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import os
import sqlite3
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import gradio as gr
# Carrega chave da API (this is redundant now, but kept for clarity)
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("❌ Variável OPENROUTER_API_KEY não encontrada.")
# Define variáveis de ambiente
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://openrouter.ai/api/v1"
# Cria banco de dados se ainda não existir
conn = sqlite3.connect("historico_conversas.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversas (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
aluno TEXT,
pergunta TEXT,
resposta TEXT,
timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
conn.commit()
conn.close()
# Instancia o modelo
llm = ChatOpenAI(model="deepseek/deepseek-r1:free", temperature=0.4)
# Prompt com histórico
template = PromptTemplate.from_template(
"""Você é um tutor de programação em Python. Responda com clareza e exemplos.
Histórico da conversa:
{history}
Aluno: {input}
Resposta:"""
)
# Memória da conversa
memoria = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
# Cadeia com memória e prompt
chat_chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memoria, prompt=template)
# Função para salvar no banco
def salvar_conversa(nome, pergunta, resposta):
conn = sqlite3.connect("historico_conversas.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO conversas (aluno, pergunta, resposta) VALUES (?, ?, ?)",
(nome or "Anônimo", pergunta, resposta))
conn.commit()
conn.close()
# Função para responder e gravar
def responder(pergunta, nome):
try:
resposta = chat_chain.run(pergunta)
salvar_conversa(nome, pergunta, resposta)
return resposta
except Exception as e:
import traceback
return f"❌ Erro:\n{traceback.format_exc()}"
# Resetar memória
def resetar_memoria():
memoria.clear()
return "✅ Memória resetada com sucesso!"
# Exportar conversas para arquivos
def exportar_conversas():
conn = sqlite3.connect("historico_conversas.db")
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM conversas ORDER BY timestamp DESC", conn)
df.to_csv("conversas_exportadas.csv", index=False)
df.to_excel("conversas_exportadas.xlsx", index=False, engine="openpyxl")
conn.close()
return "✅ Arquivos 'conversas_exportadas.csv' e 'conversas_exportadas.xlsx' foram salvos!"
# Interface Gradio
with gr.Blocks() as app:
gr.Markdown("## 🤖 Tutor de Python com IA + Histórico em Banco de Dados + Exportação")
nome = gr.Textbox(label="Seu nome (opcional)", placeholder="Ex: João")
pergunta = gr.Textbox(label="Sua dúvida sobre Python", placeholder="Ex: Como usar listas em Python?")
resposta = gr.Textbox(label="Resposta do Assistente")
botao_enviar = gr.Button("Enviar")
botao_resetar = gr.Button("🔁 Resetar Memória")
botao_exportar = gr.Button("📤 Exportar Histórico")
botao_enviar.click(fn=responder, inputs=[pergunta, nome], outputs=resposta)
botao_resetar.click(fn=resetar_memoria, outputs=resposta)
botao_exportar.click(fn=exportar_conversas, outputs=resposta)
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