app.py

import gradio as gr
import requests
import os
import json
import pandas as pd
import time
from langchain.schema import SystemMessage
from langchain_community.chat_models.gigachat import GigaChat
from openpyxl import load_workbook
import base64

# Установка ключа API для OpenAI и GigaChat
openai_api_key = os.getenv('GPT_KEY')
gc_key = os.getenv('GC_KEY')
token = os.getenv('GITHUB_TOKEN')

# Авторизация в сервисе GigaChat
chat_pro = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat-Pro', max_tokens=68, verify_ssl_certs=False)
chat_lite = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat', max_tokens=68, verify_ssl_certs=False)
chat_plus = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat-Plus', max_tokens=68, verify_ssl_certs=False)

# Загрузка данных из Excel-файла
try:
    data = pd.read_excel('Признаки.xlsx', sheet_name=None)
except Exception as e:
    print(f"Ошибка при загрузке Excel-файла: {e}")
    data = {}

# Создание списка признаков и их значений
features = {}
for sheet_name, df in data.items():
    try:
        features[sheet_name] = df.set_index(df.columns[0]).to_dict()[df.columns[1]]
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при обработке данных листа {sheet_name}: {e}")
        features[sheet_name] = {}

# Функция для генерации стандартного промпта
def generate_standard_prompt(description, advantages, *selected_values):
    prompt = (
        "Сгенерируй смс-сообщение для клиента.\n"
        "Начни сообщение с призыва к действию с продуктом.\n"
        f"Описание предложения: {description}\n"
        f"Преимущества: {advantages}\n"
        "Вклад на короткий срок.\n"
        "В тексте смс запрещено использование:\n"
        "- Запрещенные слова: № один, номер один, № 1, вкусный, дешёвый, продукт, спам, доступный, банкротство, долги, займ, срочно, сейчас, лучший, главный, номер 1, гарантия, успех, лидер;\n"
        "- Обращение к клиенту;\n"
        "- Приветствие клиента;\n"
        "- Обещания и гарантии;\n"
        "- Использовать составные конструкции из двух глаголов;\n"
        "- Причастия и причастные обороты;\n"
        "- Деепричастия и деепричастные обороты;\n"
        "- Превосходная степень прилагательных;\n"
        "- Страдательный залог;\n"
        "- Порядковые числительные от 10 прописью;\n"
        "- Цепочки с придаточными предложениями;\n"
        "- Разделительные повторяющиеся союзы;\n"
        "- Вводные конструкции;\n"
        "- Усилители;\n"
        "- Паразиты времени;\n"
        "- Несколько существительных подряд, в том числе отглагольных;\n"
        "- Производные предлоги;\n"
        "- Сложные предложения, в которых нет связи между частями;\n"
        "- Сложноподчинённые предложения;\n"
        "- Даты прописью;\n"
        "- Близкие по смыслу однородные члены предложения;\n"
        "- Шокирующие, экстравагантные, кликбейтные фразы;\n"
        "- Абстрактные заявления без поддержки фактами и отсутствие доказательства пользы для клиента;\n"
        "- Гарантирующие фразы;\n"
        "- Узкоспециализированные термины;\n"
        "- Фразы, способные создать двойственное ощущение, обидеть;\n"
        "- Речевые клише, рекламные штампы, канцеляризмы;\n"
        "Убедись, что в готовом тексте до 250 знаков с пробелами."
    )
    return prompt

# Функции для генерации сообщений с попытками перегенерации
def generate_message_gpt4o_with_retry(prompt, temperature):
    for _ in range(10):  # Максимум 10 попыток
        message = generate_message_gpt4o(prompt, temperature)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message  # Возвращаем последнее сгенерированное сообщение, если все попытки не удались

def generate_message_gpt4o(prompt, temperature):
    try:
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
        }
        data = {
            "model": "chatgpt-4o-latest",
            "messages": [{"role": "system", "content": prompt}],
            "max_tokens": 101,
            "temperature": temperature
        }
        response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", json=data, headers=headers)
        response_data = response.json()
        return response_data["choices"][0]["message"]["content"].strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к ChatGPT-4o-Latest: {e}"

