Update app.py

app.py

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 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext
 from llama_index.llms.openai import OpenAI
-from datasets import load_dataset
+from huggingface_hub import snapshot_download
 import gradio as gr
 import os
 
 #Configure sua API da OpenAI (ou pode trocar por HuggingFace LLM depois)
 os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "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"  # Coloque sua chave da OpenAI aqui
 
-#Carregar dataset do Hugging Face
-dataset = load_dataset("Jeice/n8n-docs", split="train")
+#Baixar os arquivos do dataset no Hugging Face
+print("📥 Baixando documentação...")
+docs_dir = snapshot_download(repo_id="Jeice/n8n-docs-v2")
 
-#Salvar os arquivos localmente
-os.makedirs("docs", exist_ok=True)
-
-for item in dataset:
-    if "file" in item and item["file"]["path"].endswith(('.md', '.txt')):
-        file_name = item["file"]["path"].split("/")[-1]
-        with open(f"docs/{file_name}", "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(item["text"])
-
-#Criar o index
-documents = SimpleDirectoryReader('docs').load_data()
+#Carregar os documentos
+documents = SimpleDirectoryReader(docs_dir).load_data()
 
+#Criar o índice vetorial
 service_context = ServiceContext.from_defaults(
     llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
 )
-
 index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)
+
+#Criar engine de consulta
 query_engine = index.as_query_engine()
 
 #Função do chatbot
@@ -34,20 +28,21 @@ def chatbot(input_text):
     response = query_engine.query(input_text)
     return str(response)
 
-#Interface Gradio
+#Interface Gradio — bonita, limpa e simples
 interface = gr.Interface(
     fn=chatbot,
-    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Digite sua pergunta sobre o n8n aqui..."),
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Digite sua pergunta sobre o n8n..."),
     outputs="text",
     title="🤖 Bot de Dúvidas sobre o n8n",
-    description="Consulte a documentação oficial do n8n. Pergunte sobre workflows, nodes e integrações!",
+    description="Este agente responde dúvidas sobre o n8n, baseado na documentação que você subiu para o Hugging Face.",
     theme="default",
     examples=[
         ["Como criar um workflow no n8n?"],
         ["Para que serve o node HTTP Request?"],
-        ["Quais são os nodes de integração com Google Sheets?"],
+        ["Quais são os nodes para integração com Google Sheets?"],
     ],
     allow_flagging="never"
 )
 
-interface.launch()
+#Rodar o app
+interface.launch()