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CHANGED
@@ -6,6 +6,9 @@ import fitz # PyMuPDF
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6 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Locutusque/gpt2-xl-conversational")
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7 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Locutusque/gpt2-xl-conversational")
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# Função para ler o PDF
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10 |
def read_pdf(file_path):
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doc = fitz.open(file_path)
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@@ -15,13 +18,18 @@ def read_pdf(file_path):
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15 |
text += page.get_text()
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16 |
return text
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# Função para
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-
def
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-
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25 |
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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26 |
outputs = model.generate(
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inputs.input_ids,
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@@ -34,12 +42,25 @@ def generate_response_from_pdf(pdf_file, max_length=200, temperature=0.7, top_k=
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34 |
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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35 |
return response
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-
# Interface do Gradio
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-
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39 |
-
fn=
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40 |
inputs=gr.File(label="Carregue um PDF"),
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outputs="text",
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42 |
-
title="
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43 |
)
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if __name__ == "__main__":
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6 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Locutusque/gpt2-xl-conversational")
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7 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Locutusque/gpt2-xl-conversational")
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8 |
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9 |
+
# Variável global para armazenar o conteúdo do PDF
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10 |
+
pdf_content = ""
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11 |
+
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12 |
# Função para ler o PDF
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13 |
def read_pdf(file_path):
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14 |
doc = fitz.open(file_path)
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18 |
text += page.get_text()
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19 |
return text
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20 |
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21 |
+
# Função para carregar o PDF e armazenar o conteúdo
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22 |
+
def load_pdf(pdf_file):
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23 |
+
global pdf_content
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24 |
+
pdf_content = read_pdf(pdf_file.name)
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25 |
+
return "PDF carregado com sucesso!"
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26 |
+
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27 |
+
# Função para responder perguntas com base no conteúdo do PDF
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28 |
+
def answer_question(question, max_length=200, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95):
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29 |
+
global pdf_content
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30 |
+
if not pdf_content:
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31 |
+
return "Por favor, carregue um PDF primeiro."
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32 |
+
prompt = f"Conteúdo do PDF: {pdf_content}\nPergunta: {question}\nResposta em português:"
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33 |
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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34 |
outputs = model.generate(
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35 |
inputs.input_ids,
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42 |
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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43 |
return response
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44 |
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45 |
+
# Interface do Gradio para carregar PDF e fazer perguntas
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46 |
+
pdf_loader = gr.Interface(
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47 |
+
fn=load_pdf,
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48 |
inputs=gr.File(label="Carregue um PDF"),
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outputs="text",
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50 |
+
title="Carregar PDF"
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51 |
+
)
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52 |
+
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53 |
+
question_answerer = gr.Interface(
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54 |
+
fn=answer_question,
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55 |
+
inputs=gr.Textbox(lines=2, label="Pergunta"),
|
56 |
+
outputs="text",
|
57 |
+
title="Perguntas sobre o PDF"
|
58 |
+
)
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59 |
+
|
60 |
+
# Combinar as interfaces em uma aplicação
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61 |
+
iface = gr.TabbedInterface(
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62 |
+
[pdf_loader, question_answerer],
|
63 |
+
["Carregar PDF", "Fazer Perguntas"]
|
64 |
)
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65 |
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66 |
if __name__ == "__main__":
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