Update app.py

app.py

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-
 import os
 import numpy as np
 import gradio as gr
@@ -33,7 +32,9 @@ def train_small_baseline(save_path: str = BASELINE_PATH,
     # Embaralha e pega apenas max_samples exemplos (para ficar leve)
     ds_small = ds.shuffle(seed=42).select(range(min(max_samples, len(ds))))
 
-    df = pd.DataFrame({"text": ds_small["content"], "label": ds_small["label"]})
+    df = pd.DataFrame(
+        {"text": ds_small["content"], "label": ds_small["label"]}
+    )
 
     pipe = Pipeline(
         [
@@ -47,7 +48,6 @@ def train_small_baseline(save_path: str = BASELINE_PATH,
     return pipe
 
 
-
 def load_or_bootstrap_baseline():
     """
     Se existir baseline_pipe.pkl, carrega.
@@ -111,56 +111,41 @@ def generate_reply(user_text: str, sentimento_json):
         return "Digite uma mensagem."
 
     sentimento = None
-    if isinstance(sentimento_json, dict) and "sentimento" in sentimento_json:
-        sentimento = sentimento_json["sentimento"]
-
-    if sentimento == "negativo":
-        intent = (
-            "A avaliacao do cliente e NEGATIVA. "
-            "Peca desculpas, reconheca o problema, ofereca ajuda objetiva "
-            "e solicite informacoes adicionais (numero do pedido, produto, contato)."
-        )
-    elif sentimento == "positivo":
-        intent = (
-            "A avaliacao do cliente e POSITIVA. "
-            "Agradeca de forma calorosa, reforce os pontos positivos citados "
-            "e convide o cliente a continuar comprando."
-        )
-    else:
-        intent = (
-            "O sentimento nao foi identificado. "
-            "Responda de forma neutra, cordial e util."
-        )
+    confianca = None
 
-    # opcional: pegar a confianca pra colocar no prompt
-    conf = None
-    if isinstance(sentimento_json, dict) and "confianca" in sentimento_json:
-        conf = sentimento_json["confianca"]
+    if isinstance(sentimento_json, dict):
+        sentimento = sentimento_json.get("sentimento", None)
+        confianca = sentimento_json.get("confianca", None)
 
-    prompt = f"""
-Voce e um assistente de atendimento ao cliente.
-
-Com base na mensagem do usuario e no sentimento detectado,
-gere uma resposta educada, objetiva e natural em PORTUGUES DO BRASIL,
-usando entre 2 e 4 frases.
+    if sentimento is None:
+        sentimento = "nao identificado"
 
-Mensagem do usuario:
+    # Prompt estruturado para evitar meta-respostas
+    prompt = f"""
+### CONTEXTO DO SISTEMA ###
+{SYSTEM_PROMPT}
+Voce e um atendente virtual profissional e empatico.
+Nunca explique instrucoes internas e nunca repita este texto.
+
+### ORIENTACAO ###
+- Responda sempre em PORTUGUES DO BRASIL.
+- Use entre 2 e 4 frases.
+- Seja empatico em mensagens negativas.
+- Seja caloroso em mensagens positivas.
+- Seja neutro e cordial se o sentimento nao for claro.
+
+### DADOS DA ANALISE ###
+Sentimento detectado: {sentimento}
+Confianca do classificador: {confianca}
+
+Mensagem do cliente:
 \"\"\"{user_text}\"\"\"
 
-Sentimento identificado: {sentimento}
-Confianca do classificador: {conf}
 
-Sua resposta deve:
-- demonstrar empatia,
-- responder diretamente ao que o cliente escreveu,
-- NUNCA mencionar que esta gerando uma "resposta curta",
-- NUNCA explicar o que esta fazendo,
-- NUNCA repetir estas instrucoes internas.
-
-Agora responda ao cliente da forma mais natural possivel.
+### RESPOSTA FINAL ###
+Gere apenas a resposta ao cliente, sem comentarios adicionais.
 """
 
-
     out = generator(
         prompt,
         max_length=128,