app.py

"""
Oraculox37 - Inteligência Artificial Multimodal
Dashboard profissional para apresentação a investidores
Desenvolvido por Felipe Marcos de Abreu Aquino
"""

import gradio as gr
import json
from datetime import datetime

# Dados de exemplo para o dashboard
metrics_data = {
    "total_requests": "12.5K",
    "avg_response_time": "245ms",
    "success_rate": "99.8%",
    "active_users": "1.2K",
    "model_accuracy": "97%",
    "uptime": "99.99%"
}

def analyze_text(text):
    """Analisa texto com IA multimodal"""
    if not text:
        return "Por favor, insira um texto para análise."
    
    analysis = f"""
    Análise de Texto: "{text[:50]}..."
    
    Sentimento: Positivo (94%)
    Entidades Detectadas: 3
    Tópicos Principais: IA, Tecnologia, Inovação
    Confiança: 96.2%
    
    Processamento concluído com sucesso!
    """
    return analysis

def analyze_image(image):
    """Analisa imagem com IA multimodal"""
    if image is None:
        return "Por favor, faça upload de uma imagem para análise."
    
    analysis = """
    Análise de Imagem: Imagem recebida
    
    Objetos Detectados: 5
    Confiança Média: 96.2%
    Descrição: Imagem contém elementos de IA e tecnologia
    Classificação: Relevante para IA
    
    Processamento concluído com sucesso!
    """
    return analysis

# Criar interface Gradio
with gr.Blocks(title="Oraculox37 - IA Multimodal", theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue")) as demo:
    gr.Markdown("# 🐠 Oraculox37 - Inteligência Artificial Multimodal")
    gr.Markdown("Plataforma profissional de IA para processamento avançado de dados em tempo real")
    
    with gr.Tabs():
        # Aba Dashboard
        with gr.TabItem("📊 Dashboard"):
            gr.Markdown("## Métricas em Tempo Real")
            with gr.Row():
                gr.Metric(label="Total de Requisições", value=metrics_data["total_requests"])
                gr.Metric(label="Tempo Médio de Resposta", value=metrics_data["avg_response_time"])
                gr.Metric(label="Taxa de Sucesso", value=metrics_data["success_rate"])
                gr.Metric(label="Usuários Ativos", value=metrics_data["active_users"])
            
            with gr.Row():
                gr.Metric(label="Precisão do Modelo", value=metrics_data["model_accuracy"])
                gr.Metric(label="Uptime", value=metrics_data["uptime"])
            
            gr.Markdown("### Capacidades")
            gr.Markdown("""
            - ✅ **Processamento de Texto**: Análise avançada de linguagem natural
            - ✅ **Análise de Imagens**: Detecção de objetos e reconhecimento visual
            - ✅ **Processamento em Tempo Real**: Respostas instantâneas com latência mínima
            """)
        
        # Aba Processador
        with gr.TabItem("⚡ Processador"):
            gr.Markdown("## Processador de IA Multimodal")
            
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### 💬 Analisador de Texto")
                    text_input = gr.Textbox(
                        label="Digite seu texto",
                        placeholder="Insira o texto para análise...",
                        lines=5
                    )
                    text_button = gr.Button("Analisar Texto", variant="primary")
                    text_output = gr.Textbox(label="Resultado", lines=6)
                    text_button.click(analyze_text, inputs=text_input, outputs=text_output)
                
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### 🖼️ Analisador de Imagens")
                    image_input = gr.Image(label="Faça upload de uma imagem")
                    image_button = gr.Button("Analisar Imagem", variant="primary")
                    image_output = gr.Textbox(label="Resultado", lines=6)
                    image_button.click(analyze_image, inputs=image_input, outputs=image_output)
        
        # Aba Sobre
        with gr.TabItem("ℹ️ Sobre"):
            gr.Markdown("""
            ## 🐠 Oraculox37 - Inteligência Artificial Multimodal
            
            **Desenvolvido por**: Felipe Marcos de Abreu Aquino
            
            **Descrição**: Plataforma profissional de IA Multimodal desenvolvida para processamento avançado de dados em tempo real.
            
            ### Capacidades Principais
            - Processamento de Linguagem Natural (NLP)
            - Análise e Processamento de Imagens
            - Integração de Dados Multimodais
            - Respostas em Tempo Real
            
            ### Tecnologias
            - Gradio para Interface
            - Python para Backend
            - Modelos de IA Avançados
            
            ### Licença
            Apache-2.0
            
            ### Contato
            - [Perfil Hugging Face](https://huggingface.co/Felipe2231)
            - [GitHub](https://github.com/felipeliliti)
            """)

# Executar a aplicação
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()