| import gradio as gr | |
| from langchain_groq import ChatGroq | |
| from langchain_core.messages import HumanMessage | |
| from langchain_core.messages import SystemMessage | |
| from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser | |
| parser = StrOutputParser() | |
| chat = ChatGroq() | |
| def fn(message): | |
| response = chat.invoke([ | |
| SystemMessage( | |
| content="Como um especialista escreva um parágrafo sobre o texto, com citação ABNT"), | |
| HumanMessage(content=message) | |
| ]) | |
| return parser.invoke(response) | |
| with gr.Blocks() as demo: | |
| gr.Interface(fn, | |
| [gr.Textbox(lines=10, label= "Digite um termo, ou frase")], | |
| [gr.Textbox(lines=10, label= "Saída", show_copy_button=True)], | |
| examples=["aprendizagem de máquina", | |
| "inteligência artificial"], | |
| example_labels=["aprendizagem de máquina", "inteligência artificial"], | |
| title="Cria um párágrafo com referência ABNT", | |
| css="footer {visibility: hidden}", | |
| theme="soft", | |
| submit_btn="Enviar", | |
| clear_btn="Limpar") | |
| demo.launch() | |