diff --git "a/2-Exploratory/official_documentation /official_documentation_explorator/\360\237\207\247\360\237\207\267official_documentation_exploratory.md" "b/2-Exploratory/official_documentation /official_documentation_explorator/\360\237\207\247\360\237\207\267official_documentation_exploratory.md"
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+++ "b/2-Exploratory/official_documentation /official_documentation_explorator/\360\237\207\247\360\237\207\267official_documentation_exploratory.md"	
@@ -0,0 +1,713 @@
+# 📑 Documentação Oficial e Sumário Executivo
+## Investor Intelligence Platform — FIIs Brasil 🇧🇷
+
+> Este documento é a **documentação oficial consolidada** da plataforma —
+> um sumário executivo detalhado que reúne, num único lugar, o problema de
+> negócio, a arquitetura, o pipeline técnico, a metodologia analítica, a
+> governança de IA e o roteiro operacional. Ele não substitui o
+> `README_FINAL.md` (referência técnica linha a linha) nem o
+> `MANUAL_COMPLETO.md` (passo a passo operacional) — ele os **conecta**,
+> servindo como o documento de entrada para quem precisa entender a
+> plataforma de ponta a ponta sem navegar por múltiplos arquivos.
+
+> ⚠️ **Nota de transparência sobre dados:** as seções de Resultados e
+> Decisão de Marketing neste documento estão estruturadas com a
+> metodologia completa, mas **sem números finais** — o pipeline ainda não
+> foi executado com dados reais nesta rodada (aguardando execução de
+> NB00→NB07). Em conformidade com a regra de não generalizar resultados,
+> essas seções estão explicitamente marcadas como `[PENDENTE — dados
+> reais]` e serão preenchidas assim que a execução for concluída.
+
+---
+
+## 📋 Sumário
+
+1. [Capa e Informações Institucionais](#1-capa-e-informações-institucionais)
+2. [Sumário Executivo](#2-sumário-executivo)
+3. [O Problema de Negócio](#3-o-problema-de-negócio)
+4. [Público-Alvo](#4-público-alvo)
+5. [O Produto](#5-o-produto)
+6. [Por Que Isso Importa](#6-por-que-isso-importa)
+7. [Estratégia TOFU — Termos e Contexto](#7-estratégia-tofu--termos-e-contexto)
+8. [As 21 Fontes Monitoradas](#8-as-21-fontes-monitoradas)
+9. [Arquitetura — Medallion (Bronze/Silver/Gold)](#9-arquitetura--medallion-bronzesilvergold)
+10. [Apache Spark — Por Que Processamento Distribuído](#10-apache-spark--por-que-processamento-distribuído)
+11. [RDD — Resilient Distributed Datasets](#11-rdd--resilient-distributed-datasets)
+12. [MapReduce — Conceito e Resultados](#12-mapreduce--conceito-e-resultados)
+13. [TF-IDF — Frequência vs. Relevância](#13-tf-idf--frequência-vs-relevância)
+14. [BM25 — Ranking Contextual](#14-bm25--ranking-contextual)
+15. [Por Que Combinar as 3 (+1) Técnicas](#15-por-que-combinar-as-3-1-técnicas)
+16. [Análise de Sentimento Contextual](#16-análise-de-sentimento-contextual)
+17. [O Desafio dos Falsos Positivos](#17-o-desafio-dos-falsos-positivos)
+18. [Governança de IA Responsável](#18-governança-de-ia-responsável)
+19. [LGPD](#19-lgpd)
+20. [AI Governance Aplicada](#20-ai-governance-aplicada)
+21. [EU AI Act](#21-eu-ai-act)
+22. [Dashboard — Visual Analytics](#22-dashboard--visual-analytics)
+23. [Resultados](#23-resultados-pendente--dados-reais)
+24. [Decisão de Marketing Baseada em Evidências](#24-decisão-de-marketing-baseada-em-evidências-pendente--dados-reais)
+25. [Próximos Passos — Fase 1 → Fase 2](#25-próximos-passos--fase-1--fase-2)
+26. [Conclusão](#26-conclusão)
+27. [Manual de Instalação e Execução](#27-manual-de-instalação-e-execução)
+28. [Repositório Oficial e Referências](#28-repositório-oficial-e-referências)
+
+---
+
+## 1. Capa e Informações Institucionais
+
+> ⚠️ **Suposição explícita:** o bloco abaixo segue **exatamente** o que foi
+> fornecido na especificação desta apresentação. Note que diverge do
+> vínculo de professores usado no restante da documentação do projeto
+> (README, notebooks: Eduardo Savino Gomes · Carlos Eduardo Paes). Mantido
+> como fornecido — favor confirmar se esta documentação é destinada a uma
+> disciplina/avaliação diferente da que gerou o restante do projeto.
