Update interface.py

interface.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-# interface.py
 import gradio as gr
 import uuid
 from ai_logic import (
@@ -6,7 +5,7 @@ from ai_logic import (
     build_and_save_vector_store,
     MODELS,
     DEFAULT_MODEL,
-    inicializar_sistema # <--- Import the initialization function
+    inicializar_sistema
 )
 
 css_customizado = """
@@ -146,9 +145,8 @@ def criar_interface():
 
                 with gr.Column(elem_classes="input-container"):
                     with gr.Row():
-                        # The choices for the dropdown now depend on the globally updated MODELS from ai_logic
                         modelo_select = gr.Dropdown(
-                            choices=list(MODELS.keys()), # <--- Uses the MODELS dict from ai_logic
+                            choices=list(MODELS.keys()),
                             value=DEFAULT_MODEL,
                             label="🧠 Selecione o Modelo de Pensamento",
                             elem_classes="modelo-dropdown"
@@ -173,19 +171,16 @@ def criar_interface():
                 gr.Examples(
                     examples=[
                         ["Como implementar uma lista ligada em C com todas as operações básicas?", DEFAULT_MODEL],
-                        ["Qual a sua opinião sobre o uso de ponteiros em C++ moderno, baseada no seu blog?", "Mistral 7B (Mais acertivo)"], # Use label, not model name
-                        ["Resuma o que você escreveu sobre machine learning no seu blog.", "Zephyr 7B (Meio Termo)"], # Use label, not model name
+                        ["Qual a sua opinião sobre o uso de ponteiros em C++ moderno, baseada no seu blog?", "Mistral 7B (Mais acertivo)"],
+                        ["Resuma o que você escreveu sobre machine learning no seu blog.", "Zephyr 7B (Meio Termo)"],
                     ],
                     inputs=[user_input, modelo_select]
                 )
 
             with gr.Accordion("🔧 Status da API", open=False):
-                # We can't directly show model status here without re-running tests.
-                # For simplicity, we'll assume if the page loads, models are good.
                 status_api = gr.Textbox(label="Status dos Modelos", interactive=False, lines=8, 
                                         value="Modelos carregados com sucesso! Verifique o console para detalhes.")
 
-
             with gr.Accordion("ℹ️ Informações", open=False):
                 gr.Markdown("""
                 ### Sobre o Dr. Aldo Henrique:
@@ -197,7 +192,6 @@ def criar_interface():
                 - Peça resumos ou opiniões sobre temas que o professor aborda.
                 """)
 
-        # ✅ Função corrigida com uso de session_id
         def responder(chat_history, user_msg, modelo, session_id):
             if not user_msg.strip():
                 return chat_history, ""
@@ -209,7 +203,6 @@ def criar_interface():
             chat_history[-1][1] = resposta_final
             yield chat_history, ""
 
-        # ✅ Botão e Enter usam o novo estado de sessão
         enviar_btn.click(
             fn=responder,
             inputs=[chatbot, user_input, modelo_select, session_id_state],
@@ -234,7 +227,7 @@ def criar_interface():
         <script>
             window.addEventListener("load", function() {
                 const textarea = document.querySelector("#entrada_usuario textarea");
-                if (textarea) {
+                if textarea {
                     setTimeout(() => textarea.focus(), 100);
                 }
             });
@@ -248,12 +241,95 @@ def configurar_interface():
     Configura a interface Gradio apenas se o sistema for inicializado com pelo menos 3 modelos disponíveis.
     Lança uma exceção se a inicialização falhar.
     """
-    if inicializar_sistema():  # Verifica se há pelo menos 3 modelos disponíveis
-        return criar_interface()  # Cria e retorna a interface completa
+    if inicializar_sistema():
+        return criar_interface()
     else:
         raise RuntimeError("Não foi possível inicializar o sistema: menos de 3 modelos de IA disponíveis. Verifique os logs para mais detalhes.")
-        
-# This part runs when you execute interface.py
+
 if __name__ == "__main__":
     app = configurar_interface()
-    app.launch()
+    app.launch()
+```
+
+#### `app.py`
+<xaiArtifact artifact_id="c5068ba0-fdc1-4a4b-b129-a50cb274523b" artifact_version_id="af79201f-aca2-42e0-b3bf-5de749c8666d" title="app.py" contentType="text/python">
+```python
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Dr. Aldo Henrique - Chatbot com RAG
+Arquivo principal que inicializa o sistema e lança a interface Gradio.
+"""
+
+import os
+import gradio as gr
+from interface import configurar_interface
+
+# 🔑 Token do Hugging Face vindo das variáveis de ambiente
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+def main():
+    """
+    Função principal que gerencia o fluxo de inicialização do chatbot:
+    1. Verifica a presença do token Hugging Face.
+    2. Tenta configurar a interface Gradio (que internamente testa os modelos).
+    3. Lança a interface completa ou uma página de erro, dependendo do resultado.
+    """
+    print("🚀 Iniciando Dr. Aldo Henrique com RAG...")
+
+    # --- 1. Verificar se o token HF está configurado ---
+    if not HF_TOKEN:
+        print("❌ Erro: Token HF_TOKEN não encontrado nas variáveis de ambiente.")
+        print("A interface não será carregada. Por favor, defina a variável de ambiente HF_TOKEN.")
+        error_app_no_token = gr.Blocks()
+        with error_app_no_token:
+            gr.Markdown("<h1>Erro: Token HF_TOKEN não encontrado.</h1><p>Por favor, defina a variável de ambiente **HF_TOKEN** para iniciar o sistema.</p>")
+        error_app_no_token.launch(
+            server_name="0.0.0.0",
+            server_port=7860,
+            share=False,
+            show_error=True
+        )
+        return
+
+    print(f"🔑 Token HF encontrado: {HF_TOKEN[:8]}...")
+
+    # --- 2. Configurar a interface ---
+    try:
+        app_to_launch = configurar_interface()
+        print("🌐 Interface configurada com sucesso. Lançando...")
+
+        # --- 3. Lançar a aplicação ---
+        if isinstance(app_to_launch, (gr.Blocks, gr.Interface)):
+            app_to_launch.launch(
+                server_name="0.0.0.0",
+                server_port=7860,
+                share=False,
+                max_threads=8,
+                show_error=True
+            )
+        else:
+            print("Erro inesperado: configurar_interface retornou um tipo de objeto desconhecido.")
+            unexpected_error_app = gr.Blocks()
+            with unexpected_error_app:
+                gr.Markdown("<h1>Erro Inesperado</h1><p>Ocorreu um erro desconhecido ao configurar a interface. Por favor, entre em contato com o suporte.</p>")
+            unexpected_error_app.launch(
+                server_name="0.0.0.0",
+                server_port=7860,
+                share=False,
+                show_error=True
+            )
+
+    except RuntimeError as e:
+        print(f"❌ Erro ao configurar a interface: {str(e)}")
+        error_app = gr.Blocks()
+        with error_app:
+            gr.Markdown(f"<h1>Erro de Inicialização</h1><p>{str(e)}</p><p>Por favor, verifique a conexão com o Hugging Face e o token de acesso, ou consulte os logs para mais detalhes.</p>")
+        error_app.launch(
+            server_name="0.0.0.0",
+            server_port=7860,
+            share=False,
+            show_error=True
+        )
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()