Update app.py

app.py

@@ -22,7 +22,6 @@ 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")
@@ -131,7 +130,17 @@ def ask_question(question):
         return "⚠️ Por favor, carregue um PDF primeiro", "", {}
 
     try:
-        resposta = qa_chain.invoke({"query": question})
+        # ✅ Prompt especializado: Analista de Normas Regulatórias de Mineração
+        system_prompt = (
+            "Você é um Analista Especialista em Normas Regulatórias de Mineração no Brasil. "
+            "Baseie suas respostas exclusivamente no conteúdo técnico do documento LegisMiner.pdf. "
+            "Forneça respostas claras, técnicas e fundamentadas. "
+            "Se a informação não estiver presente no documento, informe isso ao usuário."
+        )
+
+        resposta = qa_chain.invoke({
+            "query": f"{system_prompt}\n\nPergunta: {question}"
+        })
 
         sources = "\n\n".join(
             [f"📄 Fonte {i+1}:\n{doc.page_content[:500]}..."
@@ -170,12 +179,10 @@ with gr.Blocks(title="Chat com PDF usando OpenRouter", theme=gr.themes.Soft()) a
             answer_output = gr.Textbox(label="✅ Resposta", interactive=False)
 
         with gr.Accordion("📄 Fontes usadas", open=False):
-                sources_output = gr.Textbox(label="Trechos relevantes", lines=10)
+            sources_output = gr.Textbox(label="Trechos relevantes", lines=10)
 
         with gr.Accordion("📊 Métricas RAG", open=False):
-                metrics_output = gr.Textbox(label="Métricas", lines=4)
-
-
+            metrics_output = gr.Textbox(label="Métricas", lines=4)
 
     process_btn.click(
         fn=process_pdf,
@@ -194,4 +201,4 @@ load_default_pdf()
 
 # Compartilhamento opcional no Colab ou Hugging Face
 share = True if 'COLAB_JUPYTER_TRANSPORT' in os.environ else False
-demo.launch(share=share, debug=False)
+demo.launch(share=share, debug=False)