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-title: Chatbot Cascata Fmu
-emoji: 👀
-colorFrom: red
-colorTo: red
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.32.1
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
-short_description: 'chatbot com 2 resposta e 1 arbitro '
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-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🤖 Chatbot em Cascata – Projeto Acadêmico
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+## 📝 Descrição
+Este projeto implementa um chatbot em português baseado em arquitetura **em cascata**, onde dois modelos diferentes geram respostas a partir de um prompt do usuário, e um terceiro modelo atua como **árbitro**, escolhendo a melhor resposta com base em critérios objetivos.
+
+O web app foi desenvolvido utilizando **Gradio** e está hospedado no **Hugging Face Spaces**.
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+## 🚧 Funcionamento do Sistema
+
+1. **Usuário insere uma pergunta (prompt).**
+2. **Dois modelos geradores** processam o prompt e produzem **duas respostas independentes**.
+3. **Um terceiro modelo (árbitro)** analisa as duas respostas e seleciona a que melhor atende aos critérios definidos.
+4. **A resposta escolhida é exibida ao usuário**, juntamente com as duas respostas e a justificativa da escolha.
+
+## ⚙️ Modelos Utilizados
+
+### 📤 Modelos Geradores
+
+1. **pierreguillou/gpt2-small-portuguese**
+   - Baseado no GPT-2, treinado especificamente em português.
+   - Modelo leve (124M parâmetros), ideal para ambientes com 2vCPU e 16GB RAM.
+   - Utilizado para gerar texto de maneira autônoma e fluente em português.
+
+> Ambos os geradores usam o mesmo modelo neste exemplo, mas podem ser trocados por versões distintas.
+
+### ⚖️ Modelo Árbitro
+
+- **neuralmind/bert-base-portuguese-cased**
+  - Versão do BERT treinada em português brasileiro.
+  - Utilizado para comparar o prompt com cada resposta, avaliando **clareza**, **relevância** e **coerência**.
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+## 📊 Critérios de Avaliação do Árbitro
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+| Critério     | Definição                                                              |
+|--------------|-------------------------------------------------------------------------|
+| Clareza      | A resposta está bem formulada e compreensível?                          |
+| Relevância   | A resposta realmente responde ao prompt do usuário?                    |
+| Coerência    | A resposta é lógica e gramaticalmente correta?                         |
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+> A avaliação é feita através da **similaridade semântica** entre o prompt e cada resposta.
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+## 🖥️ Requisitos de Hardware
+
+- CPU: 2 vCPU  
+- RAM: 16 GB  
+- Armazenamento: suficiente para carregar 3 modelos pequenos
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+## 🌐 Tecnologias Utilizadas
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+- [Gradio](https://www.gradio.app/)
+- [Hugging Face Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/index)
+- [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
+- PyTorch
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+## 🚀 Executando Localmente
+
+```bash
+git clone https://huggingface.co/spaces/SlickSlick/Chatbot-cascata-fmu
+cd Chatbot-cascata-fmu
+pip install -r requirements.txt
+python app.py
+```
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+## 🧪 Exemplos de Uso
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+**Prompt:** "Qual é a capital do Brasil?"
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+- **Resposta 1:** "A capital do Brasil é Brasília."
+- **Resposta 2:** "Rio de Janeiro é uma cidade importante do Brasil."
+- **Escolhida pelo Árbitro:** Resposta 1
+- **Justificativa:** Resposta 1 é mais clara, direta e responde exatamente à pergunta.
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+## 📬 Contato e Autoria
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+- **Gabriel dos Reis Rodrigues Dias – RA: 1667287**  
+- **Gabriela Cristinne Silveira – RA: 1789243**  
+- **Gustavo Dallago Ferreira – RA: 1415518**
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+**Curso:** Ciência da Computação  
+**Universidade:** Centro Universitário das Faculdades Metropolitanas Unidas – FMU  
+**Professor:** Renè Teixeira