exemplo de Utilização

Para utilizar a leitura via DTA, é necessário que o cliente tenha contratado esse serviço, para isso verificamos os parâmetros MV_JINDUSR e MV_JINDPSW para autenticar e autorizar o cliente a usar a funcionalidade com IA.

Também recomendamos que seja configurado o arquivo advprop.txt que se encontra na pasta system do ambiente.

Para esse exemplo, será usado a tela de pré-cadastro de processos, primeiro selecionamos a petição inicial que a IA vai analisar.

Após o processamento efetuado pelo DTA, será retornado os campos preenchidos automaticamente para o usuário, para que o mesmo confirme e valide os dados enviados pela IA. Recomendamos que os dados preenchidos sempre sejam validados.

A partir do DTA podemos preencher as 3 entidades de processos (NSZ, NT9 e NUQ) a partir do arquivo advprop.txt, como é demonstrado nas imagens.

OBS: Campos preenchidos pela IA foram destacados nas imagens.


04. Configuração - ADVPROP.TXT

{
    "advProp": [
        {
            "nome": "data_distribuicao",
            "campo": "nuq_dtdist",
            "required": true,
            "item": {
                "data_distribuicao": {
                    "type": "string",
                    "description": "Data de distribuicao do processo, conforme informado na peticao inicial. Formatar a data na mascara YYYYMMDD."
                }
            }
        },
        {
            "nome": "natureza_processo",
            "campo": "nuq_cnatur",
            "required": true,
            "item": {
                "natureza_processo": {
                    "type": "string",
                    "description": "Natureza do processo descrito na inicial. Se for Judicial colocar 004, se for ExtraJudicial colocar 002 ou se for Administrativo colocar 001.",
                    "enum": ["004", "001","002"]
                }
            }
        },      
        {
            "nome": "resumo_pedido",
            "campo": "nsz_observ",
            "required": true,
            "item": {
                "resumo_pedido": {
                    "type": "string",
                    "description": "Listar todas as verbas e seus valores pedidas pelo autor, contidos na inicial."
                }
            }
        },
        {
            "nome": "nsz_xcarac",
            "campo": "nsz_xcarac",
            "required": true,
            "item": {
                "nsz_xcarac": {
                    "type": "string",
                    "description": "Informar qual o assunto relacionado conforme informado na peticao inicial"
                }
            }
        },
        {
            "nome": "nsz_xlogic",
            "campo": "nsz_xlogic",
            "required": true,
            "item": {
                "nsz_xlogic": {
                    "type": "string",
                    "description": "Caso a vara do processo informado na peticao inicial for do estado de Minas Gerais sigla MG, colocar T, para demais estados colocar F"
                }
            }
        }
    ]
}

O arquivo advprop.txt é um arquivo de configuração dos campos que serão retornados para a IA. Uma maneira de enviar todos os campos que o usuário tiver vontade que seja preenchido via DTA, sendo necessário o preenchimento correto nessa estrutura.


  • Necessário que todos os campos fiquem dentro do objeto advProp, sendo considerado campos válidos aqueles que estiverem dentro das linhas 3 até 13 (no exemplo).
  • Cada campo também é um objeto JSON, com as propriedades nome, campo, required, item
    • Nome: identificador do campo utilizado no objeto item para contexto do DTA.
    • Campo: nome do campo criado no protheus.
    • Required: identifica se o campo é obrigatório ou não no retorno.
    • Item: objeto JSON para contexto da IA, único por campo.
      • Type: Tipo do dado que será retornado.
      • Description: Contexto da regra de negócio sobre aquele campo, principal campo de atenção para que a IA entenda e retorne corretamente as informações.


{
 "advProp": [
        {
            "nome": "identificação_do_campo",
            "campo": "campo_protheus",
            "required": true,
            "item": {
                "identificação_do_campo": {
                    "type": "string",
                    "description": "Regra de negócio do campo, a description será usada como uma informação adicional a IA"
                }
            }
        }
	]
}


05. Tela - Pré-cadastro de processo




06. Tela - Importação de distribuição