app.py

import gradio as gr
import torch
from transformers import pipeline

class GeradorTrilhaAprendizado:
    def __init__(self):
        self.device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
        self.transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", 
                                  model="openai/whisper-base",
                                  device=self.device)
        self.generator = pipeline("text-generation", 
                                model="gpt2-large",  # Modelo maior
                                device=self.device)

    def processar_audio(self, 
                       audio_path: str, 
                       nome_trilha: str,
                       nivel: str = "intermediário",
                       incluir_recursos: bool = True) -> tuple:
        try:
            transcricao = self.transcriber(audio_path)["text"]
            
            prompt = f"""
            Crie uma trilha de aprendizado estruturada para nível {nivel} com base no seguinte objetivo:
            {transcricao}

            Inclua:
            1. Objetivos de aprendizagem específicos
            2. Pré-requisitos necessários
            3. Módulos de estudo sequenciais
            4. Projetos práticos
            5. Marcos de avaliação
            
            Trilha de aprendizado para {nome_trilha}:
            """
            
            analise = self.generator(prompt, 
                                   max_length=500,  # Aumentado
                                   num_return_sequences=1,
                                   temperature=0.7,  # Adicionado
                                   top_p=0.95)[0]["generated_text"]  # Adicionado
            
            if incluir_recursos:
                recursos = self._gerar_recursos(nivel, transcricao)
                analise += "\n\n" + recursos

            return (transcricao, analise, "✅ Trilha gerada com sucesso!")
        except Exception as e:
            return (f"Erro: {str(e)}", "Não foi possível gerar a análise.", "❌ Ocorreu um erro")

    def _gerar_recursos(self, nivel: str, objetivo: str) -> str:
        recursos_por_nivel = {
            "iniciante": {
                "cursos": ["Fundamentos Básicos", "Introdução Prática"],
                "livros": ["Guia do Iniciante", "Primeiros Passos"],
                "projetos": ["Projeto inicial guiado", "Mini-projetos práticos"]
            },
            "intermediário": {
                "cursos": ["Especialização Prática", "Técnicas Avançadas"],
                "livros": ["Guia Completo", "Estudos de Caso"],
                "projetos": ["Projetos de média complexidade", "Desafios práticos"]
            },
            "avançado": {
                "cursos": ["Masterclass Avançada", "Especialização Profissional"],
                "livros": ["Técnicas Avançadas", "Estado da Arte"],
                "projetos": ["Projetos complexos", "Contribuições open-source"]
            }
        }

        recursos = recursos_por_nivel[nivel]
        return f"""
        📚 Recursos Recomendados para Nível {nivel}:
        
        1. Cursos Recomendados:
           - {recursos['cursos'][0]}
           - {recursos['cursos'][1]}
           
        2. Material de Estudo:
           - {recursos['livros'][0]}
           - {recursos['livros'][1]}
           
        3. Projetos Práticos:
           - {recursos['projetos'][0]}
           - {recursos['projetos'][1]}
           
        4. Recursos Adicionais:
           - Comunidades de prática
           - Mentoria entre pares
           - Workshops práticos
           - Avaliações periódicas
        """

def criar_interface():
    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
        gr.Markdown("""
        # 🎓 Gerador de Trilha de Aprendizado
        
        Grave ou faça upload de um áudio descrevendo seus objetivos e receba uma trilha personalizada!
        """)
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                audio_input = gr.Audio(
                    type="filepath",
                    label="Áudio",
                    sources=["microphone", "upload"]
                )
                
                nome_trilha = gr.Textbox(
                    label="Nome da Trilha",
                    placeholder="Dê um nome para sua trilha"
                )
                
                nivel = gr.Dropdown(
                    choices=["iniciante", "intermediário", "avançado"],
                    value="intermediário",
                    label="Nível de Dificuldade"
                )
                
                incluir_recursos = gr.Checkbox(
                    label="Incluir Recursos Recomendados",
                    value=True
                )
                
                processar_btn = gr.Button("🚀 Gerar Trilha de Aprendizado")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                status = gr.Markdown()
                transcricao = gr.Textbox(label="Transcrição do Áudio", lines=4)
                analise = gr.Textbox(label="Sua Trilha de Aprendizado", lines=10)
        
        processar_btn.click(
            fn=GeradorTrilhaAprendizado().processar_audio,
            inputs=[audio_input, nome_trilha, nivel, incluir_recursos],
            outputs=[transcricao, analise, status]
        )

    return app

if __name__ == "__main__":
    app = criar_interface()
    app.queue()
    app.launch()