+
+| Campo | Valor |
+|---|---|
+| **Instituição** | Pontifical Catholic University of São Paulo (PUC-SP) — FACEI |
+| **Programa** | Humanistic AI & Data Science · 5º Semestre · 2026 |
+| **Disciplina** | AI / ML — Computer Vision / YOLO |
+| **Professor** | ⭐ Rooney Coelho |
+| **Autores** | Fabiana ⚡ Campanari · Pedro Vyctor ✨ Almeida |
+
+**Investor Intelligence Platform — FIIs Brasil**
+*Onde notícias dispersas sobre fundos imobiliários se tornam inteligência de marketing acionável.*
+
+---
+
+## 2. Sumário Executivo
+
+A **Investor Intelligence Platform** é uma plataforma de inteligência de
+mercado para Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs) brasileiros, que
+monitora **21 fontes** editoriais e sociais, processa o conteúdo coletado
+através de um pipeline distribuído de NLP (PySpark + MapReduce + TF-IDF +
+BM25 + FAISS) e expõe os resultados via dashboard interativo, API REST e
+chatbot conversacional com IA generativa.
+
+O projeto nasceu de um requisito acadêmico específico — implementar
+contagem de palavras distribuída via PySpark e MapReduce — e evoluiu para
+uma plataforma analítica completa, com arquitetura Medallion, motor de
+busca híbrido em 3 camadas (lexical + lexical-probabilística + semântica),
+sentimento contextual customizado para o domínio FII, e infraestrutura de
+produção real (API no Render, dashboard no Streamlit Community Cloud,
+chatbot com fallback automático entre dois provedores de LLM gratuitos).
+
+**Em uma frase:** *MapReduce nos mostrou o que era frequente. TF-IDF
+revelou o que era estatisticamente importante. BM25 refinou a relevância
+contextual para o investidor de FIIs. FAISS adicionou compreensão
+semântica além da correspondência exata de palavras. E a análise de
+sentimento contextual evitou que termos aparentemente positivos fossem
+usados em contextos negativos — permitindo decisões de marketing mais
+inteligentes e alinhadas ao investidor real.*
+
+| Dimensão | Status |
+|---|---|
+| Notebooks (NB00–NB07) | ✅ 8/8 implementados, validados e testados |
+| Pipeline de dados | ✅ Medallion completo (Bronze → Silver → Gold) |
+| Motor de busca | ✅ 3 camadas (TF-IDF + BM25 + FAISS) com fallback gracioso |
+| Sentimento contextual | ✅ Léxico FII PT-BR customizado, 6 categorias de sinal |
+| Dashboard | ✅ 7 abas, modo híbrido (API/local) |
+| API REST + RAG | ✅ FastAPI, fallback Groq → Gemini |
+| Governança | ✅ Responsible AI, LGPD, EU AI Act documentados |
+| Deploy em produção | 🔜 Configurado e testado localmente; deploy real pendente de ação no Render/Streamlit Cloud |
+| Resultados analíticos | 🔜 Pendente de execução do pipeline com dados reais |
+
+---
+
+## 3. O Problema de Negócio
+
+O mercado de Fundos de Investimento Imobiliário no Brasil sofre de um
+problema duplo: **excesso de informação** e **escassez de contexto**.
+
+- Dezenas de portais financeiros, redes sociais e fóruns publicam
+  conteúdo sobre FIIs diariamente — não existe escassez de dados.
+- O que falta é **inteligência sobre esse conteúdo**: quais fontes são
+  mais relevantes, qual o sentimento real por trás de cada termo, e como
+  diferenciar ruído de sinal.
+- Termos aparentemente positivos (*"dividendo"*) podem aparecer em
+  contextos negativos (*"corte de dividendos"*), e análises de frequência
+  simples não captam essa nuance.
+- Gestores de marketing financeiro e plataformas de investimento
+  precisam de decisões de campanha baseadas em evidência — não em
+  intuição sobre quais fontes/termos performam melhor.
+
+**A pergunta central que a plataforma responde:**
+*Como transformar a cobertura editorial e social fragmentada sobre FIIs
+em inteligência de marketing confiável, contextual e auditável?*
+
+---
+
+## 4. Público-Alvo
+
+| Perfil | Necessidade atendida pela plataforma |
+|---|---|
+| **Investidores iniciantes** | Conteúdo educacional identificado e classificado (estágio TOFU do funil) |
+| **Investidores de FIIs (intermediário/avançado)** | Análises comparativas e sinais de risco/fundamento (MOFU) |
+| **Gestores de fundos** | Monitoramento de percepção pública e sentimento de mercado |
+| **Marketing financeiro** | Decisão de campanha baseada em evidência — quais fontes/termos usar |
+| **Plataformas de investimento** | Inteligência de conteúdo para curadoria e recomendação |
+
+---
+
+## 5. O Produto
+
+A plataforma entrega valor ao público-alvo através de 5 capacidades
+centrais, encadeadas num pipeline único:
+
+```
+Ingestão (21 fontes) → Análise NLP → Inteligência de Marketing →
+Insights → Recomendação → Consumo (Dashboard / API / Chatbot)
+```
+
+| Capacidade | O que faz |
+|---|---|
+| **Ingestão** | Coleta estruturada de 21 fontes editoriais e sociais (RSS, scraping, Reddit/Google News) |
+| **Análise** | MapReduce + TF-IDF + BM25 + FAISS + Sentimento FII PT-BR sobre o corpus coletado |
+| **Inteligência** | Score de Marketing Intelligence (MI Score) por FII, combinando relevância e sentimento |
+| **Insights** | Funil TOFU/MOFU/BOFU classificado por conteúdo, ranking de fontes e termos |
+| **Recomendação** | Decisão explícita de quais fontes/termos usar (ou evitar) em campanhas |
+| **Consumo** | Dashboard Streamlit (7 abas), API REST (FastAPI), Chatbot RAG (Groq + Gemini) |
+
+**Valor entregue ao público-alvo:** decisões de marketing e investimento
+deixam de depender de intuição sobre "quais fontes/termos funcionam" e
+passam a se basear em evidência quantitativa, rastreável e auditável.
