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 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Cliente do modelo
-client = InferenceClient(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
+# Cliente de inferência com modelo de IA pública
+client = InferenceClient(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")  # Modelo gratuito e avançado
 
-# Lista de palavras-chave proibidas (fora do escopo do Benjamin)
-palavras_proibidas = [
-    "presidente", "barão", "napoleão", "astronomia", "filosofia",
-    "história do brasil", "segundo reinado", "guerra", "matemática",
-    "química", "física", "celebridade", "política", "ator", "cantor", "esporte",
-    "futebol", "economia", "bolsa", "bitcoin", "sexo", "fake news", "dinheiro"
-]
-
-# Mensagem para perguntas fora do escopo
-mensagem_educada = (
-    "Desculpe, posso responder apenas perguntas sobre acessibilidade na web, "
-    "educação especial, tecnologia assistiva digital, deficiência visual, ou temas ligados ao Instituto Benjamin Constant (IBC)."
-)
-
-# Função principal do assistente
+# Função para processar a conversa
 def responder(mensagem, historico):
-    # Verifica se a mensagem contém algum termo proibido
-    mensagem_lower = mensagem.lower()
-    if any(palavra in mensagem_lower for palavra in palavras_proibidas):
-        yield mensagem_educada
-        return
-
-    mensagens = [{
-        "role": "system",
-        "content": (
-            "Você é Benjamin, um assistente virtual técnico e educacional do Instituto Benjamin Constant (IBC). "
-            "Você responde apenas perguntas relacionadas à acessibilidade na web, educação especial, deficiência visual, "
-            "EaD acessível e temas do IBC. Quando não souber a resposta, diga que não sabe."
-        )
-    }]
-
+    mensagens = []
     if historico is None:
         historico = []
     
     for item in historico:
         if isinstance(item, list) and len(item) == 2:
-            mensagens.append({"role": "user", "content": item[0]})
-            mensagens.append({"role": "assistant", "content": item[1]})
-
+            user_msg, bot_msg = item
+            mensagens.append({"role": "user", "content": user_msg})
+            if bot_msg:
+                mensagens.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
+    
     mensagens.append({"role": "user", "content": mensagem})
     resposta = ""
 
     try:
-        for msg in client.chat_completion(
+        for mensagem in client.chat_completion(
             mensagens,
             max_tokens=5000,
             stream=True,
             temperature=0.3,
             top_p=0.8,
         ):
-            if not msg or not isinstance(msg, dict):
+            if not mensagem or not isinstance(mensagem, dict):
                 continue
+            
             try:
-                conteudo = msg["choices"][0]["delta"].get("content", "")
+                conteudo = mensagem["choices"][0]["delta"].get("content", "")
                 if conteudo.strip():
                     resposta += conteudo
                     yield resposta
             except (AttributeError, IndexError, KeyError) as e:
                 print(f"Erro ao processar mensagem: {e}")
                 continue
+    
     except Exception as e:
         print(f"Erro inesperado: {e}")
         yield "Ocorreu um erro ao gerar a resposta."
@@ -71,13 +47,13 @@ def responder(mensagem, historico):
     if not resposta.strip():
         yield "Nenhuma resposta gerada. Tente novamente."
 
-# Interface Gradio
+# Interface do chat com labels em português
 demo = gr.ChatInterface(
     responder,
-    title="Benjamin – Assistente Virtual da CEaD / IBC",
-    textbox=gr.Textbox(placeholder="Digite sua pergunta e pressione Enter"),
-    type="messages"
+    title="Benjamin – Assistente Virtual com Inteligência Artificial da CEaD - IBC - Tire dúvidas, receba orientações e aproveite melhor com minha ajuda (minha base de dados vai até 2021)",
+    textbox=gr.Textbox(placeholder="Digite uma mensagem e depois tecle Enter"),
+    type="messages" 
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()