Delete app.py

app.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-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"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Sugestões do Consultor"),
-    title="Consultor de Negócios com IA",
-    description="Obtenha ideias, estratégias e conselhos personalizados para o seu negócio com ajuda da inteligência artificial.",
-)
-
-# Executa a aplicação com link público (útil para testes locais)
-app.launch(share=True)