Busca Semântica Local
Descreva o medicamento em linguagem natural — a busca por embeddings roda no próprio servidor, sem depender de APIs externas de IA.
Os dados abertos da ANVISA sobre medicamentos intercambiáveis são extensos, mas tecnicamente difíceis de navegar — pensados para especialistas, não para quem digita o nome comercial de um remédio e quer saber quais similares existem, com preço, princípio ativo e classificação terapêutica correspondentes.
O Med Unificando resolve isso com busca semântica em linguagem natural, rodando sobre um modelo de embeddings executado localmente no servidor — sem chamadas a APIs externas de IA. Os dados de medicamentos e preços (tabela CMED) são sincronizados automaticamente a partir dos portais abertos da ANVISA.
Descreva o medicamento em linguagem natural — a busca por embeddings roda no próprio servidor, sem depender de APIs externas de IA.
Compare medicamentos com destaque visual automático das diferenças entre eles.
Visualize o preço máximo ao consumidor de cada medicamento em gráfico de barras, direto da tabela CMED.
Explore medicamentos pela árvore de classificação Anatômica/Terapêutica/Química oficial.
Exporte resultados em CSV e Excel, ou gere um relatório em PDF com a identidade visual do medicamento.
Importação periódica dos dados abertos de medicamentos e preços diretamente dos portais da ANVISA.
Embeddings gerados com Xenova Transformers (modelo all-MiniLM-L6-v2, 384 dimensões) via ONNX, direto no servidor Node.js. Nenhum dado de busca trafega para provedores externos de IA.
Container de produção com rootfs read-only, no-new-privileges, cap_drop ALL e usuário non-root. Rate limiting de 60 req/min nas rotas /api/*.
Rotas /admin/* (login e sincronização de dados) protegidas via NextAuth v5, isoladas do restante da aplicação pública.
Componentes e Server Actions seguem SRP, OCP e DIP — configurações e constantes centralizadas, sem any e sem magic numbers.