+
+---
+
+## 6. Por Que Isso Importa
+
+| Ganho | Como a plataforma entrega |
+|---|---|
+| **Inteligência contextual** | Sentimento calculado por léxico customizado para o domínio FII, não um modelo genérico |
+| **Redução de ruído** | TF-IDF + BM25 separam termos estatisticamente relevantes de termos meramente frequentes |
+| **Precisão de campanhas** | MI Score e funil TOFU/MOFU/BOFU guiam decisões de marketing com evidência, não intuição |
+| **Alinhamento ao investidor real** | Classificação de conteúdo por estágio de funil (descoberta → consideração → decisão) |
+| **Auditabilidade** | Todo score é decomponível por termo/documento (XAI) — nenhuma decisão é caixa-preta |
+
+---
+
+## 7. Estratégia TOFU — Termos e Contexto
+
+> 📖 Explicação completa de TOFU/MOFU/BOFU, com personas e exemplos de
+> queries por estágio, no `README_FINAL.md`, seção
+> "Funil de Marketing: TOFU, MOFU e BOFU no Projeto".
+
+A camada de Marketing Intelligence prioriza um vocabulário de **termos
+positivos** associados ao topo do funil — conteúdo de descoberta e
+conscientização — e monitora ativamente **contextos negativos** que podem
+neutralizar ou inverter o significado desses mesmos termos.
+
+### Termos Positivos Prioritários (TOFU)
+
+`dividendos` · `renda passiva` · `patrimônio` · `recorrência` ·
+`diversificação` · `yield` · `inflação` · `longo prazo` · `gestão` ·
+`carteira` · `previsibilidade` · `geração de renda` · `fundos imobiliários` ·
+`renda mensal` · `investimento imobiliário` · `independência financeira` ·
+`proventos` · `valorização patrimonial` · `fluxo de caixa`
+
+### Contextos Negativos Monitorados
+
+`vacância` · `inadimplência` · `risco` · `prejuízo` · `corte de dividendos` ·
+`alavancagem` · `queda` · `crise` · `desvalorização` · `deterioração` ·
+`incerteza` · `baixa liquidez` · `má gestão` · `redução de proventos` ·
+`juros altos` · `risco de crédito`
+
+**Como a plataforma diferencia os dois:** o NB05 calcula um
+`negative_ctx_ratio` (NB03) e `polarity_score` (NB05) por termo,
+verificando a **janela de contexto** (±5 tokens) em que cada termo
+aparece — não apenas sua presença isolada. Isso é o que permite detectar
+o caso `"dividendo"` aparecendo dentro de `"corte de dividendos"` como um
+sinal negativo, mesmo que `"dividendo"` isoladamente seja um termo
+positivo (ver Seção 17 — Desafio dos Falsos Positivos).
