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import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
import gradio as gr
# Carrega a chave da API do arquivo .env
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
# Verifica se a chave foi carregada
if not api_key:
raise ValueError("❌ Variável OPENROUTER_API_KEY não encontrada.")
# Configurações do LangChain para o OpenRouter
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://openrouter.ai/api/v1"
# Instancia o modelo LLM
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek/deepseek-r1:free",
temperature=0.7
)
# Função principal que gera recomendações de negócios
def responder(mensagem):
try:
prompt_inicial = (
"Você é um consultor de negócios especializado em ajudar empreendedores a desenvolver ideias, melhorar estratégias e tomar decisões com base em boas práticas de gestão. "
"Com base na descrição do cliente sobre seu negócio ou ideia, ofereça conselhos práticos e objetivos, sugerindo possíveis estratégias, melhorias ou ferramentas úteis.\n\n"
"Empreendedor: " + mensagem + "\n"
"Recomendações:"
)
resposta = llm.invoke(prompt_inicial)
return resposta.content
except Exception as e:
import traceback
return f"❌ Erro:\n{traceback.format_exc()}"
# Interface Gradio
app = gr.Interface(
fn=responder,
inputs=gr.Textbox(
placeholder="Ex: Tenho uma loja online de roupas femininas e quero aumentar minhas vendas.",
label="Descrição do Negócio / Business Description",
lines=3,
info="Tecnologia usada: IA com LangChain + OpenRouter para consultoria de negócios / AI with LangChain + OpenRouter for Business Consulting"
),
outputs=gr.Textbox(label="Sugestões do Consultor / Consultant Suggestions"),
title="Consultor de Negócios com IA / AI Business Consultant",
description="Obtenha ideias, estratégias e conselhos personalizados para o seu negócio com ajuda da inteligência artificial. / Get tailored business ideas, strategies, and advice using AI.",
)
# Executa a aplicação com link público (útil para testes locais)
app.launch(share=True)
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