Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+# Autor: Luan Alysson de Souza
+
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """app"""
 
@@ -14,7 +16,7 @@ import tempfile
 import numpy as np
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
-# ✅ Carrega variáveis de ambiente
+# Carrega variáveis de ambiente
 load_dotenv()
 OPENROUTER_API_KEY = os.getenv("ROUTER_API_KEY")
 
@@ -26,7 +28,7 @@ embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-b
 qa_chain = None
 processed_file = None
 
-# ✅ Carrega o PDF fixo automaticamente
+# Carrega o PDF fixo automaticamente
 def load_default_pdf():
     global qa_chain, processed_file
     try:
@@ -65,6 +67,7 @@ def calculate_rag_metrics(query, response, source_docs):
             [query_embedding], [response_embedding]
         )[0][0]
 
+        # Mantido apenas para fins internos, mas não será exibido
         doc_similarities = []
         for doc in source_docs:
             doc_embedding = embeddings.embed_query(doc.page_content[:1000])
@@ -119,7 +122,7 @@ def ask_question(question):
     global qa_chain
 
     if qa_chain is None:
-        return "⚠️ Por favor, carregue um PDF primeiro", "", {}
+        return "⚠️ Por favor, carregue um PDF primeiro", "", ""
 
     try:
         system_prompt = (
@@ -152,15 +155,14 @@ def ask_question(question):
             resposta['source_documents']
         )
 
-        metrics_text = "\n".join(
-            [f"{k.replace('_', ' ').title()}: {v:.2f}" if isinstance(v, float) else f"{k.replace('_', ' ').title()}: {v}"
-             for k, v in metrics.items() if k != "error"]
-        )
+        # Exibe apenas o nível de confiança
+        confidence = metrics.get("query_response_similarity", 0)
+        metrics_text = f"🔎 Nível de Confiança da Resposta: {confidence:.2f}"
 
         return resposta['result'], sources, metrics_text
 
     except Exception as e:
-        return f"❌ Erro ao processar pergunta: {str(e)}", "", {}
+        return f"❌ Erro ao processar pergunta: {str(e)}", "", ""
 
 # Interface Gradio
 with gr.Blocks(title="Chat com PDF usando RAG", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
@@ -195,9 +197,10 @@ with gr.Blocks(title="Chat com PDF usando RAG", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
         outputs=[answer_output, sources_output, metrics_output]
     )
 
-# 🔁 Carrega o PDF fixo ao iniciar
+# Carrega o PDF fixo ao iniciar
 load_default_pdf()
 
 # Compartilhamento opcional
 share = True if 'COLAB_JUPYTER_TRANSPORT' in os.environ else False
 demo.launch(share=share, debug=False)
+