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+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import torch
+from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
+
+# Carregando o modelo e o tokenizador do GPT-2
+tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
+model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
+
+df = pd.read_csv('anomalies.csv')
+
+# Função para gerar resposta
+def response(question):
+    prompt = f"Considerando os dados: {df.to_string(index=False)}. Pergunta: {question} Resposta:"
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=512)
+    attention_mask = inputs['attention_mask']
+    input_ids = inputs['input_ids']
+    
+    generated_ids = model.generate(
+        input_ids,
+        attention_mask=attention_mask,
+        max_length=len(input_ids[0]) + 100,  # Aumentar o limite de geração
+        temperature=0.65,  # Ajustar a criatividade
+        top_p=0.9,  # Usar nucleus sampling
+        no_repeat_ngram_size=2  # Evitar repetições desnecessárias
+    )
+    
+    generated_text = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
+    # Processando para extrair apenas a resposta após "Resposta:"
+    response_part = generated_text.split("Resposta:")[1] if "Resposta:" in generated_text else "Resposta não encontrada."
+    final_response = response_part.split(".")[0] + "."  # Assumindo que a resposta termina na primeira sentença.
+    
+    return final_response
+
+# Interface Streamlit
+st.title("Chatbot com Streamlit")
+
+# Histórico de conversas
+if 'history' not in st.session_state:
+    st.session_state['history'] = []
+
+# Caixa de entrada para a pergunta
+user_question = st.text_input("Escreva sua questão aqui:", "")
+
+if user_question:
+    # Adiciona emoji de pessoa quando a pergunta está sendo digitada
+    st.session_state['history'].append(('👤', user_question))
+    st.write(f"👤 {user_question}")
+    
+    # Gera a resposta
+    bot_response = response(user_question)
+    
+    # Adiciona emoji de robô quando a resposta está sendo gerada
+    st.session_state['history'].append(('🤖', bot_response))
+    st.write(f"🤖 {bot_response}")
+
+# Botão para limpar o histórico
+if st.button("Limpar"):
+    st.session_state['history'] = []
+
+# Exibe o histórico de conversas
+for sender, message in st.session_state['history']:
+    if sender == '👤':
+        st.write(f"👤 {message}")
+    elif sender == '🤖':
+        st.write(f"🤖 {message}")