Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

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-import altair as alt
-import numpy as np
-import pandas as pd
 import streamlit as st
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+import os
 
-"""
-# Welcome to Streamlit!
-
-Edit `/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire :heart:.
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
-
-In the meantime, below is an example of what you can do with just a few lines of code:
-"""
-
-num_points = st.slider("Number of points in spiral", 1, 10000, 1100)
-num_turns = st.slider("Number of turns in spiral", 1, 300, 31)
-
-indices = np.linspace(0, 1, num_points)
-theta = 2 * np.pi * num_turns * indices
-radius = indices
-
-x = radius * np.cos(theta)
-y = radius * np.sin(theta)
-
-df = pd.DataFrame({
-    "x": x,
-    "y": y,
-    "idx": indices,
-    "rand": np.random.randn(num_points),
-})
-
-st.altair_chart(alt.Chart(df, height=700, width=700)
-    .mark_point(filled=True)
-    .encode(
-        x=alt.X("x", axis=None),
-        y=alt.Y("y", axis=None),
-        color=alt.Color("idx", legend=None, scale=alt.Scale()),
-        size=alt.Size("rand", legend=None, scale=alt.Scale(range=[1, 150])),
-    ))
+# 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
+        )