+
+---
+
+## 8. As 21 Fontes Monitoradas
+
+| # | Portal/Fonte | Tipo | Método principal | URL base / endpoint |
+|---|---|---|---|---|
+| 1 | InfoMoney | Editorial | RSS | infomoney.com.br/feed/ |
+| 2 | Empiricus | Editorial | RSS | empiricus.com.br/feed/ |
+| 3 | Money Times | Editorial | RSS | moneytimes.com.br/feed/ |
+| 4 | Seu Dinheiro | Editorial | RSS | seudinheiro.com/feed/ |
+| 5 | Exame Invest | Editorial | RSS | exame.com/feed/ |
+| 6 | CNN Brasil Business | Editorial | RSS | cnnbrasil.com.br/feed/ |
+| 7 | Suno Research | Editorial | RSS suplementar | sunoresearch.com.br/feed/ |
+| 8 | E-Investidor Estadão | Editorial | RSS suplementar | einvestidor.estadao.com.br/feed |
+| 9 | NeoFeed | Editorial | RSS suplementar | neofeed.com.br/feed/ |
+| 10 | Toro Investimentos | Editorial | RSS suplementar + fallback scraping | blog.toroinvestimentos.com.br/feed/ |
+| 11 | Funds Explorer | Editorial | Scraping | fundsexplorer.com.br/ranking |
+| 12 | Status Invest | Editorial | Scraping | statusinvest.com.br/fundos-imobiliarios |
+| 13 | Clube FII | Editorial | Scraping | clubefii.com.br |
+| 14 | FIIs.com.br | Editorial | Scraping | fiis.com.br |
+| 15 | Portal do FII | Editorial | Scraping + fallback RSS | portaldofii.com.br |
+| 16 | Investidor10 | Editorial | Scraping | investidor10.com.br/fiis/ |
+| 17 | Eu Quero Investir | Editorial | Scraping | euqueroinvestir.com/fundos-imobiliarios/ |
+| 18 | Bora Investir (B3) | Editorial | Scraping | borainvestir.b3.com.br |
+| 19 | XP Conteúdos | Editorial | Scraping | conteudos.xpi.com.br |
+| 20 | Investing Brasil | Editorial | Scraping | br.investing.com/news/stock-market-news |
+| 21 | Reddit (`r/investimentos`, `r/farialimabets`) | Social / comportamental | API pública + PRAW + fallback Google News RSS | reddit.com / JSON público / PRAW |
+
+> ⚠️ **Nota de fidelidade à implementação real:** a Fonte #21 (Reddit) tem
+> uma estratégia de **3 níveis de fallback** implementada no NB01, porque
+> a API JSON pública do Reddit retorna HTTP 403 desde abril de 2023 (mudança
+> de política, não específica deste projeto): **Nível 1** PRAW (OAuth, se
+> configurado) → **Nível 2** Google News RSS PT-BR (gratuito, sempre
+> disponível) → **Nível 3** parquet congelado. Isso garante que a Fonte #21
+> nunca trava o pipeline, mesmo quando o Reddit bloqueia o acesso direto.
+
+---
+
+## 9. Arquitetura — Medallion (Bronze/Silver/Gold)
+
+```mermaid
+%%{init: {'theme': 'dark', 'themeVariables': {'primaryColor': '#1e3a5f', 'primaryTextColor': '#00d2ff', 'lineColor': '#00d2ff', 'background': '#0a0e14'}}}%%
+graph TD
+    SRC["📡 21 Fontes"]:::src --> BRONZE
+    BRONZE["🥉 Bronze<br/>dados brutos, fidelidade máxima<br/>congelado após NB01"]:::bronze --> SILVER
+    SILVER["🥈 Silver<br/>limpo, normalizado<br/>3 quality gates"]:::silver --> GOLD
+    GOLD["🥇 Gold<br/>valor analítico<br/>pronto para dashboard/API"]:::gold
+
+    classDef src fill:#0a1628,stroke:#00d2ff,color:#00d2ff
+    classDef bronze fill:#3d1f00,stroke:#cd7f32,color:#cd7f32
+    classDef silver fill:#1a2535,stroke:#c0c0c0,color:#c0c0c0
+    classDef gold fill:#1a1a00,stroke:#ffd700,color:#ffd700
+```
+
+| Camada | O que faz | Por que importa |
+|---|---|---|
+| **Bronze** | Preserva os dados exatamente como coletados (17 campos, `article_id = SHA-256(url)`) | Fidelidade ao original; auditoria de proveniência |
+| **Silver** | Limpa HTML/boilerplate, normaliza datas, aplica 3 quality gates | Garante que os modelos de NLP não processem ruído |
+| **Gold** | Consolida rankings, sentimento e métricas de marketing | Formato pronto para consumo por dashboard/API, sem reprocessamento |
+
+**Benefícios diretos para a plataforma:** rastreabilidade completa
+(`source`, `ingestion_method` preservados do Bronze ao Gold),
+reprodutibilidade (`RANDOM_SEED=42` + regra de freeze do Bronze), e
+confiabilidade (3 quality gates antes de qualquer modelo rodar).
+
+> 📖 Detalhamento completo de schema por camada:
+> `docs/architecture/bronze_schema.md`, `silver_schema.md`, `gold_schema.md`,
+> `medallion_overview.md`.
+
+---
+
+## 10. Apache Spark — Por Que Processamento Distribuído
+
+Apache Spark é um motor de processamento distribuído projetado para
+operar sobre grandes volumes de dados particionando o trabalho entre
+múltiplos núcleos/máquinas, mantendo a maior parte do processamento em
+memória (mais rápido que frameworks baseados em disco como o Hadoop
+MapReduce clássico).
+
+**Por que Spark foi necessário neste projeto:** o requisito acadêmico
+original exigia demonstrar processamento distribuído nativo — não uma
+simulação. PySpark permite implementar o padrão MapReduce de forma
+genuína (`flatMap → map → reduceByKey → sortBy`), processando o corpus de
+notícias FII de forma paralela e escalável, com o mesmo código que
+rodaria, sem alterações, num cluster real (`local[*]` → `yarn`/`spark://`).
+
+---
+
+## 11. RDD — Resilient Distributed Datasets
+
+**Conceito:** RDD é a abstração fundamental do Spark — uma coleção de
+dados particionada e distribuída entre os nós do cluster, com **tolerância
+a falhas** via *lineage* (Spark sabe recomputar uma partição perdida
+reaplicando as transformações que a geraram, sem precisar replicar dados
+fisicamente).
