Update app.py

app.py

@@ -1,30 +1,19 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
-"""app
-
-Automatically generated by Colab.
-
-Original file is located at
-    https://colab.research.google.com/drive/1PhcQoTZvxdPQe6E1HMx_Nl4Zs_tY7J_y
-"""
-# Autor: Luan Alysson de Souza
+"""app"""
 
 import gradio as gr
 import os
 from dotenv import load_dotenv
-
-# ✅ Imports corretos e atualizados para LangChain 0.1.14+
 from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
 from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
 from langchain_community.vectorstores import FAISS
-
 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain.chains import RetrievalQA
 import tempfile
 import numpy as np
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
-
 # ✅ Carrega variáveis de ambiente
 load_dotenv()
 OPENROUTER_API_KEY = os.getenv("ROUTER_API_KEY")
@@ -52,7 +41,7 @@ def load_default_pdf():
         llm = ChatOpenAI(
             openai_api_key=OPENROUTER_API_KEY,
             openai_api_base="https://openrouter.ai/api/v1",
-            model="mistralai/mistral-7b-instruct:free",  #mistralai/mistral-7b-instruct:free
+            model="mistralai/mistral-7b-instruct:free",
             temperature=0.3
         )
 
@@ -134,9 +123,18 @@ def ask_question(question):
 
     try:
         system_prompt = (
-            "Você é um Analista Técnico Especialista em Normas Regulatórias de Mineração do Brasil. "
-            "Responda com base apenas no conteúdo técnico do documento LegisMiner.pdf e outro caso for incluído. "
-            "Seja direto, técnico e objetivo. Se não houver informação no documento,verifique novemnte, e caso realmente não tenha, informe que não encontrou."
+            "Você é um assistente especialista em mineração, legislação ambiental e políticas públicas. "
+            "Seu papel é responder perguntas com base no conteúdo do PDF carregado, que trata do ambiente regulatório da mineração. "
+            "Siga estas instruções com rigor:\n\n"
+            "1. A resposta deve estar no mesmo idioma em que a pergunta foi feita.\n"
+            "2. Utilize apenas as informações contidas no PDF como base.\n"
+            "3. Nunca omita dados relevantes encontrados no conteúdo original.\n"
+            "4. Mencione, sempre que possível, trechos, leis, datas ou tópicos do PDF usados como base.\n"
+            "5. Se a pergunta for técnica, use linguagem técnica. Se for simples, explique de forma acessível.\n"
+            "6. Caso a resposta exija algo que não está no PDF, diga claramente: "
+            "\"Com base no conteúdo fornecido, não há informação direta sobre este ponto específico.\"\n"
+            "7. Seja objetivo, preciso e fiel ao conteúdo carregado.\n\n"
+            "Agora, responda a pergunta abaixo com base no PDF:"
         )
 
         resposta = qa_chain.invoke({
@@ -200,7 +198,6 @@ with gr.Blocks(title="Chat com PDF usando RAG", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
 # 🔁 Carrega o PDF fixo ao iniciar
 load_default_pdf()
 
-# Compartilhamento opcional no Colab ou Hugging Face
+# Compartilhamento opcional
 share = True if 'COLAB_JUPYTER_TRANSPORT' in os.environ else False
 demo.launch(share=share, debug=False)
-