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-import gradio as gr
-from transformers import pipeline
-
-# Modelos Públicos SEM necessidade de login
-MODELOS = {
-    "curto": "pierreguillou/bert-base-cased-squad-v1.1-portuguese",
-    "longo": "dominguesm/portuguese-t5-small",  # Modelo leve e público
-    "arbitro": "neuralmind/bert-base-portuguese-cased"
-}
-
-# Configuração à prova de falhas
-try:
-    modelo_rapido = pipeline(
-        "text-generation",
-        model=MODELOS["curto"],
-        max_length=50,
-        do_sample=False
-    )
-    
-    modelo_detalhado = pipeline(
-        "text2text-generation",  # Altere para text2text-generation
-        model=MODELOS["longo"],
-        max_length=100
-    )
-    
-    arbitro = pipeline(
-        "text-classification",
-        model=MODELOS["arbitro"]
-    )
-except Exception as e:
-    raise gr.Error(f"Modelo não carregado. Erro: {str(e)}")
-
-def chatbot(prompt):
-    try:
-        prompt_pt = f"Responda em português brasileiro de forma acadêmica: {prompt}"
-        
-        # Geração de respostas
-        resposta_curta = modelo_rapido(prompt_pt)[0]['generated_text']
-        resposta_longa = modelo_detalhado(prompt_pt)[0]['generated_text']
-        
-        # Limpeza básica
-        resposta_curta = resposta_curta.split(".")[0] + "."
-        resposta_longa = resposta_longa.split("\n")[0]
-        
-        return f"🔵 Resposta Curta:\n{resposta_curta}\n\n🟢 Resposta Detalhada:\n{resposta_longa}"
-    
-    except Exception as e:
-        return f"Erro ao gerar resposta. Tente reformular sua pergunta."
-
-# Interface simplificada
-with gr.Blocks() as app:
-    gr.Markdown("## 🤖 Chatbot Acadêmico ABNT")
-    entrada = gr.Textbox(label="Faça sua pergunta")
-    saida = gr.Textbox(label="Resposta", interactive=False)
-    btn = gr.Button("Enviar")
-    btn.click(chatbot, inputs=entrada, outputs=saida)
-
-app.launch()