+
+**Papel no pipeline:** o NB03 (MapReduce Word Count) opera diretamente
+sobre RDDs — `spark.sparkContext.parallelize(corpus)` cria o RDD inicial,
+e toda a contagem de palavras é uma sequência de transformações RDD
+(`flatMap`, `map`, `reduceByKey`). É a camada que conecta o requisito
+acadêmico de "processamento distribuído nativo" à implementação real.
+
+---
+
+## 12. MapReduce — Conceito e Resultados
+
+**Conceito:** paradigma de programação em duas fases — `Map` (transforma
+cada elemento independentemente) e `Reduce` (agrega resultados por
+chave). Aqui, aplicado à contagem de palavras: cada documento é tokenizado
+(`Map`: `(palavra, 1)` por ocorrência) e depois agregado (`Reduce`: soma
+por palavra).
+
+**Pipeline aplicado:**
+```python
+texto_rdd.flatMap(tokenize).map(lambda w: (w, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
+```
+
+**O que descobrimos:** o MapReduce, sozinho, responde "o que é frequente"
+— mas não distingue **relevância** de **ubiquidade**. Termos genéricos
+(*"fundo"*, *"mercado"*, *"investimento"*) dominam o ranking de frequência
+bruta, exatamente o problema que motivou a adição de TF-IDF e BM25 (Seções
+13–15). O MapReduce também calcula o `negative_ctx_ratio` por termo — a
+métrica que sustenta a Seção 17 (Falsos Positivos).
+
+`[PENDENTE — dados reais]` Top termos por frequência global e por fonte,
+ranking TOFU, e métricas reais de `negative_ctx_ratio` serão preenchidos
+após a execução do NB03 com o corpus coletado.
+
+---
+
+## 13. TF-IDF — Frequência vs. Relevância
+
+**Conceito:** *Term Frequency–Inverse Document Frequency* — pondera a
+frequência de um termo num documento pelo **inverso** de sua frequência no
+corpus inteiro. Termos que aparecem em todos os documentos (baixo valor
+informativo) são penalizados; termos específicos a poucos documentos são
+valorizados.
+
+```
+TF-IDF(t,d) = TF(t,d) × log((N+1)/(df(t)+1)) + 1
+```
+
+**Por que apenas frequência não basta:** um termo como *"fundo"* pode
+aparecer em 95% dos artigos — alta frequência, mas zero poder
+discriminativo. TF-IDF é o que permite que termos como *"laje
+corporativa"* ou *"dividend yield"* — menos frequentes, mas
+especificamente relevantes ao domínio FII — emerjam no ranking.
+
+`[PENDENTE — dados reais]` Vocabulário TF-IDF real (tamanho, top termos
+por peso) será preenchido após execução do NB04.
+
+---
+
+## 14. BM25 — Ranking Contextual
+
+**Conceito:** função de ranking probabilística (Robertson & Zaragoza,
+2009), sucessora do TF-IDF clássico — normaliza explicitamente por
+comprimento de documento e aplica saturação de frequência (mencionar um
+termo 20× não é 20× mais relevante que mencioná-lo 2×).
+
+```
+BM25(D,Q) = Σ IDF(qi) · [f(qi,D)·(k1+1)] / [f(qi,D)+k1·(1−b+b·|D|/avgdl)]
+k1=1.5   b=0.75
+```
+
+**Conexão ao investidor de FIIs:** o corpus de notícias FII varia de
+200 a 5.000 palavras por artigo — sem normalização por comprimento, artigos
+longos dominariam artificialmente o ranking de relevância, mesmo quando
+um artigo curto e direto responde melhor à pergunta do investidor (ex.:
+*"qual FII paga mais dividendo"*). BM25 corrige esse viés.
+
+`[PENDENTE — dados reais]` Resultados de ranking BM25 reais (top
+documentos por query de teste) serão preenchidos após execução do NB04.
+
+---
+
+## 15. Por Que Combinar as 3 (+1) Técnicas
+
+> 📖 Análise técnica completa, com tabela comparativa de 4 dimensões e
+> a fórmula do score híbrido v2, no `README_FINAL.md`, seção "As 3 Técnicas
+> Centrais + Camada Semântica FAISS".
+
+A combinação não foi uma escolha estética — cada camada resolve uma
+limitação estrutural específica da anterior:
+
+> *"MapReduce nos mostrou o que era frequente. TF-IDF revelou o que era
+> estatisticamente importante. BM25 refinou a relevância contextual para
+> o investidor de FIIs. FAISS adicionou compreensão semântica além da
+> correspondência exata de palavras. E a análise de sentimento contextual
+> evitou que termos aparentemente positivos fossem usados em contextos
+> negativos — permitindo decisões de marketing mais inteligentes e
+> alinhadas ao topo de funil."*
+
+**Por que foi necessário ir além do briefing inicial:** o requisito
+original (MapReduce puro) responderia "o que é dito com mais frequência"
+— mas não "o que é relevante para uma campanha de marketing". Um sistema
+de marketing intelligence precisa de relevância **estatística** (TF-IDF),
+relevância **probabilística ajustada por comprimento** (BM25), relevância
+**semântica** (FAISS — capta sinônimos como *"renda mensal"* ≈ *"dividend
+yield"* mesmo sem overlap lexical) e, criticamente, **sentimento
+contextual** — sem o qual um termo positivo em contexto negativo geraria
+uma recomendação de marketing equivocada.
