Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-# !pip install uv
-# !uv pip install -r requirements.txt
-
 import os
 import yaml
 import gradio as gr # Importe o Gradio
@@ -34,7 +31,6 @@ os.makedirs(VS_BASE, exist_ok=True)
 
 # --- CONFIGURAÇÕES DE MODELOS ---
 LLM_MODEL = 'google/gemma-3-4b-it'
-# LLM_MODEL = 'google/gemma-3-1b-it'
 EMBEDDING_MODEL = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
 
 # ------------ criando vs -----------------
@@ -69,14 +65,12 @@ url_list = [
 # Carregue o conteúdo da página web como documentos LangChain
 loader = WebBaseLoader(web_paths=url_list)
 docs = loader.load()
-print(f"Total de páginas carregadas: {len(docs)}")
+#print(f"Total de páginas carregadas: {len(docs)}")
 
 text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1500, chunk_overlap=100)
 split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
-embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=EMBEDDING_MODEL, 
-                                   cache_folder=VS_BASE)
+embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=EMBEDDING_MODEL)
 vector_store = FAISS.from_documents(split_docs, embeddings)
-# vs_base = "../vector_store/vs_base"
 os.makedirs(VS_BASE, exist_ok=True)
 vector_store.save_local(VS_BASE)
 print(f"vs_base salva em {VS_BASE}")