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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Pipeline de geração de texto
+# Cria o pipeline usando o modelo GPT-2
 pipe = pipeline("text-generation", model="gpt2")
 
 # Função principal do CRM Doctor
 def chat(user_input):
-    output = pipe(user_input, max_length=100)[0]["generated_text"]
-    return output
+    result = pipe(user_input, max_length=100, do_sample=True)
+    return result[0]["generated_text"]
 
-# Interface Gradio
+# Cria a interface Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=chat,
     inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Descreva seus sintomas aqui..."),
     outputs="text",
     title="CRM Doctor",
-    description="Seu assistente de pré-diagnóstico de saúde.\n\n🚨 *Este assistente não substitui uma consulta médica presencial.*"
+    description="💙 Seu assistente de pré-diagnóstico.\n\n⚠️ *Esta IA não substitui consulta médica presencial.*"
 )
 
-iface.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()