Desenvolvedor

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Agentes de Visão Computacional

I4U Data Vision

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class DataVisionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
URL url = new URL("https://api.i4uai.com/datavision/detect");
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setRequestMethod("POST");
conn.setRequestProperty("x-api-key", "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI");
conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/octet-stream");
conn.setDoOutput(true);

try (OutputStream os = conn.getOutputStream();
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("C:/ARQ/imagem.jpg"))) {
byte[] buffer = new byte[4096];
int bytesRead;
while ((bytesRead = fis.read(buffer)) != -1) {
os.write(buffer, 0, bytesRead);
}
}

System.out.println("Response Code: " + conn.getResponseCode());
}
}

I4U Data Vision

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');

const url = "https://api.i4uai.com/datavision/detect";
const headers = {
"x-api-key": "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI",
"Content-Type": "application/octet-stream"
};

const fileStream = fs.createReadStream("C:/ARQ/imagem.jpg");

axios.post(url, fileStream, { headers })
.then(res => console.log(res.data))
.catch(err => console.error(err.response?.data || err.message));

I4U Data Vision

Endpoint: https://api.i4uai.com/datavision/detect

Entrada:

Tipo: application/octet-stream
Corpo: imagem binária (e.g., .jpg)

Saída:

Lista de objetos com:

label: Objeto detectado (e.g., carro, pessoa)
confidence: Nível de confiança
box: Coordenadas da caixa delimitadora [x, y, largura, altura]

Ex. Saída (JSON):

[
{ "label": "carro", "confidence": 0.98, "box": [100, 150, 80, 60] },
{ "label": "pessoa", "confidence": 0.99, "box": [220, 90, 70, 180] }
]

Agentes Assistentes

I4U Query Gen

import java.io.File;
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpPost;
import org.apache.hc.client5.http.classic.HttpClient;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.EntityBuilder;
import org.apache.hc.core5.http.ContentType;
import org.apache.hc.client5.http.classic.HttpResponse;

public class QueryGenClient {

public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.i4uai.com/querygen/gerar_sql";
String apiKey = "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI";

File sqlFile = new File("C:/ARQ/ddl.sql");

HttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
HttpPost post = new HttpPost(url);
post.addHeader("x-api-key", apiKey);

var entity = EntityBuilder.create()
.setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA)
.addBinaryBody("file", sqlFile, ContentType.TEXT_PLAIN, sqlFile.getName())
.addTextBody("prompt", "Liste todos os clientes cadastrados no último mês")
.build();

post.setEntity(entity);

System.out.println("Enviando requisição para: " + url);
HttpResponse response = httpClient.execute(post);
System.out.println("Código de resposta: " + response.getCode());
}
}

I4U Query Gen

const axios = require('axios');
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');

const url = 'https://api.i4uai.com/querygen/gerar_sql';
const apiKey = 'SUA_CHAVE_DE_API_AQUI';

const form = new FormData();
form.append('file', fs.createReadStream('C:/ARQ/ddl.sql'));
form.append('prompt', 'Liste todos os clientes cadastrados no último mês');

axios.post(url, form, {
headers: {
...form.getHeaders(),
'x-api-key': apiKey
}
})
.then(response => {
console.log('Resposta da API:', response.data);
})
.catch(error => {
console.error('Erro:', error.response?.data || error.message);
});

I4U Query Gen

$apiUrl = "https://api.i4uai.com/querygen/gerar_sql"
$apiKey = "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI"

# Caminho do arquivo SQL
$sqlFilePath = "C:/ARQ/ddl.sql"

# Criar conteúdo multipart
$form = @{
file = Get-Item $sqlFilePath
}

# Headers (Content-Type será inferido automaticamente como multipart/form-data)
$headers = @{
"x-api-key" = $apiKey
}

# Enviar requisição
Invoke-RestMethod -Uri $apiUrl -Method Post -Form $form -Headers $headers

I4U Query Gen

Endpoint: https://api.i4uai.com/querygen/gerar_sql

Entrada:

Tipo: multipart/form-data
Campos:
- file: arquivo .sql com DDL
- prompt: pergunta ou instrução em linguagem natural

Saída:

consulta_sql: Consulta SQL gerada

Ex. Saída (JSON):

{
"consulta_sql": "SELECT * FROM clientes WHERE data_registro >= DATEADD(MONTH, -1, GETDATE());"
}

Agentes de Texto

I4U Doc Analytics

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class DocAnalyticsExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
URL url = new URL("https://api.i4uai.com/docanalytics/analisar_documento");
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setRequestMethod("POST");
conn.setRequestProperty("x-api-key", "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI");
conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/octet-stream");
conn.setDoOutput(true);

try (OutputStream os = conn.getOutputStream();
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File("C:/ARQ/documento.pdf"))) {
byte[] buffer = new byte[4096];
int bytesRead;
while ((bytesRead = fis.read(buffer)) != -1) {
os.write(buffer, 0, bytesRead);
}
}

