Update app.py

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@@ -9,16 +9,18 @@ from haystack.nodes import BM25Retriever
 from haystack.nodes import FARMReader
 from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
 from haystack.utils import print_answers
-from tensorflow.keras.models import load_model
+from pydantic import BaseModel
+from typing import Any
+import pandas as pd
 
-# Carregue o modelo com a configuração que permite tipos arbitrários
-model = load_model('seu_modelo.h5', compile=False)
+class DataFrameModel(BaseModel):
+    __root__: Any
 
-# Configurar arbitrary_types_allowed=True no model_config
-model._saved_model_options['arbitrary_types_allowed'] = True
+# Criar uma instância do modelo Pydantic
+data_frame_model = DataFrameModel(__root__=pd.DataFrame())
+
+# Agora você pode usar o DataFrame como valor para o Pydantic model
 
-# Agora você pode compilar ou usar o modelo conforme necessário
-model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])