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import gradio as gr
from utils.rag_retriever import inicializar_rag, buscar_contexto
print("Inicializando FAISS...")
documentos, index, embedder = inicializar_rag()
# Função para formatar os resultados da busca
def formatar_resultados(contextos):
if not contextos:
return "Nenhum contexto encontrado."
resultado = "**Contextos mais relevantes:**\n\n"
for idx, texto, distancia in contextos:
resultado += f"**Índice:** {idx} | **Distância:** {distancia:.4f}\n\n"
resultado += f"**Texto:** {texto[:3200]}...\n\n"
return resultado
# Função principal para a interface Gradio
def buscar_contexto_interface(pergunta: str, k: int):
try:
# Inicializar RAG (carrega índice ou cria novo)
# documentos, index, embedder = inicializar_rag()
# Buscar contextos
contextos = buscar_contexto(pergunta, documentos, index, embedder, k)
# Formatar e retornar resultados
return formatar_resultados(contextos)
except Exception as e:
return f"Erro ao buscar contexto: {e}"
# Configurar a interface Gradio
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# RAG com FAISS - Busca de Contexto")
gr.Markdown("Digite uma pergunta para buscar contextos relevantes nos documentos carregados.")
with gr.Row():
pergunta_input = gr.Textbox(label="Pergunta", placeholder="Digite sua pergunta aqui...")
k_input = gr.Slider(minimum=1, maximum=10, value=5, step=1, label="Número de resultados (k)")
buscar_button = gr.Button("Buscar")
output = gr.Markdown(label="Resultados")
# Conectar o botão à função de busca
buscar_button.click(
fn=buscar_contexto_interface,
inputs=[pergunta_input, k_input],
outputs=output
)
# Iniciar a interface
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |