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import os
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
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"
# Instancia o modelo
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek/deepseek-r1:free",
temperature=0.4
)
# Prompt template com histórico
template = PromptTemplate.from_template(
"""Você é um assistente virtual de um curso de programação em Python.
Ajude os alunos com dúvidas sobre a linguagem Python, sempre de forma clara, objetiva e com exemplos didáticos.
Histórico da conversa:
{history}
Aluno: {input}
Resposta:"""
)
# Memória da conversa
memoria = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
# Cadeia de conversação com memória
chat_chain = ConversationChain(
llm=llm,
memory=memoria,
prompt=template,
verbose=False
)
# Função para responder
def responder(mensagem):
try:
resposta = chat_chain.run(mensagem)
return resposta
except Exception as e:
import traceback
return f"❌ Erro:\n{traceback.format_exc()}"
# Função para resetar a memória
def resetar_memoria():
memoria.clear()
return "✅ Memória resetada com sucesso! Comece uma nova conversa."
# Interface Gradio com botão extra
with gr.Blocks() as app:
gr.Markdown("## 🤖 Tutor de Python com IA")
gr.Markdown("Tire dúvidas sobre programação em Python com um assistente inteligente e memória de conversa.")
entrada = gr.Textbox(placeholder="Digite sua dúvida aqui...", label="Pergunta")
saida = gr.Textbox(label="Resposta do Assistente")
botao_enviar = gr.Button("Enviar")
botao_resetar = gr.Button("🔁 Resetar Memória")
botao_enviar.click(fn=responder, inputs=entrada, outputs=saida)
botao_resetar.click(fn=resetar_memoria, outputs=saida)
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