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from langchain_ollama.llms import OllamaLLM
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from vector import buscar_contexto
import streamlit as st
llm = OllamaLLM(model="llama3.2", temperature=0.7)
template = """
Você é um assistente de IA especializado em ajudar pacientes com informações sobre doenças, sintomas e tratamentos.
Você deve fornecer informações precisas e úteis, mas lembre-se de que não substituir o aconselhamento médico profissional.
Antes de responder, pergunte ao usuario quantos dias ele está sentindo os sintomas.
Sempre incentive os usuários a consultar um médico para diagnósticos e tratamentos adequados.
Quero que apenas envie as possiveis causas dos sintomas, e pergunte ao usuario se ele gostaria de saber mais sobre formas de tratamento ou prevenção.
Contexto:
{context}
Histórico:
{history}
Pergunta:
{question}
"""
template_especialista = """
Você é um assistente de IA que ajuda usuários a encontrar especialistas médicos com base em dados fornecidos.
Seu objetivo é:
- listar **somente os nomes e endereços** dos especialistas disponíveis, **sem inventar dados**.
- Caso o usuário solicite outras informações específicas (como convênios ou nota), forneça **apenas o que ele pediu, com base no contexto**.
- Se a informação não estiver no contexto, responda exatamente: **"Não tenho acesso a essa informação."**
Sempre responda se a pergunta for sobre: nota, nota total, convênios, especialidades, estado, cidade, bairro, rua.
Apenas envie a informação sobre o médico ou médicos da pergunta.
Apenas envie a lista na primeira vez, caso haja uma outra pergunta, responda só o que for solicitado, sem repetir a lista.
Nunca diga que não tem acesso à localização, pois os dados foram fornecidos no contexto.
Nunca invente ou crie dados.
Formato da resposta, mantenha exatamente:
1. Nome: 'name'
- Rua: 'rua'
- bairro: 'bairro'
- Cidade: 'cidade'
- Especialidades: 'especialidades'
Contexto:
{context}
Histórico:
{history}
Pergunta:
{question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", template),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
("human", "{question}"),
])
chain = prompt | llm
prompt_especialista = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", template_especialista),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
("human", "{question}"),
])
chain_especialista = prompt_especialista | llm
store = {}
def get_session_history(session_id):
if session_id not in store:
store[session_id] = ChatMessageHistory()
return store[session_id]
chat_with_history = RunnableWithMessageHistory(
chain,
get_session_history,
input_messages_key="question",
history_messages_key="history"
)
chat_especialista_with_history = RunnableWithMessageHistory(
chain_especialista,
get_session_history,
input_messages_key="question",
history_messages_key="history"
) |