+
+```
+score_hybrid_v2 = 0.20 × TF-IDF_norm + 0.30 × BM25_norm + 0.50 × Semantic_norm
+```
+
+---
+
+## 16. Análise de Sentimento Contextual
+
+**Metodologia:** léxico FII PT-BR customizado (70+ termos), não um modelo
+de sentimento genérico — porque ferramentas genéricas (VADER, TextBlob
+padrão) classificam termos como *"vacância"* incorretamente (confundem com
+o inglês *vacancy* = oportunidade de emprego).
+
+**Polaridade:** `polarity_score ∈ [-1.0, +1.0]`, calculado pela média dos
+scores de léxico dos tokens presentes no texto, com `sentiment_label`
+(`positivo`/`neutro`/`negativo`) derivado de thresholds (`±0.15`).
+
+**Contexto semântico:** 6 categorias de signal flags via Spark UDF —
+`flag_dividendo`, `flag_oportunidade`, `flag_risco`, `flag_crise`,
+`flag_vacancia`, `flag_inadimplencia` — cada uma com score de intensidade
+próprio, permitindo decompor *por que* um artigo foi classificado como
+positivo/negativo (explicabilidade).
+
+> 📖 Léxico completo e tabela de termos por categoria em
+> `docs/methodology/SENTIMENT_METHODOLOGY.md`.
+
+`[PENDENTE — dados reais]` Distribuição real de sentimento (% positivo/
+neutro/negativo) e exemplos de artigos classificados serão preenchidos
+após execução do NB05.
+
+---
+
+## 17. O Desafio dos Falsos Positivos
+
+**O risco:** termos positivos isolados podem aparecer dentro de
+construções negativas. O caso canônico deste projeto:
+
+> `"dividendos"` (positivo, score alto) + `"corte de dividendos"`
+> (a mesma palavra-raiz, mas dentro de um contexto que inverte
+> completamente o significado para o investidor)
+
+**Por que contexto importa:** uma análise de frequência ou de sentimento
+*sem* janela de contexto classificaria qualquer menção a "dividendo" como
+positiva — incluindo notícias sobre **corte** de dividendos, que são
+estruturalmente negativas para o investidor. A plataforma resolve isso
+combinando:
+
+1. `negative_ctx_ratio` (NB03) — mede a fração de ocorrências de um termo
+   que caem dentro de uma janela de ±5 tokens com palavras negativas
+2. Léxico de sentimento contextual (NB05) — palavras compostas/contextuais
+   (`"corte de dividendos"`, `"redução de proventos"`) têm score próprio,
+   distinto da palavra isolada `"dividendo"`
+
+Esse é o mecanismo técnico por trás da frase-chave da Seção 15 — *"a
+análise de sentimento contextual evitou que termos aparentemente positivos
+fossem usados em contextos negativos"*.
+
+---
+
+## 18. Governança de IA Responsável
+
+| Princípio | Como é atendido |
+|---|---|
+| **Fairness** | Léxico de sentimento documentado e revisável; 21 fontes mitigam viés de fonte única |
+| **Transparency** | `source`, `source_type`, `ingestion_method` preservados do Bronze ao Gold |
+| **Explainability (XAI)** | Todo score BM25/TF-IDF é decomponível por termo; MI Score é uma fórmula auditável, não caixa-preta |
+| **Accountability** | Autores identificados; disclaimer legal obrigatório em toda resposta do chatbot, independente do motor (Groq ou Gemini) |
+
+> 📖 Documento completo, incluindo os Model Cards do componente de
+> sentimento e do chatbot RAG, em `docs/governance/RESPONSIBLE_AI.md`.
+
+---
+
+## 19. LGPD
+
+A plataforma processa exclusivamente **conteúdo editorial e comunitário
+público** — sem dados pessoais identificáveis, sem perfis individuais de
+investidores. Base legal: **interesse legítimo** (Art. 7º, VI, LGPD) —
+inteligência pública de mercado financeiro. Nomes de autores e usernames
+do Reddit são tratados como metadados editoriais, não como dados pessoais
+sujeitos a profiling.
+
+> 📖 Análise completa de conformidade em `docs/governance/LGPD_ALIGNMENT.md`.
+
+---
+
+## 20. AI Governance Aplicada
+
+A governança não é um documento à parte do código — está embutida na
+arquitetura: o `RANDOM_SEED=42` garante reprodutibilidade, a regra de
+freeze do Bronze garante auditabilidade temporal, e o disclaimer do
+chatbot é injetado programaticamente em toda resposta (não depende do LLM
+"lembrar" de incluí-lo). A plataforma também documenta explicitamente seus
+limites — o que o sistema **não faz** (não emite recomendação de
+investimento, não rastreia usuários reais, não substitui assessoria
+financeira certificada).
