Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,7 @@
 import gradio as gr
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-"""
-Для получения дополнительной информации о поддержке Inference API в `huggingface_hub` ознакомьтесь с документацией: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
+# Инициализация клиента для взаимодействия с моделью
 client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
 
 def respond(
@@ -14,6 +12,7 @@ def respond(
     temperature,
     top_p,
 ):
+    # Формирование списка сообщений для отправки в модель
     messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
 
     for val in history:
@@ -26,7 +25,7 @@ def respond(
 
     # Проверка на приветствие
     if message.lower() in ["привет", "здравствуйте", "hello", "hi"]:
-        response = "Привет! Как я могу помочь вам сегодня?"
+        response = "Привет! Как я могу помочь вам сегодня? Пожалуйста, опишите симптомы."
     else:
         response = ""
         for message in client.chat_completion(
@@ -40,15 +39,13 @@ def respond(
             response += token
             yield response
 
-    # Добавляем информацию о диагнозе и операции в ответ, если это необходимо
-    if "диагноз" in response.lower() or "операция" in response.lower():
-        response = f"ДИАГНОЗ: [Ваш диагноз здесь]. ОПЕРАЦИЯ: [Требуется или нет, и если требуется, то какая]. {response}"
+        # Форматирование ответа
+        if "предварительный диагноз" in message.lower() or "операция" in message.lower():
+            response = f"Диагноз предварительный: {response.split('Диагноз предварительный:')[-1].split(',')[0].strip()}, Операция: {response.split('Операция:')[-1].split(',')[0].strip()}, Лечение: {response.split('Лечение:')[-1].strip()}"
 
     yield response
 
-"""
-Для получения информации о том, как настроить ChatInterface, ознакомьтесь с документацией gradio: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
+# Создание интерфейса чата с помощью Gradio
 demo = gr.ChatInterface(
     respond,
     additional_inputs=[