def clean_message(message):
    if not message.endswith(('.', '!', '?')):
        last_period = message.rfind('.')
        if last_period != -1:
            message = message[:last_period + 1]
    return message

def generate_message_gigachat_pro_with_retry(prompt, temperature):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gigachat_pro(prompt, temperature)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_gigachat_pro(prompt, temperature):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        chat_pro.max_tokens = 68
        chat_pro.temperature = temperature
        res = chat_pro(messages)
        cleaned_message = clean_message(res.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Pro: {e}"

def generate_message_gigachat_lite_with_retry(prompt, temperature):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gigachat_lite(prompt, temperature)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_gigachat_lite(prompt, temperature):
    try:
        time.sleep(2)
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        chat_lite.max_tokens = 68
        chat_lite.temperature = temperature
        res = chat_lite(messages)
        cleaned_message = clean_message(res.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Lite: {e}"

def generate_message_gigachat_plus_with_retry(prompt, temperature):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gigachat_plus(prompt, temperature)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_gigachat_plus(prompt, temperature):
    try:
        time.sleep(2)
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        chat_plus.max_tokens = 68
        chat_plus.temperature = temperature
        res = chat_plus(messages)
        cleaned_message = clean_message(res.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Plus: {e}"

# Обновляем генерацию сообщений для отображения в интерфейсе
def generate_messages(description, advantages, gpt4o_temperature, gigachat_pro_temperature, gigachat_lite_temperature, gigachat_plus_temperature, *selected_values):
    standard_prompt = generate_standard_prompt(description, advantages, *selected_values)

    results = {
        "prompt": standard_prompt,
        "gpt4o": None,
        "gigachat_pro": None,
        "gigachat_lite": None,
        "gigachat_plus": None
    }

    yield results["prompt"], "", "", "", "", "Генерация стандартного промпта завершена"

    results["gpt4o"] = generate_message_gpt4o_with_retry(standard_prompt, gpt4o_temperature)
    gpt4o_length = len(results["gpt4o"])
    gpt4o_display = f"{results['gpt4o']}\n\n------\nКоличество знаков: {gpt4o_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, "", "", "", "Сообщение GPT-4o сгенерировано"

    results["gigachat_pro"] = generate_message_gigachat_pro_with_retry(standard_prompt, gigachat_pro_temperature)
    gigachat_pro_length = len(results["gigachat_pro"])
    gigachat_pro_display = f"{results['gigachat_pro']}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_pro_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, "", "", "Сообщение GigaChat-Pro сгенерировано"

    time.sleepI see that the message was cut off, so I’ll continue from where it left off.