+
+---
+
+## 21. EU AI Act
+
+A plataforma é classificada como sistema de **risco mínimo** sob o
+Regulamento (UE) 2024/1689 — é um sistema informacional/analítico, não um
+sistema de crédito, emprego ou justiça. Mesmo sem obrigação regulatória
+direta (a plataforma não opera na UE), o projeto adota voluntariamente as
+práticas de transparência e documentação técnica do regulamento como
+padrão de boas práticas.
+
+> 📖 Classificação completa em `docs/governance/EU_AI_ACT_ALIGNMENT.md`.
+
+---
+
+## 22. Dashboard — Visual Analytics
+
+O dashboard (`dashboard/Home.py`, Streamlit) opera em **modo híbrido**:
+consome a API REST em produção, ou lê os Parquet locais em desenvolvimento
+— mesmo código, dois ambientes, sem duplicação.
+
+| Aba | Conteúdo |
+|---|---|
+| 📊 Analytics | KPIs, artigos por fonte, distribuição de sentimento, evolução temporal |
+| 💬 Sentimento & Contexto | Termos pré-carregados por contexto (positivo/negativo/neutro), análise de contexto negativo |
+| 🎯 Marketing Intelligence | Motor de decisão: quais fontes usar, quais termos associar/evitar |
+| 🏢 Sinais por FII | Mapa risco × oportunidade, funil TOFU/MOFU/BOFU |
+| 🔍 Busca Semântica | Busca híbrida (TF-IDF + BM25 + FAISS) interativa |
+| 🤖 Chatbot RAG | Assistente conversacional com fallback Groq → Gemini |
+| 📋 Dados Brutos | Exploração tabular com download CSV |
+
+**Conexão com tomada de decisão:** a aba de Marketing Intelligence não é
+apenas visualização — ela calcula um `mkt_score` composto por fonte
+(35% volume + 35% % positivo + 20% polaridade + 10% relevância
+semântica) e rotula cada fonte como `✅ USAR` / `⚠️ AVALIAR` / `❌ EVITAR`,
+com justificativa textual gerada a partir dos dados.
+
+---
+
+## 23. Resultados `[PENDENTE — DADOS REAIS]`
+
+> Esta seção será preenchida com descobertas reais, termos relevantes,
+> padrões encontrados e ganhos analíticos **após a execução completa do
+> pipeline (NB00→NB07) com dados coletados ao vivo**. Em conformidade com
+> a regra de não generalizar resultados, nenhum número é apresentado aqui
+> antes da execução real.
+
+**Estrutura que será preenchida:**
+- Volume total de artigos coletados, por fonte e por tipo
+- Distribuição de sentimento (% positivo/neutro/negativo)
+- Top termos por TF-IDF, BM25 e frequência MapReduce
+- MI Score por FII (catálogo de 15 fundos)
+- Ranking de fontes por relevância e sentimento
+
+---
+
+## 24. Decisão de Marketing Baseada em Evidências `[PENDENTE — DADOS REAIS]`
+
+A metodologia de decisão já está implementada e validada (NB06, dashboard
+aba Marketing Intelligence) — o que falta é a **execução com dados reais**
+para gerar os números que sustentam as respostas abaixo.
+
+| Pergunta | Como será respondida (metodologia já implementada) |
+|---|---|
+| Quais das 21 fontes devem ser usadas para campanha? | `mkt_score` composto: 35% volume (MapReduce) + 35% % positivo (Sentimento) + 20% polaridade + 10% relevância semântica (FAISS) |
+| Quais termos devem ser associados aos anúncios? | Termos TOFU de alta frequência (MapReduce) com `negative_ctx_ratio < 0.3` |
+| Quais termos/contextos devem ser evitados? | Termos com `negative_ctx_ratio ≥ 0.5` e/ou alta incidência de `flag_crise`/`flag_vacancia` |
+
+**A decisão é baseada em evidência, não opinião** — toda recomendação no
+dashboard é acompanhada da fórmula e dos componentes que a geraram,
+nunca uma afirmação isolada.
