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 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
+from transformers import pipeline
+
+# Carregando o modelo pré-treinado
+qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="pierreguillou/bert-base-cased-squad-v1.1-portuguese")
+
+# Contexto de exemplo sobre uma empresa fictícia
+contexto = """
+A TechInova foi fundada em 2005 por Maria Silva e João Santos em São Paulo. 
+Começou como uma pequena startup de desenvolvimento de software e hoje é líder 
+em soluções de inteligência artificial no Brasil. Em 2010, lançou seu primeiro 
+produto de IA, o AssistenteVirtual, que revolucionou o atendimento ao cliente. 
+A empresa expandiu para o mercado internacional em 2015, abrindo escritórios 
+em Lisboa e Nova York. Atualmente, conta com mais de 500 funcionários e é 
+reconhecida por sua cultura inovadora e programas de bem-estar para colaboradores.
 """
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
 
-    response = ""
+def responder_pergunta(message, history):
+    resposta = qa_pipeline(question=message, context=contexto)
+    return resposta['answer']
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
+interface = gr.ChatInterface(
+    responder_pergunta,
+    title="Conheça a História da TechInova",
+    description="Use este assistente para aprender sobre a história da nossa empresa fictícia, TechInova."
 )
 
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+interface.launch()