### Обновленный код (продолжение):

```python
    time.sleep(2)
    
    results["gigachat_lite"] = generate_message_gigachat_lite_with_retry(standard_prompt, gigachat_lite_temperature)
    gigachat_lite_length = len(results["gigachat_lite"])
    gigachat_lite_display = f"{results['gigachat_lite']}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_lite_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, "", "Сообщение GigaChat-Lite сгенерировано"

    time.sleep(2)
    
    results["gigachat_plus"] = generate_message_gigachat_plus_with_retry(standard_prompt, gigachat_plus_temperature)
    gigachat_plus_length = len(results["gigachat_plus"])
    gigachat_plus_display = f"{results['gigachat_plus']}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_plus_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, "Все сообщения сгенерированы"

    return results


# Функция для генерации персонализированного промпта
def generate_personalization_prompt(*selected_values):
    prompt = "Адаптируй, не превышая длину сообщения в 250 знаков с пробелами, текст с учетом следующих особенностей:\n"
    for i, feature in enumerate(features.keys()):
        if selected_values[i]:
            try:
                prompt += f"{features[feature][selected_values[i]]}\n"
            except KeyError:
                return f"Ошибка: выбранное значение {selected_values[i]} не найдено в данных."
                
    prompt += "Убедись, что в готовом тексте до 250 знаков с пробелами."
    
    return prompt.strip()

# Функция для выполнения персонализации на основе сгенерированного промпта и сообщения
def perform_personalization(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_gpt4o_with_retry(full_prompt, 1.0)  # Заменяем функцию на ту, что поддерживает повторные генерации

# Также обновляем функции персонализации
def perform_personalization_gigachat(standard_message, personalization_prompt, model, temperature):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    if model == "gigachat_pro":
        return generate_message_gigachat_pro_with_retry(full_prompt, temperature)
    elif model == "gigachat_lite":
        return generate_message_gigachat_lite_with_retry(full_prompt, temperature)
    elif model == "gigachat_plus":
        return generate_message_gigachat_plus_with_retry(full_prompt, temperature)
    return "Ошибка: Неверная модель GigaChat."

# Обновляем блок персонализации
def personalize_messages_with_yield(gpt4o_message, gigachat_pro_message, gigachat_lite_message, gigachat_plus_message, gpt4o_temperature, gigachat_pro_temperature, gigachat_lite_temperature, gigachat_plus_temperature, *selected_values):
    personalization_prompt = generate_personalization_prompt(*selected_values)
    yield personalization_prompt, "", "", "", "", "Промпт для персонализации сгенерирован"

    personalized_message_gpt4o = perform_personalization(gpt4o_message, personalization_prompt)
    gpt4o_length = len(personalized_message_gpt4o)
    gpt4o_display = f"{personalized_message_gpt4o}\n\n------\nКоличество знаков: {gpt4o_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, "", "", "", "Персонализированное сообщение GPT-4o сгенерировано"

    personalized_message_gigachat_pro = perform_personalization_gigachat(gigachat_pro_message, personalization_prompt, "gigachat_pro", gigachat_pro_temperature)
    gigachat_pro_length = len(personalized_message_gigachat_pro)
    gigachat_pro_display = f"{personalized_message_gigachat_pro}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_pro_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, "", "", "Персонализированное сообщение GigaChat-Pro сгенерировано"

    personalized_message_gigachat_lite = perform_personalization_gigachat(gigachat_lite_message, personalization_prompt, "gigachat_lite", gigachat_lite_temperature)
    gigachat_lite_length = len(personalized_message_gigachat_lite)
    gigachat_lite_display = f"{personalized_message_gigachat_lite}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_lite_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, "", "Персонализированное сообщение GigaChat-Lite сгенерировано"

    personalized_message_gigachat_plus = perform_personalization_gigachat(gigachat_plus_message, personalization_prompt, "gigachat_plus", gigachat_plus_temperature)
    gigachat_plus_length = len(personalized_message_gigachat_plus)
    gigachat_plus_display = f"{personalized_message_gigachat_plus}\n\n------\nКоличество знаков: {gigachat_plus_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, "Все персонализированные сообщения сгенерированы"

# Обновляем функцию сохранения в GitHub с добавлением температуры
def save_to_github(personalized_message, model_name, comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature):
    # Собираем все данные в один словарь
    data_to_save = {
        "Модель": model_name,
        "Персонализированное сообщение": personalized_message,
        "Комментарий": comment,
        "Откорректированное сообщение": corrected_message,
        "Описание предложения": description,
        "Преимущества": advantages,
        "Неперсонализированный промпт": non_personalized_prompt,
        "Неперсонализированное сообщение": non_personalized_message,
        "Пол": gender,
        "Поколение": generation,
        "Психотип": psychotype,
        "Стадия бизнеса": business_stage,
        "Отрасль": industry,
        "ОПФ": legal_form,
        "Температура": temperature  # Добавляем температуру в сохраненные данные
