import streamlit as st
from transformers import pipeline

result = False
run_button = False
reiniciar = False
reset_button = False

pipe = pipeline("question-answering", model="pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese")

st.title("Modelo para perguntas e respostas")

st.markdown("##### Deve ser informado um contexto e a pergunta referente a ele. É esperado que o modelo indique a posição no contexto onde a resposta é encontrada.")
contexto = st.text_area("Digite aqui o contexto", height=150,)
questao = st.text_input("Digite aqui a pergunta")

if ((len(contexto)>0) & (len(questao)>0)):
    run_button = st.button("Gerar resposta")
    if run_button:
        result = pipe(question=questao, context=contexto)
    if result:
        st.write(result)
        reiniciar = True
    else:
        pass

if reiniciar:
    reset_button = st.button("Reiniciar")
    if reset_button:
        result = False
        run_button = False
        reiniciar = False
        contexto = st.text_area("Digite aqui o contexto", height=150,)
        questao = st.text_input("Digite aqui a pergunta")
    
st.sidebar.header("About")
st.sidebar.subheader("Essa aplicação foi desenvolvida por Alexandre Vaz")