import gradio as gr
import openai
import PyPDF2

# Configure sua chave de API do OpenAI
openai.api_key = "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"

# Função para obter o texto do arquivo PDF
def extrair_texto_pdf():
    with open("dados-cdu.pdf", "rb") as pdf_file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
        text = ""
        for page in pdf_reader.pages:
            text += page.extract_text()
    return text

def gerar_cdu(palavras_chave):
    texto_base = extrair_texto_pdf()
    prompt = f"analise as palavras-chave: {palavras_chave} e retorne com o número de Classificação Decimal Universal (CDU) mais relacionado com as palavras-chave. Dados da base: {texto_base}"
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7
    )
    cdu = response.choices[0].text.strip()
    return cdu

# Interface Gradio
input_text = gr.inputs.Textbox(label="Inserir palavras-chave separadas por vírgulas")
button_label = "Gerar CDU"
output_text = gr.outputs.Textbox(label="Resultado")

def generate_cdu(palavras_chave):
    if palavras_chave:
        return gerar_cdu(palavras_chave)
    else:
        return ""

title = "Gerador de CDU"
description = "Insira palavras-chave separadas por vírgulas e clique em 'Gerar CDU' para obter a classificação relacionada."

gr.Interface(fn=generate_cdu, inputs=input_text, outputs=output_text, title=title, description=description).launch()