System.out.println("Response Code: " + conn.getResponseCode());
}
}

I4U Doc Analytics

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');

const url = "https://api.i4uai.com/docanalytics/analisar_documento";
const headers = {
"x-api-key": "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI",
"Content-Type": "application/octet-stream"
};

const fileStream = fs.createReadStream("C:/ARQ/documento.pdf");

axios.post(url, fileStream, { headers })
.then(res => console.log(res.data))
.catch(err => console.error(err.response?.data || err.message));

I4U Doc Analytics

Endpoint: https://api.i4uai.com/docanalytics/analisar_documento

Entrada:

Tipo: application/pdf
Corpo: documento PDF

Saída:

analise: Texto com interpretação e insights extraídos

Ex. Saída (JSON):

{ "analise": "Texto com insights e análise do documento" }

Agentes de Predição

I4U Predict

import requests

url = "https://api.i4uai.com/predict/treinar_prever"
headers = { "x-api-key": "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI" }
files = {
"train_file": open(r"C:/ARQ/API Predict/train.csv", "rb"),
"predict_file": open(r"C:/ARQ/API Predict/predict.csv", "rb")
}
data = { "target": "Classe" }
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
print(response.status_code)
print(response.text)

I4U Predict

public class PredictClient {

public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "https://api.i4uai.com/predict/treinar_prever";
String apiKey = "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI";

File trainFile = new File("C:/ARQ/API Predict/train.csv");
File predictFile = new File("C:/ARQ/API Predict/predict.csv");

HttpClient client = HttpClients.createDefault();
HttpPost post = new HttpPost(url);

post.setHeader("x-api-key", apiKey);

var entity = EntityBuilder.create()
.setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA)
.addBinaryBody("train_file", trainFile, ContentType.TEXT_PLAIN, trainFile.getName())
.addBinaryBody("predict_file", predictFile, ContentType.TEXT_PLAIN, predictFile.getName())
.addTextBody("target", "Classe")
.build();

post.setEntity(entity);

System.out.println("Enviando requisição...");
HttpResponse response = client.execute(post);
System.out.println("Código da resposta: " + response.getCode());
}
}

I4U Predict

const axios = require('axios');
const FormData = require('form-data');
const fs = require('fs');

const url = 'https://api.i4uai.com/predict/treinar_prever';
const apiKey = 'SUA_CHAVE_DE_API_AQUI';

const form = new FormData();
form.append('train_file', fs.createReadStream('C:/ARQ/API Predict/train.csv'));
form.append('predict_file', fs.createReadStream('C:/ARQ/API Predict/predict.csv'));
form.append('target', 'Classe');

I4U Predict

$apiUrl = "https://api.i4uai.com/predict/treinar_prever"
$apiKey = "SUA_CHAVE_DE_API_AQUI"

# Caminhos dos arquivos
$trainFile = "C:/ARQ/API Predict/train.csv"
$predictFile = "C:/ARQ/API Predict/predict.csv"

# Formulário multipart
$form = @{
train_file = Get-Item $trainFile
predict_file = Get-Item $predictFile
target = "Classe"
}

# Cabeçalhos
$headers = @{
"x-api-key" = $apiKey
}

# Enviar requisição
Invoke-RestMethod -Uri $apiUrl -Method Post -Form $form -Headers $headers

I4U Predict

Endpoint: https://api.i4uai.com/predict/treinar_prever

Entrada:

Tipo: multipart/form-data
Campos:
- train_file: arquivo CSV com dados para treino
- predict_file: arquivo CSV com dados a prever
- target: nome da coluna alvo

Saída:

acuracia: Acurácia do modelo treinado
predicoes: Lista com colunas do arquivo e previsao
relatorio: Métricas de performance (precision, recall, f1-score)

Ex. Saída (JSON):

{
"acuracia": "0.00%",
"predicoes": [
{ "Idade": 26, "Salario": 51000, "previsao": "Baixa" }
],
"relatorio": {
"Media": { "f1-score": 0.0, "precision": 0.0, "recall": 0.0, "support": 2.0 },
"macro avg": { "f1-score": 0.0, "precision": 0.0, "recall": 0.0, "support": 2.0 },
"micro avg": { "f1-score": 0.0, "precision": 0.0, "recall": 0.0, "support": 2.0 },
"weighted avg": { "f1-score": 0.0, "precision": 0.0, "recall": 0.0, "support": 2.0 }
}
}

Desenvolvedor

Nosso chat é um especialista em nossos produtos e está pronto para te auxiliar com qualquer dúvida que você tenha para a implementação. Caso não encontre o que procura aqui, entre em contato com suporte@i4uai.com.br

Agentes de Visão Computacional

I4U Data Vision

Entrada:

Saída:

Agentes Assistentes

I4U Query Gen

Entrada:

Saída:

Agentes de Texto

I4U Doc Analytics

Entrada:

Saída:

Agentes de Predição

I4U Predict

Entrada:

Saída:

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