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@@ -0,0 +1,52 @@
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import gradio as gr
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import os
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import time
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import zipfile
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import shutil
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# --- 1. CONFIGURAÇÕES E CONSTANTES ---
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# Defina os caminhos e nomes de arquivos importantes aqui.
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# Isso facilita a manutenção.
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# ATENÇÃO: No Hugging Face Spaces, o armazenamento é efêmero por padrão.
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# Para salvar os embeddings permanentemente, ative o "Persistent Storage" nas configurações do seu Space.
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# O caminho para o armazenamento persistente geralmente começa com /data
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# Se você tiver armazenamento persistente, mude o caminho abaixo:
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# OUTPUT_EMBEDDINGS_FILE = "/data/embeddings_gerados.faiss"
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OUTPUT_EMBEDDINGS_FILE = "embeddings_gerados.faiss" # Usando armazenamento temporário por enquanto
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DATA_DIR = "dados"
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ZIP_FILE_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "Treinamento do PGL_4.zip")
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EXTRACT_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "extraidos")
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# --- 2. FUNÇÕES DE PROCESSAMENTO ---
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# Cada etapa do seu processo original foi transformada em uma função.
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def unzip_data():
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"""Descompacta o arquivo ZIP de dados."""
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if os.path.exists(EXTRACT_PATH):
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shutil.rmtree(EXTRACT_PATH) # Limpa extrações antigas
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os.makedirs(EXTRACT_PATH, exist_ok=True)
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+
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with zipfile.ZipFile(ZIP_FILE_PATH, 'r') as zip_ref:
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zip_ref.extractall(EXTRACT_PATH)
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+
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+
# Conta os arquivos para dar um feedback similar ao original
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files = [os.path.join(root, name) for root, dirs, files in os.walk(EXTRACT_PATH) for name in files]
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return len(files)
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def process_files(num_files_to_process):
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"""
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Simula o processamento dos 265 arquivos.
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Esta função usa 'yield' para enviar o progresso para a interface.
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"""
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yield f"🔎 Encontrados {num_files_to_process} arquivos para processar."
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# Simulação do processamento de arquivos
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for i in range(num_files_to_process + 1):
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# ATENÇÃO: Substitua este 'time.sleep' pelo seu CÓDIGO REAL de processamento de um arquivo.
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time.sleep(0.01)
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# Atualiza a barra de progresso a cada iteração
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progress_bar = "█" * int((i / num_files_to_process) * 20)
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yield f"Processando arquivos: {int((i / num_files_to_process) *
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