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app.py

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+import gradio as gr
+import random
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+import torch
+from typing import Dict, List
+
+class PromptGenerator:
+    def __init__(self):
+        # Carrega o modelo Mistral em português do Hugging Face
+        print("Carregando modelo... (pode demorar alguns minutos na primeira vez)")
+        self.model_name = "beomi/llama-2-ko-7b"  # Modelo base que funciona bem com português
+        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name)
+        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+            self.model_name,
+            torch_dtype=torch.float16,
+            device_map="auto"
+        )
+        print("Modelo carregado!")
+
+    def generate_with_model(self, prompt: str) -> str:
+        """Gera texto usando o modelo local"""
+        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.model.device)
+        
+        outputs = self.model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=512,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9,
+            do_sample=True,
+            pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id
+        )
+        
+        return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+# Templates de prompts por categoria
+TEMPLATES = {
+    "história": {
+        "creative": "Crie uma história {gênero} sobre {tema} com {personagens} personagens. A história deve ter {comprimento} palavras e incluir {elementos}.",
+        "analysis": "Analise a seguinte história considerando {aspectos}. Foque em {elementos} e forneça exemplos específicos do texto.",
+        "continuation": "Continue a seguinte história mantendo o {tom} e desenvolvendo {elementos}."
+    },
+    "técnico": {
+        "tutorial": "Crie um tutorial detalhado sobre {tema} para {público}. Inclua {elementos} e forneça {exemplos} exemplos práticos.",
+        "documentation": "Documente {sistema} incluindo {aspectos}. Foque em {elementos} e forneça {exemplos} exemplos de uso.",
+        "troubleshooting": "Crie um guia de solução de problemas para {sistema} cobrindo {problemas}."
+    },
+    "educacional": {
+        "lesson": "Prepare uma aula sobre {tema} para {público}. Inclua {objetivos} e atividades práticas.",
+        "exercise": "Crie exercícios sobre {tema} com {dificuldade} níveis de dificuldade.",
+        "explanation": "Explique {conceito} para {público} usando {analogias} e exemplos práticos."
+    }
+}
+
+# Inicializa o gerador de prompts
+generator = PromptGenerator()
+
+def generate_prompt(categoria: str, subcategoria: str, tema: str, elementos: str, 
+                   público_alvo: str, tom: str, comprimento: int, 
+                   usar_llm: bool = True) -> str:
+    """Gera um prompt baseado nos parâmetros e usa o modelo para expandir"""
+    
+    if categoria not in TEMPLATES or subcategoria not in TEMPLATES[categoria]:
+        return "Categoria ou subcategoria não encontrada"
+    
+    template = TEMPLATES[categoria][subcategoria]
+    
+    # Parâmetros base para o template
+    params = {
+        "tema": tema,
+        "elementos": elementos,
+        "público": público_alvo,
+        "tom": tom,
+        "comprimento": comprimento,
+        "gênero": random.choice(["de aventura", "de mistério", "de fantasia", "de ficção científica"]),
+        "personagens": random.randint(2, 5),
+        "aspectos": "caracterização, desenvolvimento do enredo, temas principais",
+        "exemplos": random.randint(3, 5),
+        "sistema": tema,
+        "problemas": "problemas comuns e casos específicos",
+        "dificuldade": random.randint(3, 5),
+        "conceito": tema,
+        "analogias": "analogias cotidianas"
+    }
+    
+    # Gera o prompt base
+    base_prompt = template.format(**params)
+    base_prompt += f"\n\nTom desejado: {tom}"
+    
+    if comprimento:
+        base_prompt += f"\nComprimento aproximado: {comprimento} palavras"
+    
+    # Se solicitado, usa o modelo para expandir o prompt
+    if usar_llm:
+        instruction = f"""
+        Você é um assistente especializado em criar prompts detalhados em português para LLMs.
+        Expanda e melhore o seguinte prompt base, adicionando mais detalhes, exemplos e estrutura:
+
+        {base_prompt}
+
+        Crie uma versão mais completa e detalhada deste prompt, mantendo o objetivo original 
+        mas adicionando mais contexto e especificidade.
+        """
+        return generator.generate_with_model(instruction)
+    
+    return base_prompt
+
+def create_interface():
+    """Cria a interface do Gradio"""
+    
+    with gr.Blocks(title="Gerador de Prompts para LLMs") as app:
+        gr.Markdown("# 🤖 Gerador de Prompts Inteligente")
+        gr.Markdown("Crie prompts estruturados e detalhados usando IA")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                categoria = gr.Dropdown(
+                    choices=list(TEMPLATES.keys()),
+                    label="Categoria",
+                    value="história"
+                )
+                subcategoria = gr.Dropdown(
+                    choices=list(TEMPLATES["história"].keys()),
+                    label="Subcategoria",
+                    value="creative"
+                )
+                tema = gr.Textbox(
+                    label="Tema Principal",
+                    placeholder="Ex: inteligência artificial, sustentabilidade"
+                )
+                
+            with gr.Column():
+                elementos = gr.Textbox(
+                    label="Elementos Específicos",
+                    placeholder="Ex: conflitos, conceitos, exemplos práticos"
+                )
+                público_alvo = gr.Textbox(
+                    label="Público Alvo",
+                    placeholder="Ex: iniciantes, profissionais, estudantes"
+                )
+                tom = gr.Dropdown(
+                    choices=["formal", "informal", "técnico", "conversacional", "educativo"],
+                    label="Tom",
+                    value="formal"
+                )
+                comprimento = gr.Slider(
+                    minimum=100,
+                    maximum=2000,
+                    step=100,
+                    label="Comprimento (palavras)",
+                    value=500
+                )
+                usar_llm = gr.Checkbox(
+                    label="Usar IA para expandir prompt",
+                    value=True
+                )
+        
+        gerar_btn = gr.Button("Gerar Prompt")
+        saida = gr.Textbox(label="Prompt Gerado", lines=10)
+        
+        def atualizar_subcategorias(categoria):
+            return gr.Dropdown(choices=list(TEMPLATES[categoria].keys()))
+            
+        categoria.change(atualizar_subcategorias, inputs=[categoria], outputs=[subcategoria])
+        gerar_btn.click(
+            generate_prompt,
+            inputs=[categoria, subcategoria, tema, elementos, público_alvo, tom, comprimento, usar_llm],
+            outputs=[saida]
+        )
+    
+    return app
+
+# Criar e iniciar a aplicação
+app = create_interface()
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.launch()