feat:

- Criado um serviço de llm (por enquanto está obtendo somente o gemini, necessita adicioanr suporte para entrada do usuário na pergunta)

test:
- Criado teste para conexão com o banco de dados oracle por meio da
engine do sqlAlchemy

app/llm_service.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import os
+from langchain_core.language_models.chat_models import BaseChatModel
+from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
+
+def get_llm() -> BaseChatModel | None:
+    if not GEMINI_API_KEY:
+        print("⚠️ Variável de ambiente GEMINI_API_KEY não definida.")
+        # raise ValueError("OPENAI_API_KEY não está configurada.")
+        return None
+    try:
+        llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemma-3-27b-it", google_api_key=GEMINI_API_KEY)
+        print("Gemma 3 configurado com sucesso")
+
+        return llm
+    except Exception as e:
+        print(f"Erro ao configurar o llm: {e}")
+        return None