Alert when SIAT PDF skips venal value years

backend/app/schemas.py

@@ -78,6 +78,7 @@ class PdfExtractResponse(BaseModel):
     area_territorial: str = ""
     construcoes_imovel: str = ""
     valores_venais: str = ""
+    anos_venais_ausentes: List[int] = Field(default_factory=list)
 
 
 class LaudoGenerateResponse(BaseModel):

backend/app/services.py

@@ -176,7 +176,7 @@ def generate_market_value_years(ano_inicial: int, ano_final: int) -> Tuple[List[
     return anos_visiveis, referencias
 
 
-def extract_pdf_data(upload: UploadFile) -> Dict[str, str]:
+def extract_pdf_data(upload: UploadFile) -> Dict[str, Any]:
     upload.file.seek(0)
     dados = extrair_dados_pdf(upload.file) or {}
 
@@ -194,6 +194,7 @@ def extract_pdf_data(upload: UploadFile) -> Dict[str, str]:
         "area_territorial": (dados.get("area_territorial") or "").strip(),
         "construcoes_imovel": (dados.get("construcoes_imovel") or "").strip(),
         "valores_venais": (dados.get("valores_venais") or "").strip(),
+        "anos_venais_ausentes": dados.get("anos_venais_ausentes") or [],
     }
 
 

extractors/pdf_extractor.py

@@ -11,6 +11,16 @@ def _valores_unicos_em_ordem(valores):
     return list(dict.fromkeys(valor for valor in valores if valor))
 
 
+def anos_venais_ausentes(anos):
+    """Lista os anos não encontrados entre o primeiro e o último exercício extraído."""
+    anos_validos = sorted({int(ano) for ano in anos if str(ano).isdigit()})
+    if len(anos_validos) < 2:
+        return []
+
+    anos_encontrados = set(anos_validos)
+    return [ano for ano in range(anos_validos[0], anos_validos[-1] + 1) if ano not in anos_encontrados]
+
+
 def _extrair_inscricao(textos_paginas):
     """Obtém a inscrição da unidade, sem confundi-la com a inscrição anterior."""
     # Conforme a versão do relatório, o pypdf pode devolver a inscrição antes
@@ -81,7 +91,8 @@ def extrair_dados_pdf(pdf_file) -> Optional[Dict]:
             "finalidade_imovel": None,
             "area_territorial": None,
             "construcoes_imovel": "Sem construções cadastradas",
-            "valores_venais": None
+            "valores_venais": None,
+            "anos_venais_ausentes": [],
         }
 
         # INSCRIÇÃO
@@ -143,16 +154,19 @@ def extrair_dados_pdf(pdf_file) -> Optional[Dict]:
         pattern_valor = re.compile(r'Tributação(.*?)Planta', re.DOTALL)
         matches_valor = pattern_valor.findall(text)
         valores_ano = []
+        anos_venais = []
         for m in matches_valor:
             try:
                 ano = re.search(r'(\d{4})', m).group(1)
                 valores = re.findall(r'(\d{1,3}(?:\.\d{3})*,\d{2})', m)
                 valor_venal = valores[2]
                 valores_ano.append(f"{ano}: R$ {valor_venal}")
+                anos_venais.append(ano)
             except:
                 continue
         if valores_ano:
             dados["valores_venais"] = " | ".join(valores_ano)
+            dados["anos_venais_ausentes"] = anos_venais_ausentes(anos_venais)
 
         # ÁREA TERRITORIAL
         match_area_real = re.search(r"Área real total\s+(\d{1,5},\d{2})\s*m²", text, re.IGNORECASE)

frontend/src/App.jsx

@@ -182,6 +182,7 @@ function App() {
   const [databaseColumns, setDatabaseColumns] = useState([]);
 
   const [error, setError] = useState("");
+  const [pdfWarning, setPdfWarning] = useState("");
   const [result, setResult] = useState(null);
 
   useEffect(() => {
@@ -405,6 +406,7 @@ function App() {
 
     setLoadingPdf(true);
     setError("");
+    setPdfWarning("");
 
     try {
       const formData = new FormData();
@@ -421,7 +423,15 @@ function App() {
       }
 
       const extracted = await response.json();
-      setForm((prev) => ({ ...prev, ...extracted }));
+      const { anos_venais_ausentes: anosAusentes = [], ...dadosImovel } = extracted;
+      setForm((prev) => ({ ...prev, ...dadosImovel }));
+      if (anosAusentes.length) {
+        const anos = anosAusentes.join(", ");
+        setPdfWarning(
+          `O PDF não contém valor venal para ${anosAusentes.length === 1 ? "o ano" : "os anos"} ${anos}. ` +
+            'Complete manualmente o campo “Valores Venais”.',
+        );
+      }
     } catch (err) {
       setError(String(err));
     } finally {
@@ -454,6 +464,7 @@ function App() {
     setForm(buildEmptyForm(options));
     setDatabaseColumns([]);
     setError("");
+    setPdfWarning("");
     setResult(null);
   };
 
@@ -762,6 +773,8 @@ function App() {
               </button>
             </div>
 
+            {pdfWarning && <div className="warning-box">{pdfWarning}</div>}
+
             <label>
               Inscrição
               <input

frontend/src/styles.css

@@ -182,6 +182,16 @@ h1 {
   padding: 10px 12px;
 }
 
+.warning-box {
+  border: 1px solid #d99b2b;
+  border-radius: 10px;
+  background: #fff8e8;
+  color: #704600;
+  font-weight: 600;
+  line-height: 1.45;
+  padding: 12px 14px;
+}
+
 .tab-panel {
   background: var(--panel);
   border: 1px solid var(--line);

tests/test_pdf_extractor.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import unittest
 
-from extractors.pdf_extractor import _extrair_construcoes, _extrair_inscricao
+from extractors.pdf_extractor import _extrair_construcoes, _extrair_inscricao, anos_venais_ausentes
 
 
 class PdfExtractorTests(unittest.TestCase):
@@ -32,6 +32,10 @@ Documento de Origem
             ["76,46 m² / 2012 / 63-ALVENARIA (D) - EDIFICIOS DE 6 A 10 PAVIMENTOS"],
         )
 
+    def test_identifica_anos_venais_ausentes_no_intervalo(self):
+        self.assertEqual(anos_venais_ausentes(["2021", "2023", "2025"]), [2022, 2024])
+        self.assertEqual(anos_venais_ausentes(["2024", "2025", "2026"]), [])
+
 
 if __name__ == "__main__":
     unittest.main()