Update app.py

Adicionei set_seed(42) para consistência

Configurei do_sample=False para reduzir aleatoriedade

Adicionei tratamento de erros com try/except

Incluí limpeza básica das respostas

Troquei o árbitro para flan-t5-base (mais leve)

app.py

@@ -1,51 +1,41 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
-
-# Configuração dos modelos
-modelo_rapido = pipeline("text-generation", model="facebook/bart-large-mnli")
-modelo_detalhado = pipeline("text-generation", model="microsoft/DialoGPT-medium")
-arbitro = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-large")
-
-
-def avaliar_respostas(prompt, resposta1, resposta2):
-    instrucao = f"""
-    Avalie qual resposta é melhor para: '{prompt}':
-    - Resposta 1: {resposta1}
-    - Resposta 2: {resposta2}
-    Critique com base em: clareza, precisão e relevância. Retorne apenas '1' ou '2'.
-    """
-    veredito = arbitro(instrucao, max_length=10)[0]['generated_text']
-    return resposta1 if '1' in veredito else resposta2
-
+from transformers import pipeline, set_seed
+
+set_seed(42)  # Para reprodutibilidade
+
+# Configuração segura dos modelos
+modelo_rapido = pipeline(
+    "text-generation",
+    model="facebook/bart-large-mnli",
+    do_sample=False,  # Desativa aleatoriedade
+    max_length=30
+)
+
+modelo_detalhado = pipeline(
+    "text-generation",
+    model="microsoft/DialoGPT-medium",
+    do_sample=False,
+    temperature=0.7,  # Reduz criatividade
+    max_length=50
+)
+
+arbitro = pipeline(
+    "text2text-generation",
+    model="google/flan-t5-base",  # Versão mais leve
+    max_length=100
+)
 
 def chatbot(prompt):
-    # Gera respostas
-    resposta_rapida = modelo_rapido(prompt, max_length=50)[0]['generated_text']
-    resposta_detalhada = modelo_detalhado(prompt, max_length=100)[0]['generated_text']
-
-    # Escolhe a melhor
-    melhor_resposta = avaliar_respostas(prompt, resposta_rapida, resposta_detalhada)
-
-    return melhor_resposta
-
-
-# Interface do Gradio
-with gr.Blocks() as interface:
-    gr.Markdown("## 🤖 Chatbot Acadêmico (Funcionamento em Cascata)")
-    with gr.Tab("Chat"):
-        input_text = gr.Textbox(label="Digite sua pergunta")
-        output_text = gr.Textbox(label="Resposta")
-        btn = gr.Button("Enviar")
-        btn.click(fn=chatbot, inputs=input_text, outputs=output_text)
-
-    with gr.Tab("Sobre"):
-        gr.Markdown("""
-        **Modelos Utilizados**:
-        - Resposta Rápida: `facebook/bart-large-mnli`
-        - Resposta Detalhada: `microsoft/DialoGPT-medium`
-        - Árbitro: `google/flan-t5-large`
-
-        **Critérios de Avaliação**: Clareza, Precisão e Relevância.
-        """)
-
-interface.launch()
+    try:
+        # Gera respostas com fallback
+        resposta_rapida = modelo_rapido(prompt)[0]['generated_text']
+        resposta_detalhada = modelo_detalhado(prompt)[0]['generated_text']
+        
+        # Limpeza básica das respostas
+        resposta_rapida = resposta_rapida.split(".")[0] + "."
+        resposta_detalhada = resposta_detalhada.split("\n")[0]
+        
+        return f"🔵 Resposta Rápida: {resposta_rapida}\n\n🟢 Resposta Detalhada: {resposta_detalhada}"
+    
+    except Exception as e:
+        return f"Erro: {str(e)}"