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@@ -1,10 +1,9 @@
 import gradio as gr
-from gradio_client import Client
+from transformers import pipeline
 import json
 from datetime import datetime
-import os
-from typing import Dict, List, Optional
 import logging
+from typing import Dict, List, Optional
 
 # Configuração do logging
 logging.basicConfig(
@@ -88,122 +87,41 @@ class PromptManager:
             3. Mérito
             4. Análise das provas
             5. Pedidos
-            """,
-            
-            "resposta_acusacao": f"""
-            Atue como um advogado criminalista e gere uma resposta à acusação:
-            
-            DADOS DO PROCESSO:
-            Cliente: {context.get('client_name')}
-            Processo: {context.get('process_number')}
-            Tribunal: {context.get('court')}
-            
-            FATOS:
-            {context.get('facts')}
-            
-            TESE DEFENSIVA:
-            {context.get('legal_basis')}
-            
-            Elabore uma resposta à acusação completa, incluindo:
-            1. Preliminares
-            2. Mérito
-            3. Requerimentos probatórios
-            4. Teses defensivas
-            5. Pedidos
-            """,
-            
-            "recurso_sentido_estrito": f"""
-            Atue como um advogado criminalista e gere um recurso em sentido estrito:
-            
-            DADOS DO PROCESSO:
-            Cliente: {context.get('client_name')}
-            Processo: {context.get('process_number')}
-            Tribunal: {context.get('court')}
-            
-            FATOS:
-            {context.get('facts')}
-            
-            FUNDAMENTOS RECURSAIS:
-            {context.get('legal_basis')}
-            
-            Elabore um recurso em sentido estrito completo, incluindo:
-            1. Tempestividade
-            2. Cabimento
-            3. Fundamentação
-            4. Pedidos
-            """,
-            
-            "apelacao_criminal": f"""
-            Atue como um advogado criminalista e gere uma apelação criminal:
-            
-            DADOS DO PROCESSO:
-            Cliente: {context.get('client_name')}
-            Processo: {context.get('process_number')}
-            Tribunal: {context.get('court')}
-            
-            FATOS E SENTENÇA:
-            {context.get('facts')}
-            
-            RAZÕES RECURSAIS:
-            {context.get('legal_basis')}
-            
-            Elabore uma apelação criminal completa, incluindo:
-            1. Tempestividade
-            2. Preliminares
-            3. Mérito recursal
-            4. Pedidos
             """
         }
         
         return prompts.get(doc_type, "Tipo de documento não suportado")
 
 class DocumentGenerator:
-    """Gerencia a geração de documentos usando um modelo público"""
+    """Gerencia a geração de documentos usando GPT4All-J"""
     
     def __init__(self):
-        # Usando um Space público de geração de texto
-        self.client = Client("abidlabs/gpt4all")  # Space público e estável
+        self.pipe = pipeline("text-generation", model="nomic-ai/gpt4all-j")
         self.prompt_manager = PromptManager()
-        self.max_retries = 3
     
     def generate(self, doc_type: str, context: Dict[str, str]) -> str:
         """Gera o documento baseado no tipo e contexto"""
-        for attempt in range(self.max_retries):
-            try:
-                prompt = self.prompt_manager.get_base_prompt(doc_type, context)
-                
-                # Configuração específica para o GPT4All
-                result = self.client.predict(
-                    prompt,            # Prompt para geração
-                    "portuguese",      # Idioma
-                    0.7,              # Temperatura
-                    1024,             # Tamanho máximo
-                    api_name="/predict"
-                )
-                
-                return self._format_output(result)
-                
-            except Exception as e:
-                error_msg = str(e)
-                logger.error(f"Tentativa {attempt + 1} falhou: {error_msg}")
-                
-                if attempt < self.max_retries - 1:
-                    continue
-                else:
-                    if "quota" in error_msg.lower():
-                        return "Serviço temporariamente indisponível. Por favor, tente novamente em alguns minutos."
-                    elif "timeout" in error_msg.lower():
-                        return "O servidor está demorando para responder. Por favor, tente novamente."
-                    else:
-                        return "Não foi possível gerar o documento. Por favor, tente novamente mais tarde."
+        try:
+            prompt = self.prompt_manager.get_base_prompt(doc_type, context)
+            
+            # Configuração para a geração
+            result = self.pipe(
+                prompt,
+                max_length=2048,
+                temperature=0.7,
+                top_p=0.95,
+                num_return_sequences=1,
+                do_sample=True
+            )[0]['generated_text']
+            
+            return self._format_output(result)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erro na geração: {str(e)}")
+            return f"Erro na geração do documento: {str(e)}"
     
     def _format_output(self, text: str) -> str:
         """Formata o texto gerado para melhor apresentação"""
-        if not isinstance(text, str):
-            if isinstance(text, (list, tuple)) and len(text) > 0:
-                text = str(text[0])
-            else:
-                text = str(text)
         return text.strip()
 
 class WebInterface:
@@ -219,7 +137,7 @@ class WebInterface:
         with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as self.app:
             gr.Markdown("""
             # Gerador de Documentos Criminais
-            ### Powered by AI Technology
+            ### Powered by GPT4All-J
             """)
             
             with gr.Row():
@@ -229,10 +147,7 @@ class WebInterface:
                         choices=[
                             "Habeas Corpus",
                             "Denúncia",
-                            "Alegações Finais",
-                            "Resposta à Acusação",
-                            "Recurso em Sentido Estrito",
-                            "Apelação Criminal"
+                            "Alegações Finais"
                         ],
                         label="Tipo de Documento",
                         value="Habeas Corpus"
@@ -361,9 +276,8 @@ class WebInterface:
         self.app.launch(share=True)
 
 if __name__ == "__main__":
-    # Arquivo requirements.txt necessário:
-    # gradio==4.19.2
-    # gradio_client==0.10.1
+    # Dependências necessárias:
+    # pip install gradio transformers torch
     
     interface = WebInterface()
     interface.launch()