Olá, pedi para o Gemini me ajudar com o projeto, veja como fizemos.
perguntas_lista = [
"Qual a capital da França?",
"Como funciona a fotossíntese?",
"Quem escreveu Dom Casmurro?",
"O que é Python?"
]
# Escrevendo no arquivo .txt
with open('perguntas.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
for p in perguntas_lista:
f.write(f"{p}\n")
# Lendo do arquivo .txt para uma lista
with open('perguntas.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
perguntas_lidas = [linha.strip() for linha in f.readlines()]
# Função simulando a chamada de um LLM
def obter_resposta_llm(pergunta):
# Aqui entraria a lógica da API (ex: client.chat.completions.create)
return f"Resposta gerada para: {pergunta}"
resultados = []
for p in perguntas_lidas:
resposta = obter_resposta_llm(p)
resultados.append({"pergunta": p, "resposta": resposta})
import csv
import pandas as pd
# 4. Salvando os resultados em um novo arquivo .csv
with open('resultados.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
campos = ['pergunta', 'resposta']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=campos)
writer.writeheader()
writer.writerows(resultados)
# 5. Ler o arquivo .csv usando Pandas
df = pd.read_csv('resultados.csv')
# Exibindo o resultado final
print(df.head())
