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import streamlit as st
import requests
import pdfplumber
# Configurar a URL e a chave de API do seu modelo personalizado
api_url = 'https://chatgpt.com/g/g-AFG1NiIdw-labs-resume/api'
api_key = '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'
st.title('Labs Resume')
st.subheader('Leitor de exames, abrevia resultados e respeita a Lei de proteção de dados. Orientações de saúde, procure seu médico!')
# Função para extrair texto de um arquivo PDF
def extract_text_from_pdf(file):
with pdfplumber.open(file) as pdf:
text = ""
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text() + "\n"
return text
# Função para enviar texto ao GPT-4 e obter a resposta
def query_gpt4(prompt):
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
'prompt': prompt,
'max_tokens': 150
}
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
return response.json()['choices'][0]['text'].strip()
else:
return f"Erro: {response.status_code} - {response.text}"
# Interface de chat e upload de arquivo
st.write("### Interação com o GPT-4")
chat_input = st.text_input("Digite sua pergunta aqui:")
submit_chat = st.button("Enviar")
uploaded_file = st.file_uploader("Faça upload do arquivo PDF ou .txt", type=["pdf", "txt"])
submit_file = st.button("Enviar Arquivo")
# Processar entrada de chat
if submit_chat and chat_input:
response = query_gpt4(chat_input)
st.write("Resposta do GPT-4:")
st.write(response)
# Processar upload de arquivo
if submit_file and uploaded_file is not None:
if uploaded_file.type == "application/pdf":
text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
elif uploaded_file.type == "text/plain":
text = str(uploaded_file.read(), "utf-8")
response = query_gpt4(text)
st.write("Resumo do Exame:")
st.write(response)
<iframe>
src="https://chatgpt.com/g/g-AFG1NiIdw-labs-resume"
style="height: 450px; width: 100%;"
</iframe>
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