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import streamlit as st
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
# Carrega variáveis do arquivo .env
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Inicializa o cliente OpenAI
client = OpenAI(api_key=api_key)
# Configuração da página
st.set_page_config(page_title="Classificador de Texto", page_icon="🤖")
st.title("🤖 Classificador de Texto com GPT-4.1-nano")
# Entrada de texto multilinha
texto = st.text_area(
"Digite o texto que deseja classificar:",
placeholder="Exemplo: O atendimento foi ótimo, mas o preço é alto.",
height=150
)
# Botão de ação
if st.button("Classificar"):
if not texto.strip():
st.warning("Por favor, digite um texto antes de classificar.")
else:
with st.spinner("Analisando o texto..."):
prompt = f"""
Classifique o sentimento do seguinte texto como Positivo, Negativo ou Neutro:
Texto: "{texto}"
Responda apenas com uma das opções.
"""
resposta = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-nano",
messages=[
{"role": "system", "content": "Você é um classificador de texto."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0
)
classificacao = resposta.choices[0].message.content.strip().lower()
# Define cor e ícone conforme classificação
if "positivo" in classificacao:
cor = "#00C853" # verde
icone = "😊"
texto_label = "Positivo"
elif "negativo" in classificacao:
cor = "#D50000" # vermelho
icone = "😠"
texto_label = "Negativo"
else:
cor = "#FFD600" # amarelo
icone = "😐"
texto_label = "Neutro"
# Exibe resultado com cor e ícone
st.markdown(
f"""
<div style='background-color:{cor}; padding:15px; border-radius:10px; text-align:center;'>
<h3 style='color:white;'>{icone} Classificação: {texto_label}</h3>
</div>
""",
unsafe_allow_html=True
)
|