Deploy inicial do app no Hugging Face Space

app.py

@@ -1,22 +1,55 @@
 import gradio as gr
+import pandas as pd
 
 def predict(text):
-    # Aqui você pode integrar seu modelo real de churn!
-    # Exemplo básico de regra para simulação
+    # Aqui pode integrar o modelo real de churn!
     texto = text.lower()
-    sinais_risco = ["cancelamento", "migrando", "deixando", "insatisfeito", "não quero mais", "vou sair"]
+    sinais_risco = [
+        "cancelamento", "migrando", "deixando", "insatisfeito", "não quero mais", "vou sair"
+    ]
     if any(sinal in texto for sinal in sinais_risco):
         return "🚨 Classe prevista: FUGA (alto risco de churn)"
     return "✅ Classe prevista: Não fuga (baixo risco de churn)"
 
-demo = gr.Interface(
-    fn=predict,
-    inputs=gr.Textbox(lines=4, label="Texto do relacionamento/NPS do cliente"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Predição"),
-    title="ChurnSentinel API 🏢",
-    description="Sentinela inteligente para detectar risco de fuga de cliente. Cole aqui um texto de relacionamento ou NPS para analisar o risco."
-)
+def analisar_arquivo(file):
+    try:
+        df = pd.read_excel(file, engine="openpyxl")
+    except Exception as e:
+        return f"Erro ao ler o arquivo: {e}", None
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-    
+    # Checa coluna Resumo
+    if "Resumo" not in df.columns:
+        return "❌ Coluna 'Resumo' não encontrada.", None
+
+    # Converte para minúsculo, processa cada linha
+    df["Resumo"] = df["Resumo"].fillna("").astype(str).str.lower()
+    predicoes = df["Resumo"].apply(predict)
+    df["Predição"] = predicoes
+    # Exibe até 50 linhas no preview
+    preview = df[["Resumo", "Predição"]].head(50).to_markdown(index=False)
+    # Salva resultado
+    saida = "resultado_analise.xlsx"
+    df.to_excel(saida, index=False)
+    return preview, saida
+
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="gray")) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🏢 **ChurnSentinel API**
+    Sentinela inteligente para detectar risco de fuga de cliente.<br>
+    _Analise frases individualmente ou em lote via planilha Excel._
+    """)
+    with gr.Tab("🔎 Análise de Texto"):
+        gr.Markdown("Cole um feedback de relacionamento ou NPS abaixo para analisar:")
+        inp = gr.Textbox(label="Texto do relacionamento/NPS do cliente", lines=4, placeholder="Digite ou cole aqui...", elem_id="text-input")
+        out = gr.Textbox(label="Predição", elem_id="pred-output")
+        btn = gr.Button("Analisar", variant="primary")
+        btn.click(predict, inp, out)
+    with gr.Tab("📁 Análise em Arquivo"):
+        gr.Markdown("Envie uma planilha `.xlsm` ou `.xlsx` contendo a coluna **Resumo**.")
+        inp_file = gr.File(label="Arquivo Excel (.xlsm ou .xlsx)", file_types=[".xlsm", ".xlsx"])
+        out_markdown = gr.Markdown()
+        out_file = gr.File(label="Download da planilha analisada")
+        btn2 = gr.Button("Analisar Arquivo", variant="primary")
+        btn2.click(analisar_arquivo, inputs=inp_file, outputs=[out_markdown, out_file])
+
+demo.launch()