Update app.py

app.py

@@ -14,10 +14,17 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model)
 model = PeftModel.from_pretrained(model, model_peft)
 
+#Uma maquiagem pra deixar a resposta com a primeira letra em maiusculo
+def capitalize(text):
+    if text:
+        return text[0].upper() + text[1:]
+    return text
+
 
 
 # Define a função para gerar respostas
 def generate_response(model, tokenizer, prompt, max_length=512, num_return_sequences=1):
+    
     # Tokenizando o prompt de entrada
     inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
 
@@ -36,7 +43,19 @@ def generate_response(model, tokenizer, prompt, max_length=512, num_return_seque
 
     # Tokenizar a resposta gerada
     response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return response
+
+    # Encontrar o início da resposta (após "###Resposta:")
+    response_start_index = response.find("### Resposta:") + len("### Resposta:")
+    response_text = response[response_start_index:].strip()
+
+    # A primeira letra da resposta maiuscula
+    response_text = capitalize(response_text)
+
+    # Reconstruir a resposta completa com a primeira letra maiuscula
+    final_response = response[:response_start_index] + " " + response_text
+
+    return final_response
+    
 
 # Define a função para responder às perguntas
 def answer_question(context, question):