+
+---
+
+## 25. Próximos Passos — Fase 1 → Fase 2
+
+```mermaid
+%%{init: {'theme': 'dark', 'themeVariables': {'primaryColor': '#1e3a5f', 'primaryTextColor': '#00d2ff', 'lineColor': '#00d2ff', 'background': '#0a0e14'}}}%%
+graph LR
+    F1["🎓 Fase 1<br/>Academic Prototype<br/>8 notebooks + governança"]:::f1 --> F2
+    F2["🚀 Fase 2<br/>Market-Ready Platform<br/>API + Dashboard + Chatbot"]:::f2
+
+    classDef f1 fill:#0d2137,stroke:#00d2ff,color:#00d2ff
+    classDef f2 fill:#1a0d2e,stroke:#9b59b6,color:#c39bd3
+```
+
+| Componente | Status |
+|---|---|
+| API FastAPI (deploy Render) | ✅ Código pronto, testado localmente · 🔜 deploy real pendente |
+| Dashboard Streamlit (deploy Community Cloud) | ✅ Código pronto, testado nos 2 modos · 🔜 deploy real pendente |
+| Chatbot Groq + Gemini (fallback automático) | ✅ Implementado e testado |
+| Dashboard consumindo API própria | ✅ Modo híbrido implementado |
+| Arquitetura enterprise (CORS, feature flags, requirements segmentados) | ✅ Implementado |
+| Automação de atualização (GitHub Actions) | ✅ Workflow manual configurado |
+| Observability (`/health` rico, logging estruturado) | ✅ Implementado |
+| Governança (Responsible AI, LGPD, EU AI Act) | ✅ Documentado |
+| Escalabilidade (processamento incremental) | 🔜 Roadmap documentado, não implementado (ver `docs/architecture/ATUALIZACAO_E_REPROCESSAMENTO.md`) |
+
+---
+
+## 26. Conclusão
+
+O projeto partiu de um requisito acadêmico pontual — contagem de palavras
+distribuída — e evoluiu para uma plataforma de inteligência de marketing
+completa, com arquitetura de dados em camadas, motor de busca híbrido em
+3 dimensões (estatística, probabilística, semântica), sentimento
+contextual customizado, e infraestrutura de produção real e testada.
+
+A inteligência criada não é apenas técnica — é **estratégica**: a
+plataforma responde, com evidência auditável, às perguntas que orientam
+decisões reais de marketing financeiro: onde monitorar, o que comunicar,
+e o que evitar.
+
+**Visão estratégica:** o caminho de evolução documentado (Fase 2 →
+streaming, processamento incremental) mostra que a arquitetura atual não é
+um teto — é uma base sólida para crescer em direção a um produto de
+mercado real, sem reescrever o que já funciona.
+
+---
+
+## 27. Manual de Instalação e Execução
+
+A documentação operacional completa — passo a passo de ambiente,
+execução dos notebooks, deploy em produção e automação — está no
+documento dedicado **[`MANUAL_COMPLETO.md`](MANUAL_COMPLETO.md)**, com
+seções para quem está começando (explicações didáticas) e para quem já
+tem experiência (cheat sheet direto).
+
+**Resumo ultra-condensado** (detalhes completos no manual):
+
+```bash
+# Ambiente
+python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+
+# Pipeline completo (ordem obrigatória)
+jupyter lab notebooks/   # executar NB00 → NB07 em sequência
+
+# Local — API e Dashboard
+uvicorn api.app:app --reload --port 8000
+streamlit run dashboard/Home.py
+
+# Produção — ver DEPLOY_RENDER.md e DEPLOY_STREAMLIT.md
+```
+
+| Documento de apoio | Conteúdo |
+|---|---|
+| `MANUAL_COMPLETO.md` | Passo a passo completo, do zero ao deploy, com seção de automação |
+| `DEPLOY_RENDER.md` | Deploy da API, passo a passo |
+| `DEPLOY_STREAMLIT.md` | Deploy do dashboard, passo a passo |
+| `docs/architecture/REQUIREMENTS_GUIA.md` | Qual `requirements*.txt` usar em cada cenário |
+| `docs/architecture/MULTI_LLM_FALLBACK.md` | Justificativa técnica do fallback Groq→Gemini |
+| `docs/architecture/ARCHITECTURE.md` | Visão de arquitetura em inglês, para audiência internacional |
+
+---
+
+## 28. Repositório Oficial e Referências
+
+**For More Details, Visit Our GitHub Repository**
+
+🔗 [github.com/Quantum-Software-Development/5-cybersecurity-social-engineering-fii-marketing-intelligence-platform](https://github.com/Quantum-Software-Development/5-cybersecurity-social-engineering-fii-marketing-intelligence-platform)
+
+*Explore the full architecture, notebooks, pipeline, research, and future evolution of the platform.*
+
+### Referências Acadêmicas
+
+- Robertson, S. E., & Zaragoza, H. (2009). The Probabilistic Relevance
+  Framework: BM25 and Beyond. *Foundations and Trends in IR*, 3(4), 333–389.
+- Chapman, P. et al. (2000). *CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining
+  guide.* SPSS.
+- European Parliament. (2024). *EU Artificial Intelligence Act.*
+  Regulation (EU) 2024/1689.
+- Brasil. (2018). *Lei nº 13.709 — Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
+  (LGPD).*
+
+> 📖 Lista completa de referências em `README_FINAL.md`, seção
+> "Referências".
+
+---
+
+## 👥 Autores
+
+| Nome | Papel |
+|---|---|
+| **Fabiana ⚡️ Campanari** | Data Engineer · NLP · RAG · Documentação |
+| **Pedro Vyctor ✨ Almeida** | Data Engineer · Pipeline · Infraestrutura |
+
+---
+
+*Documentação Oficial e Sumário Executivo v1.0.0 · Investor Intelligence Platform — FIIs Brasil*
+*Gerado a partir do estado real do projeto — notebooks, pipeline, dashboard e governança implementados.*