Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import gradio as gr
+import os
 from langchain_community.document_loaders import PyPDFDirectoryLoader
 from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
@@ -6,6 +7,10 @@ from langchain_community.vectorstores import FAISS
 from langchain.chains import RetrievalQA
 from langchain_community.llms import HuggingFaceHub
 
+# --- PASSO 0: VERIFICAR E CRIAR A PASTA 'data' ---
+if not os.path.exists("data"):
+    os.makedirs("data")
+
 # --- PASSO 1: CARREGAR OS DOCUMENTOS ---
 loader = PyPDFDirectoryLoader("data")
 documents = loader.load()
@@ -26,8 +31,6 @@ llm = HuggingFaceHub(
     model_kwargs={"temperature": 0.2, "max_new_tokens": 1024}
 )
 
-# A linha abaixo é a que estava causando o erro.
-# A classe 'RetrievalQA' está de fato no pacote principal 'langchain'.
 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
     llm=llm,
     chain_type="stuff",
@@ -38,28 +41,26 @@ qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
 # --- PASSO 5: CRIAR A INTERFACE COM O GRADIO ---
 def process_query(query):
     try:
-        # Usando o método .invoke(), que é a forma moderna de chamar a chain
         result = qa_chain.invoke(query)
-        # Limpando a resposta para extrair apenas o texto principal
         answer = result.get('result', 'Não foi possível encontrar uma resposta.')
         return answer
     except Exception as e:
-        print(e)  # Imprime o erro nos logs para depuração
+        print(e)
         return "Ocorreu um erro ao processar sua pergunta. Verifique os logs do Space."
 
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("# 🤖 Assistente de Análise do Contrato DETRAN-RJ")
     gr.Markdown("Faça uma pergunta sobre os documentos do contrato e o assistente buscará a resposta nos arquivos.")
-    
+
     with gr.Row():
         inp = gr.Textbox(label="Qual a sua pergunta?", placeholder="Ex: Qual o valor total do contrato?", scale=4)
         btn = gr.Button("Enviar", variant="primary", scale=1)
-        
+
     out = gr.Markdown(label="Resposta")
-    
+
     btn.click(fn=process_query, inputs=inp, outputs=out)
     inp.submit(fn=process_query, inputs=inp, outputs=out)
-    
+
     gr.Examples(
         examples=[
             "Qual o objeto do contrato?",
@@ -71,4 +72,5 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
         inputs=inp
     )
 
-demo.launch()
+demo.launch()
+_#