Update app.py

app.py

@@ -130,19 +130,17 @@ def search_with_fallback(query, df, limit=50):
     return pd.DataFrame()
 
 def integrated_app(query, titulo, EC, PU):
+    include_conjunto = "conjunto" in query.lower()
     df_mercadolibre = fetch_data_to_dataframe(query, 50, "mercadolibre")
-    include_conjunto = False  # Default value
     df_combined = pd.concat([df_mercadolibre, data_crawler], ignore_index=True)
 
     if df_combined.empty:
         return "Nenhum dado encontrado. Tente uma consulta diferente.", pd.DataFrame()
 
     # Pass whether "conjunto" is part of the original query
-    include_conjunto = "conjunto" in query.lower()
     include_word = ["conjunto"] if include_conjunto else []
-    df_refined = refinar_resultados(df_combined, include_word=include_conjunto)
+    df_refined = refinar_resultados(df_combined, include_word=include_word)
 
-    
     df_similares = search_with_fallback(query, df_refined)
 
     if df_similares.empty:
@@ -156,6 +154,7 @@ def integrated_app(query, titulo, EC, PU):
     valor_avaliacao = df_nearest['Price'].mean() * fator_avaliacao
     return f"Valor Médio do Bem: R$ {df_nearest['Price'].mean():.2f}, Fator de Avaliação: {fator_avaliacao*100:.2f}%, Valor de Avaliação: R$ {valor_avaliacao:.2f}", df_nearest
 
+
 iface = gr.Interface(fn=integrated_app,
                      inputs=[gr.Textbox(label="Digite sua consulta"),
                              gr.Dropdown(label="Classificação Contábil do Bem", choices=bens_df['TITULO'].unique().tolist(), value="MOBILIÁRIO EM GERAL"),