Update app.py

app.py

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-import gradio as gr
-import google.generativeai as genai
-import os
-
-# Configurar a API do Gemini
-# Você pode obter sua chave de API em https://aistudio.google.com/app/apikey
-# É altamente recomendável armazenar sua chave de API como uma variável de ambiente
-# Ex: export GOOGLE_API_KEY="SUA_API_KEY_AQUI"
-API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") # Obtém a chave de API da variável de ambiente
-if not API_KEY:
-    # Se a variável de ambiente não estiver definida, use o valor direto (apenas para testes, não recomendado em produção)
-    API_KEY = "SUA_API_KEY_AQUI" 
-
-genai.configure(api_key=API_KEY)
-
-# Inicializar o modelo Gemini
-# Escolha um modelo adequado, por exemplo, "gemini-pro" para texto
-model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
-
-# Função para processar a conversa com a API do Gemini
-def responder_gemini(mensagem, historico):
-    chat = model.start_chat(history=[])
-    
-    # Adicionar histórico da conversa para o Gemini
-    # O formato do histórico para a API do Gemini é diferente
-    for item in historico:
-        if isinstance(item, list) and len(item) == 2:
-            user_msg, bot_msg = item
-            chat.send_message(user_msg)
-            chat.send_message(bot_msg) # Gemini intercala user/model, então tratamos como "model"
-
-    resposta_completa = ""
-    try:
-        response = chat.send_message(mensagem, stream=True)
-        for chunk in response:
-            if hasattr(chunk, 'text'):
-                resposta_completa += chunk.text
-                yield resposta_completa
-            else:
-                # Tratar casos onde o chunk pode não ter 'text' imediatamente
-                # Isso pode acontecer com blocos de segurança ou outras informações
-                pass
-
-    except Exception as e:
-        print(f"Erro inesperado ao chamar a API do Gemini: {e}")
-        yield "Ocorreu um erro ao gerar a resposta. Verifique sua chave de API e conexão."
-
-    if not resposta_completa.strip():
-        yield "Nenhuma resposta gerada. Tente novamente."
-
-
-# Interface do chat com labels em português
-demo = gr.ChatInterface(
-    responder_gemini,  # Usar a nova função para o Gemini
-    title="Benjamin – Assistente Virtual da CEaD - IBC. Tire dúvidas com minha inteligência artificial (minha base de dados vai até 2021)",
-    textbox=gr.Textbox(placeholder="Digite uma mensagem e depois tecle Enter"),
-    examples=[
-        "O que é o IBC?",
-        "Qual a missão da CEaD?",
-        "Quem foi Louis Braille?",
-        "Qual a importância da educação inclusiva?"
-    ],
-    theme="soft", # Um tema mais suave para a interface
-    fill_height=True,
-    retry_btn="Tentar novamente",
-    undo_btn="Desfazer",
-    clear_btn="Limpar conversa"
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-
-------------------
-
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
 # Cliente de inferência com modelo de IA pública
 client = InferenceClient(model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct")  # Modelo gratuito e avançado
 
+
 # Função para processar a conversa
 def responder(mensagem, historico):
     mensagens = []
@@ -92,6 +19,7 @@ def responder(mensagem, historico):
                 mensagens.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
     
     mensagens.append({"role": "user", "content": mensagem})
+
     resposta = ""
 
     try:
@@ -127,6 +55,7 @@ demo = gr.ChatInterface(
     title="Benjamin – Assistente Virtual da CEaD - IBC. Tire dúvidas com minha inteligência artificial (minha base de dados vai até 2021)",
     textbox=gr.Textbox(placeholder="Digite uma mensagem e depois tecle Enter"),
     type="messages" 
+
 )
 
 if __name__ == "__main__":