    }

    # Преобразуем контент в JSON-строку и кодируем в base64
    file_content_encoded = base64.b64encode(json.dumps(data_to_save).encode()).decode()

    # Параметры для GitHub API
    repo = "fruitpicker01/Storage_1"
    path = f"file_{int(time.time())}.json"
    url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents/{path}"
    headers = {
        "Authorization": f"token {token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "message": f"Добавлен новый файл {path}",
        "content": file_content_encoded
    }

    # Отправка POST-запроса на GitHub API для создания файла в репозитории
    response = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# Создание интерфейса Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Генерация SMS-сообщений по заданным признакам")

    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            # Добавляем слайдеры для установки параметра температуры для каждой модели
            gpt4o_temperature = gr.Slider(label="GPT-4o: temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.01, value=1)
            gigachat_pro_temperature = gr.Slider(label="GigaChat-Pro: temperature", minimum=0, maximum=1.7, step=0.01, value=0.87)
            gigachat_lite_temperature = gr.Slider(label="GigaChat-Lite: temperature", minimum=0, maximum=1.7, step=0.01, value=0.87)
            gigachat_plus_temperature = gr.Slider(label="GigaChat-Plus: temperature", minimum=0, maximum=1.7, step=0.01, value=0.87)

        with gr.Column(scale=2):
            description_input = gr.Textbox(
                label="Описание предложения (предзаполненный пример можно поменять на свой)", 
                lines=13,
                value=(
                    "Необходимо предложить клиенту оформить дебетовую премиальную бизнес-карту Mastercard Preffered. "
                    "Обслуживание карты стоит 700 рублей в месяц, но клиент может пользоваться ей бесплатно. "
                    "Что необходимо сделать, чтобы воспользоваться предложением:\n"
                    "1. Оформить премиальную бизнес-карту в офисе банка или онлайн в интернет-банке СберБизнес.\n"
                    "2. Забрать карту.\n"
                    "3. В течение календарного месяца совершить по ней покупки на сумму от 100 000 рублей.\n"
                    "4. В течение следующего месяца пользоваться ей бесплатно."
                )
            )
            advantages_input = gr.Textbox(
                label="Преимущества (предзаполненный пример можно поменять на свой)", 
                lines=6,
                value=(
                    "Предложение по бесплатному обслуживанию — бессрочное.\n"
                    "Оплата покупок без отчётов и платёжных поручений.\n"
                    "Платёжные документы без комиссии.\n"
                    "Лимиты на расходы сотрудников.\n"
                    "Мгновенные переводы на карты любых банков."
                )
            )
            selections = []
            for feature in features.keys():
                selections.append(gr.Dropdown(choices=[None] + list(features[feature].keys()), label=f"Выберите {feature}"))

            submit_btn = gr.Button("1. Создать неперсонализированное сообщение")

        with gr.Column(scale=2):
            prompt_display = gr.Textbox(label="Неперсонализированный промпт", lines=20, interactive=False)
            output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GPT-4o", lines=3, interactive=False)
            output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3, interactive=False)
            output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3, interactive=False)
            output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Plus", lines=3, interactive=False)

            submit_btn.click(
                generate_messages,
                inputs=[description_input, advantages_input, gpt4o_temperature, gigachat_pro_temperature, gigachat_lite_temperature, gigachat_plus_temperature] + selections,
                outputs=[prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus]
            )

    with gr.Row():
        personalize_btn = gr.Button("2. Выполнить персонализацию (нажимать только после кнопки 1)", elem_id="personalize_button")

    with gr.Row():
        personalize_btn.click(
            personalize_messages_with_yield,
            inputs=[output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus, gpt4o_temperature, gigachat_pro_temperature, gigachat_lite_temperature, gigachat_plus_temperature] + selections,
            outputs=[
                gr.Textbox(label="Промпт для персонализации", lines=6, interactive=False),
                personalized_output_text_gpt4o := gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GPT-4o", lines=6, interactive=False),
                personalized_output_text_gigachat_pro := gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=6, interactive=False),
                personalized_output_text_gigachat_lite := gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=6, interactive=False),
                personalized_output_text_gigachat_plus := gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Plus", lines=6, interactive=False)
            ]
        )

    with gr.Row():
        gr.Markdown("*Комментарий (опционально):*")
        comment_gpt4o = gr.Textbox(label="", lines=3)
        comment_gigachat_pro = gr.Textbox(label="", lines=3)
        comment_gigachat_lite = gr.Textbox(label="", lines=3)
        comment_gigachat_plus = gr.Textbox(label="", lines=3)

    with gr.Row():
        gr.Markdown("*Откорректированное сообщение (опционально):*")
        corrected_gpt4o = gr.Textbox(label="", lines=3)
        corrected_gigachat_pro = gr.Textbox(label="", lines=3)
        corrected_gigachat_lite = gr.Textbox(label="", lines=3)
        corrected_gigachat_plus = gr.Textbox(label="", lines=3)

    # Отдельная строка для кнопок с использованием пустой колонки
    with gr.Row():
        gr.Button("Жми 👍 для сохранения удачного SMS в базу =>")
        save_gpt4o_btn = gr.Button("👍")
        save_gigachat_pro_btn = gr.Button("👍")
        save_gigachat_lite_btn = gr.Button("👍")
        save_gigachat_plus_btn = gr.Button("👍")

        # Привязка кнопок к функциям сохранения
        save_gpt4o_btn.click(
            fn=lambda personalized_message, comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature: 
                save_to_github(personalized_message, "GPT-4o", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature),
            inputs=[
                personalized_output_text_gpt4o,
                comment_gpt4o,
                corrected_gpt4o,
                description_input,
                advantages_input,
                prompt_display,
                output_text_gpt4o,
                selections[0],  # Пол
                selections[1],  # Поколение
                selections[2],  # Психотип
                selections[3],  # Стадия бизнеса
                selections[4],  # Отрасль
                selections[5],  # ОПФ
                gpt4o_temperature  # Температура
            ],
            outputs=None
        )

        save_gigachat_pro_btn.click(
            fn=lambda personalized_message, comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature: 
                save_to_github(personalized_message, "GigaChat-Pro", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature),
            inputs=[
                personalized_output_text_gigachat_pro,
                comment_gigachat_pro,
                corrected_gigachat_pro,
                description_input,
                advantages_input,
                prompt_display,
                output_text_gigachat_pro,
                selections[0],  # Пол
                selections[1],  # Поколение
                selections[2],  # Психотип
                selections[3],  # Стадия бизнеса
                selections[4],  # Отрасль
                selections[5],  # ОПФ
                gigachat_pro_temperature  # Температура
            ],
            outputs=None
        )

        save_gigachat_lite_btn.click(
            fn=lambda personalized_message, comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature: 
                save_to_github(personalized_message, "GigaChat-Lite", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature),
            inputs=[
                personalized_output_text_gigachat_lite,
                comment_gigachat_lite,
                corrected_gigachat_lite,
                description_input,
                advantages_input,
                prompt_display,
                output_text_gigachat_lite,
                selections[0],  # Пол
                selections[1],  # Поколение
                selections[2],  # Психотип
                selections[3],  # Стадия бизнеса
                selections[4],  # Отрасль
                selections[5],  # ОПФ
                gigachat_lite_temperature  # Температура
            ],
            outputs=None
        )

        save_gigachat_plus_btn.click(
            fn=lambda personalized_message, comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature: 
                save_to_github(personalized_message, "GigaChat-Plus", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form, temperature),
            inputs=[
                personalized_output_text_gigachat_plus,
                comment_gigachat_plus,
                corrected_gigachat_plus,
                description_input,
                advantages_input,
                prompt_display,
                output_text_gigachat_plus,
                selections[0],  # Пол
                selections[1],  # Поколение
                selections[2],  # Психотип
                selections[3],  # Стадия бизнеса
                selections[4],  # Отрасль
                selections[5],  # ОПФ
                gigachat_plus_temperature  # Температура
            ],
            outputs=None
        )

    with gr.Row():
        check_errors_btn = gr.Button("3. Проверить текст (нажимать только после кнопки 2) - экспериментальная фича, качество пока крайне низкое", elem_id="check_errors_button")
        
    with gr.Row():
        check_errors_btn.click(
            check_errors_with_yield,
            inputs=[personalized_output_text_gpt4o, personalized_output_text_gigachat_pro, personalized_output_text_gigachat_lite, personalized_output_text_gigachat_plus],
            outputs=[
                gr.Textbox(label="Промпт для проверки текста", lines=6, interactive=False),
                gr.Textbox(label="Результат проверки GPT-4o", lines=6),
                gr.Textbox(label="Результат проверки GigaChat-Pro", lines=6),
                gr.Textbox(label="Результат проверки GigaChat-Lite", lines=6),
                gr.Textbox(label="Результат проверки GigaChat-Plus", lines=6)
            ]
        )

    demo.launch()