Update frontend/app.py

frontend/app.py

@@ -16,13 +16,14 @@ async def start():
     RAG_INITIALIZED = False
 
     await cl.Message(
-        content="👋 **Bem-vindo ao RAG Llama 3.3!**\n\nPara começar, faça o upload de um PDF. Vou ler o conteúdo e criar uma base de conhecimento para responder suas perguntas.",
+        content="👋 **Bem-vindo ao RAG Multi-Formato!**\n\nPara começar, faça o upload de um arquivo. Suporto: **PDF, TXT, Markdown (.md) e Python (.py)**.",
         author="Sistema"
     ).send()
 
+    # MUDANÇA: Lista de extensões aceitas atualizada
     files = await cl.AskFileMessage(
-        content="📂 Por favor, envie seu arquivo PDF:",
-        accept=["application/pdf"],
+        content="📂 Por favor, envie seu arquivo:",
+        accept=[".pdf", ".txt", ".md", ".py"],
         max_size_mb=20,
         timeout=180,
     ).send()
@@ -33,7 +34,9 @@ async def start():
         await msg.send()
         
         try:
-            mime_type = getattr(file, 'type', 'application/pdf') or 'application/pdf'
+            # Pega o MIME type ou define genericamente como octet-stream se falhar, 
+            # o backend agora confia mais na extensão do arquivo.
+            mime_type = getattr(file, 'type', 'application/octet-stream')
             
             with open(file.path, "rb") as f:
                 file_content = f.read()
@@ -49,14 +52,13 @@ async def start():
                     RAG_INITIALIZED = True
                     data = response.json()
                     chunks = data.get("total_chunks", "?")
-                    pages = data.get("total_pages", "?")
+                    # Removemos 'total_pages' do destaque principal pois txt/py não tem página
                     
                     msg.content = (
                         f"✅ **Processamento Concluído!**\n\n"
                         f"📄 Arquivo: `{file.name}`\n"
-                        f"📑 Páginas lidas: {pages}\n"
                         f"✂️ Segmentos gerados (Chunks): {chunks}\n\n"
-                        f"Agora você pode perguntar qualquer coisa sobre o documento!"
+                        f"Base de conhecimento atualizada! Pode perguntar."
                     )
                     await msg.update()
                 else:
@@ -75,21 +77,18 @@ async def main(message: cl.Message):
     
     if not RAG_INITIALIZED:
         await cl.Message(
-            content="⚠️ Nenhum documento carregado. Por favor, recarregue a página para enviar um PDF.",
+            content="⚠️ Nenhum documento carregado. Por favor, recarregue a página para enviar um arquivo.",
             author="Sistema"
         ).send()
         return
 
-    # 1. Cria a mensagem principal
     msg = cl.Message(content="")
     await msg.send()
 
-    # 2. Cria o Step de Auditoria (inicialmente rodando)
     audit_step = cl.Step(name="🔎 Processando & Auditoria", type="process")
     audit_step.input = message.content
     await audit_step.send()
 
-    # Buffer para detectar o separador de debug
     debug_separator = "###__DEBUG__###"
     is_debug_mode = False
     debug_content = ""
@@ -105,31 +104,22 @@ async def main(message: cl.Message):
                     return
 
                 async for chunk in response.aiter_text():
-                    # Se já estamos no modo debug, acumulamos apenas no Step
                     if is_debug_mode:
                         debug_content += chunk
                         continue
 
-                    # Verifica se o chunk contém o início do separador
                     if debug_separator in chunk:
                         parts = chunk.split(debug_separator)
-                        
-                        # Parte 1: Final da resposta normal
                         if parts[0]:
                             await msg.stream_token(parts[0])
-                        
-                        # Ativa modo debug e guarda o resto
                         is_debug_mode = True
                         if len(parts) > 1:
                             debug_content += parts[1]
                     else:
-                        # Fluxo normal de texto para o usuário
                         await msg.stream_token(chunk)
         
-        # Finalização
         await msg.update()
         
-        # Atualiza o Step com o conteúdo de auditoria (Contexto recuperado)
         if debug_content:
             audit_step.output = debug_content
         else: