Update app.py

app.py

@@ -205,23 +205,29 @@ def demo():
                 """
                 <div style="text-align:right; padding-right: 15px;">
                     <a href="https://huggingface.co/" target="_blank" style="text-decoration:none;">
-                        <b>Voltar a Web HuggingCode <Header ou Web></logo<automations 
-Links sobre Automat
-Hugging face for debugging...
-
+                        <b>Voltar à Web HuggingCode</b>
+                    </a>
+                </div>
+                """
+            )
+        
         # Cabeçalho
         gr.Markdown(
-            """<center><h2>Chatbot baseado em PDF</center></h2>
-            <h3>Faça perguntas sobre seus documentos PDF</h3>"""
+            """
+            <center><h2>Chatbot baseado em PDF</h2></center>
+            <h3>Faça perguntas sobre seus documentos PDF</h3>
+            """
         )
         gr.Markdown(
-            """<b>Nota:</b> Este assistente AI, usando Langchain e LLMs de código aberto, realiza geração aumentada por recuperação (RAG) a partir de seus documentos PDF. \
+            """
+            <b>Nota:</b> Este assistente AI, usando Langchain e LLMs de código aberto, realiza geração aumentada por recuperação (RAG) a partir de seus documentos PDF. \
             A interface do usuário explicitamente mostra múltiplos passos para ajudar a entender o fluxo de trabalho do RAG. 
             Este chatbot leva em consideração perguntas anteriores ao gerar respostas (via memória conversacional) e inclui referências de documentos para maior clareza.<br>
             <br><b>Aviso:</b> Este espaço usa o hardware básico gratuito da Hugging Face. Alguns passos e modelos LLM usados abaixo (endpoints de inferência gratuitos) podem levar algum tempo para gerar uma resposta.
             """
         )
 
+
         # Passo 1 - Upload do PDF
         with gr.Tab("Passo 1 - Carregar PDF"):
             with gr.Row():