Update app.py

app.py

@@ -1,101 +1,59 @@
 import os
 import gradio as gr
 from mistralai.client import MistralClient
-# Importação correta para ChatMessage, compatível com a versão 0.1.2 da biblioteca mistralai
-from mistralai.models import ChatMessage
 
 # --- Configuração da API da Mistral ---
-
-# Acesse a chave da API a partir da variável de ambiente (o nome do Secret em maiúsculas)
-# O nome do seu Secret nas configurações do Space é 'Chat01', então a variável de ambiente é 'CHAT01'
 api_key = os.environ.get("CHAT01")
+mistral_client = None
 
-# Verificação se a chave foi encontrada e inicialização do cliente
-mistral_client = None # Começa com o cliente como None
 if not api_key:
-    # Se a chave não estiver configurada, imprime um aviso nos logs
     print("AVISO: A chave da API Mistral (CHAT01) não está configurada nas variáveis de ambiente.")
-    print("Por favor, adicione a chave 'Chat01' nas configurações/Secrets do seu Space.")
-    # O bot não poderá responder usando a Mistral neste caso
 else:
-    # Se a chave foi encontrada, tenta inicializar o cliente
     try:
         mistral_client = MistralClient(api_key=api_key)
-        print("Cliente Mistral inicializado com sucesso!")
+        print("✅ Cliente Mistral inicializado com sucesso!")
     except Exception as e:
-        # Em caso de erro na inicialização (chave inválida, etc.), imprime o erro
-        print(f"ERRO: Ocorreu um erro ao inicializar o cliente Mistral com a chave fornecida: {e}")
-        print("Verifique se a chave da API Mistral nas configurações está correta.")
-        mistral_client = None # Mantém o cliente como None em caso de erro
-
-# --- Função de Chat que usa a API da Mistral ---
+        print(f"❌ ERRO ao inicializar o cliente Mistral: {e}")
+        mistral_client = None
 
+# --- Função de resposta do chatbot ---
 def chatbot_response(message, history):
-    """
-    Processa a mensagem do usuário, obtém uma resposta da API da Mistral,
-    e gerencia o histórico da conversa.
-    """
-    # 'history' é uma lista de listas, onde cada sublista é [user_message, bot_response]
-    # Gradio passa o histórico acumulado da conversa aqui.
-
-    # Se o cliente Mistral não foi inicializado (por falta ou erro na chave),
-    # retorna uma mensagem de erro e não tenta chamar a API.
     if mistral_client is None:
-        print("Não foi possível responder: Cliente Mistral não está disponível.")
-        return "Desculpe, o serviço de inteligência artificial não está disponível no momento. Por favor, verifique a configuração da chave da API."
+        return "⚠️ O serviço de IA não está disponível. Verifique a chave da API."
 
-    # Formata o histórico da conversa para o formato que a API da Mistral espera
+    # Constrói o histórico no formato da API Mistral
     messages = []
     for human, assistant in history:
-        # Adiciona as mensagens anteriores do histórico
-        messages.append(ChatMessage(role="user", content=human))
-        messages.append(ChatMessage(role="assistant", content=assistant))
-
-    # Adiciona a mensagem atual do usuário
-    messages.append(ChatMessage(role="user", content=message))
+        messages.append({"role": "user", "content": human})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": assistant})
+    messages.append({"role": "user", "content": message})
 
     try:
-        # Chama a API da Mistral para obter a resposta
-        print(f"Enviando mensagem para a API da Mistral: '{message[:50]}...'") # Log para ver que a chamada está acontecendo
+        print(f"📤 Enviando para a API: {message[:50]}...")
         chat_response = mistral_client.chat(
-            # Especifique o modelo da Mistral que você deseja usar.
-            # Veja a documentação da Mistral para os modelos disponíveis.
-            # Exemplos comuns: "mistral-tiny", "mistral-small", "mistral-medium", "mistral-large-latest"
-            model="mistral-large-latest", # <-- Você pode mudar este nome de modelo
+            model="mistral-large-latest",  # Você pode mudar para outro modelo como "mistral-small"
             messages=messages
         )
-        # Extrai o conteúdo da resposta do bot
-        resposta_bot = chat_response.choices[0].message.content
-        print(f"Recebida resposta da API (início): '{resposta_bot[:50]}...'") # Log para ver a resposta
+        resposta_bot = chat_response.choices[0].message["content"]
+        print(f"📥 Resposta recebida: {resposta_bot[:50]}...")
         return resposta_bot
 
     except Exception as e:
-        # Em caso de erro durante a chamada da API (problema de conexão, erro na API, etc.)
-        print(f"ERRO: Ocorreu um erro ao chamar a API da Mistral: {e}")
-        # Retorna uma mensagem de erro amigável para o usuário na interface
-        return f"Desculpe, ocorreu um erro ao processar sua solicitação: {e}"
-
-# --- Configuração da Interface Gradio ---
+        print(f"❌ ERRO ao chamar a API da Mistral: {e}")
+        return f"❌ Erro ao processar sua solicitação: {e}"
 
-# Cria a interface de chat usando a função que definimos
-# O Gradio ChatInterface já gerencia o histórico automaticamente
+# --- Interface do Gradio ---
 interface = gr.ChatInterface(
-    fn=chatbot_response, # A função que processa as mensagens
-    title="Meu Chatbot Inteligente com Mistral AI", # Título na interface
-    description="Converse com um modelo da Mistral AI via API.", # Descrição
-    examples=[ # Exemplos de perguntas para o usuário clicar e testar
+    fn=chatbot_response,
+    title="🤖 Meu Chatbot com Mistral AI",
+    description="Converse com um modelo da Mistral AI em tempo real!",
+    examples=[
         ["Qual a capital do Brasil?"],
         ["Explique o que é inteligência artificial."],
         ["Sugira 3 nomes para um cachorro."],
     ],
-    # Você pode adicionar mais configurações de interface aqui, se necessário
 )
 
-# --- Lançamento da Aplicação ---
-
-# Esta parte inicia a interface Gradio.
-# No Hugging Face Spaces, a função `launch()` é chamada para iniciar a aplicação web.
+# --- Lançamento da aplicação ---
 if __name__ == "__main__":
-    # O launch() sem argumentos roda a aplicação localmente ou no ambiente do Space.
-    # Se estivesse rodando localmente e quisesse um link público temporário para compartilhar, usaria interface.launch(share=True)
-    interface.launch()
+    interface.launch()