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-import gradio as gr
-from transformers import pipeline
 
-pipe = pipeline("image-to-text",
-                model="Salesforce/blip-image-captioning-base")
+from openai import OpenAI
 
-def launch(input):
-    out = pipe(input)
-    return out[0]['generated_text']
 
-iface = gr.Interface(launch,
-                     inputs=gr.Image(type='pil'),
-                     outputs="text")
+LOAD_SHARED_KEY = True
+
+AUDIO_OUTPUT_FILE = "output"   # prefixo do nome do arquivo de áudio .wav
+
+
+OPENAI_CLIENT = None
+
+
+# Função para converter o histórico de chat para o formato esperado pela API do OpenAI
+def to_openai_chat_history(system_prompt, curr_message, chat_history):
+    prompt = [ { 'role': 'system', 'content': system_prompt } ]
+    for turn in chat_history:
+        user_message, bot_message = turn
+        prompt.append( {'role': 'user', 'content' : user_message} )
+        prompt.append( {'role': 'assistant', 'content' : bot_message} )
+    prompt.append( {'role': 'user', 'content' : curr_message } )
+    return prompt
+
+
+def respond(system_prompt, user_message, chat_history, temperature, voice="echo"):
+        openai_history = to_openai_chat_history(system_prompt, user_message, chat_history)
+
+        bot_response = OPENAI_CLIENT.chat.completions.create(
+            messages=openai_history,
+            temperature=temperature,
+            model="gpt-3.5-turbo")
+
+        assistant_msg = bot_response.choices[0].message.content
+
+        # salva o audio 
+        response = OPENAI_CLIENT.audio.speech.create(
+            model="tts-1",
+            voice=voice,
+            input=assistant_msg
+        )
+
+        output_audio_file = f"{AUDIO_OUTPUT_FILE}-{len(chat_history)+1:03}.wav"
+        #response.stream_to_file(output_audio_file)
+        response.write_to_file(output_audio_file)
+
+        # adiciona ao chat, com o tipo de dado esperado pelo Gradio
+        chat_history.append( (user_message, assistant_msg) )
+        
+        return "", chat_history, output_audio_file
+
+
+def reset_and_apply(openai_key):
+    global OPENAI_CLIENT
+    OPENAI_CLIENT = OpenAI(api_key=openai_key)
+    return [("", "Olá, vamos falar de futebol?")], AUDIO_OUTPUT_FILE + "-001.wav"
+
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    # aqui, é resetado e instanciado o cliente
+    initial_chat_history, initial_audio = reset_and_apply(os.environ['OPENAI_API_KEY'])
+
+    chatbot = gr.Chatbot(value=initial_chat_history)
+    audio_out = gr.Audio(label="Listen to the response", value=initial_audio, autoplay=True, interactive=False)
+    user_msg = gr.Textbox(label="Prompt")
+    
+    with gr.Accordion(label="Advanced options",open=False):
+        system = gr.Textbox(label="System message", lines=3, value="Você é uma acompanhante de uma criança com idade entre 6 e 8 anos que adora futebol. \
+Fale sobre times do Brasil, Inglaterra e Espanha e sobre seleções. Fale sobre craques do passado e grandes jogos. Fale sobre títulos de Copa do Mundo. Seja divertido e pró-ativo,\
+tentando iniciar novos assuntos. Fale, no máximo, três frases por mensagem. E faça no máximo 1 pergunta por mensagem.")
+        openai_key = gr.Textbox(label="OPENAI API key", placeholder="Insert your API key here")
+        temperature = gr.Slider(label="temperature", minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.5, step=0.1)
+        # opções de vozes, de uma lista predefinida
+        voice = gr.Dropdown(label="Voice", choices=["echo", "nova", "alloy", "fable", "onyx", "shimmer"], value="echo")
+        btnReset = gr.Button("Reset and apply")
+        btnReset.click(reset_and_apply, inputs=[openai_key], outputs=[chatbot, audio_out])
+    
+    submit_btn = gr.Button("Submit")
+    clear_btn = gr.ClearButton(components=[user_msg, chatbot], value="Clear console")
+
+    submit_btn.click(respond, inputs=[system, user_msg, chatbot, temperature, voice], outputs=[user_msg, chatbot, audio_out])  # Click on the button
+    user_msg.submit( respond, inputs=[system, user_msg, chatbot, temperature, voice], outputs=[user_msg, chatbot, audio_out])  # Press enter to submit - same effect
+
+
+demo.queue().launch(share=True)
 
-iface.launch()