# Como usar o entendimento de documentos do Nova via API
<a name="modalities-document-examples"></a>

Para ilustrar como usar o Amazon Nova para controle de qualidade (resposta a perguntas) ou análise de documentos, aqui está um exemplo simplificado em Python. Usaremos a API AWS Bedrock (via Boto3 SDK) para enviar um documento PDF junto com uma pergunta para que o modelo responda.

```
            
import base64
import base64
import json
import boto3

# Initialize Bedrock runtime client (adjust region as needed)
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

MODEL_ID = "us.amazon.nova-lite-v1:5"  # using Nova Lite model in this example

# Read the document file (PDF) in binary mode
with open("my_document.pdf", "rb") as file:
    doc_bytes = file.read()

# Construct the conversation messages with document + question
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "document": {
                    "format": "pdf",
                    "name": "Document1",  # neutral name for the document
                    "source": {
                        "bytes": doc_bytes  # embedding the PDF content directly
                    }
                }
            },
            {
                "text": "Here is a question about the document: ... (your question) ... ?"
            }
        ]
    }
]

# Set inference parameters (optional)
inf_params = {"maxTokens": 4000, "topP": 0.1, "temperature": 0.3}

# Invoke the model
response = client.converse(modelId=MODEL_ID, messages=messages, inferenceConfig=inf_params)

# Extract and print the answer
answer_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
print(answer_text)
```

Se seus arquivos de entrada forem grandes (excedendo o limite de upload direto de 25 MB) ou se você tiver muitos arquivos, é possível armazená-los no Amazon S3 e referenciá-los. Isso evita o envio de bytes brutos por meio da solicitação. Ao usar o S3, certifique-se de que o serviço Bedrock tenha permissão para acessar o bucket/objeto. Por exemplo, para referenciar um PDF no S3, a fonte do documento usaria “S3Location” em vez de “bytes”, da seguinte forma:

```
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "document": {
                    "format": "pdf",
                    "name": "Report2023",
                    "source": {
                        "s3Location": {
                            "uri": "s3://your-bucket/path/to/document1.pdf",
                            "bucketOwner": "123456789012"
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "text": "Summarize the key findings from the Q3 2023 report."
            }
        ]
    }
]
```

**nota**  
Os nomes dos documentos podem incluir apenas caracteres alfanuméricos, hifens, parênteses e colchetes.  
O campo `name` é vulnerável a injeções de prompt, porque o modelo pode interpretá-lo como instruções de forma inadvertida. Por isso, é recomendável especificar um nome neutro.