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)