Inserindo docs sim

app.py

@@ -49,13 +49,14 @@ def ask_question(texto_extraido, question):
     # resposta = rag_chain.run(question)
     response = rag_chain({"query": question})
     resposta = response["result"]
+    docs_text = "\n\n".join([doc['page_content'] for doc in response["source_documents"]])
 
-    return resposta
+    return resposta, docs_text
 
 def launch_app():
     with gr.Blocks(title="RAG", theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="gray", neutral_hue="slate")) as demo:
-        gr.Markdown("# Retrieval Augmented Generation")
-        gr.Markdown("## ⚙️ Pergunte qualquer coisa para seu arquivo.")
+        gr.Markdown("# 🚀 Retrieval Augmented Generation - RAG")
+        gr.Markdown("### ⚙️ Pergunte qualquer coisa para seu arquivo.")
         gr.Markdown(
             "🐶 Faça o upload do seu arquivo e pergunte qualquer coisa a ele! Este código é open source e disponível [aqui](https://github.com/FelipeErmeson) no GitHub. 😁"
         )
@@ -63,14 +64,15 @@ def launch_app():
         with gr.Row():
             with gr.Column():
                 file_input = gr.File(label="Upload da Imagem ou PDF", file_types=[".png", ".jpg", ".jpeg", ".pdf"])
-                extracted_text = gr.Textbox(label="Texto extraído", lines=15)
+                extracted_text = gr.Textbox(label="🌍 Texto extraído", lines=30)
             with gr.Column():
                 question_input = gr.Textbox(label="📌 Faça uma pergunta ao seu documento!")
-                answer_output = gr.Textbox(label="🎩 Resposta", lines=20)
+                answer_output = gr.Textbox(label="🎩 Resposta", lines=15)
+                docs_sim = gr.Textbox(label="📎 Documentos similares a sua pergunta.", lines=15)
 
         # Conecta funções
         file_input.change(fn=process_file, inputs=file_input, outputs=extracted_text)
-        question_input.submit(fn=ask_question, inputs=[extracted_text, question_input], outputs=answer_output)
+        question_input.submit(fn=ask_question, inputs=[extracted_text, question_input], outputs=[answer_output, docs_sim])
 
     demo.launch()