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
from together import Together
from mistralai import Mistral

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

# Инициализация клиента для Together
client = Together(api_key=TOGETHER_API_KEY)

# Инициализация клиента для Mistral
client_mistral = Mistral(api_key=MISTRAL_API_KEY)

# 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:
        if sheet_name == "Пол Поколение Психотип":
            # Создаем словарь, где ключи — это кортежи (Пол, Поколение, Психотип), а значения — инструкции
            features[sheet_name] = df.set_index(['Пол', 'Поколение', 'Психотип'])['Инструкция'].to_dict()
        else:
            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] = {}


def save_user_request_to_github(description, advantages, personalization_params):
    # Собираем все данные в один словарь
    data_to_save = {
        "description": description,
        "advantages": advantages,
        "personalization_params": personalization_params,
        "timestamp": time.time()
    }

    # 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_dev"
    path = f"user_request_{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))
    if response.status_code == 201:
        print("Данные успешно сохранены на GitHub")
    else:
        print(f"Ошибка при сохранении данных на GitHub: {response.status_code} {response.text}")


def load_last_user_request_from_github():
    repo = "fruitpicker01/Storage_dev"
    url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents"
    headers = {
        "Authorization": f"token {token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    # Получаем список файлов в репозитории
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        files = response.json()
        json_files = [file for file in files if file['name'].startswith("user_request_")]

        if not json_files:
            print("Нет сохраненных запросов.")
            return "", "", None, None, None, None, None, None

        # Находим последний файл (по времени создания)
        last_file = max(json_files, key=lambda x: x['name'])
        file_url = last_file['download_url']

        # Загружаем и декодируем содержимое файла
        file_response = requests.get(file_url)
        if file_response.status_code == 200:
            data = json.loads(file_response.text)
            description = data.get('description', "")
            advantages = data.get('advantages', "")
            personalization_params = data.get('personalization_params', [None] * 6)  # Убедитесь, что размер списка соответствует количеству полей

            # Возвращаем данные по отдельности для каждого компонента Gradio
            return description, advantages, *personalization_params
        else:
            print(f"Ошибка при загрузке файла: {file_response.status_code}")
            return "", "", None, None, None, None, None, None
    else:
        print(f"Ошибка при обращении к GitHub: {response.status_code}")
        return "", "", None, None, None, None, None, None


# 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"
        "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
def generate_message_gpt4o(prompt):
    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
        }
        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):
    # Если сообщение не заканчивается на точку, восклицательный знак или вопросительный знак, обрезаем его до последнего такого знака
    if not message.endswith(('.', '!', '?')):
        last_period = max(message.rfind('.'), message.rfind('!'), message.rfind('?'))
        if last_period != -1:
            message = message[:last_period + 1]
    return message

# Обновленные функции генерации сообщений с учетом обрезки незаконченных предложений
def generate_message_gigachat_pro(prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        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(prompt):
    try:
        time.sleep(2)
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        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(prompt):
    try:
        time.sleep(2)
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        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}"

def generate_message_meta_llama_3_1_405b(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=74,
            temperature=0.7
        )
        cleaned_message = clean_message(response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Meta-Llama-3.1-405B: {e}"

def generate_message_meta_llama_3_1_70b(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=74,
            temperature=0.7
        )
        cleaned_message = clean_message(response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Meta-Llama-3.1-70B: {e}"

def generate_message_meta_llama_3_1_8b(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=74,
            temperature=0.7
        )
        cleaned_message = clean_message(response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Meta-Llama-3.1-8B: {e}"

def generate_message_gemma_2_27b_it(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="google/gemma-2-27b-it",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=74,
            temperature=0.7
        )
        cleaned_message = clean_message(response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Gemma-2-27b-it: {e}"

def generate_message_gemma_2_9b_it(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="google/gemma-2-9b-it",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=74,
            temperature=0.7
        )
        cleaned_message = clean_message(response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Gemma-2-9b-it: {e}"

def generate_message_mistral(prompt):
    try:
        chat_response = client_mistral.chat.complete(
            model="mistral-large-latest",
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt,
                    "max_tokens": 74
                },
            ]
        )
        cleaned_message = clean_message(chat_response.choices[0].message.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к Mistral: {e}"

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

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

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

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

def generate_message_meta_llama_3_1_405b_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_meta_llama_3_1_405b(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_meta_llama_3_1_70b_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_meta_llama_3_1_70b(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_meta_llama_3_1_8b_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_meta_llama_3_1_8b(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_gemma_2_27b_it_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gemma_2_27b_it(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_gemma_2_9b_it_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gemma_2_9b_it(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

def generate_message_mistral_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_mistral(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message


def generate_messages(description, advantages, *selected_values):
    
    save_user_request_to_github(description, advantages, 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,
        "meta_llama_3_1_405b": None,
        "meta_llama_3_1_70b": None,
        "meta_llama_3_1_8b": None,
        "gemma_2_27b_it": None,
        "gemma_2_9b_it": None,
        "mistral": None  # Добавляем Mistral
    }

    yield results["prompt"], "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    # Generating messages using existing models (as before)
    results["gpt4o"] = generate_message_gpt4o_with_retry(standard_prompt)
    gpt4o_length = len(results["gpt4o"])
    gpt4o_display = f"{results['gpt4o']}\n\n------\nКоличество знаков: {gpt4o_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    results["gigachat_pro"] = generate_message_gigachat_pro_with_retry(standard_prompt)
    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, "", "", "", "", "", "", "", ""

    time.sleep(2)
    
    results["gigachat_lite"] = generate_message_gigachat_lite_with_retry(standard_prompt)
    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, "", "", "", "", "", "", ""

    time.sleep(2)
    
    results["gigachat_plus"] = generate_message_gigachat_plus_with_retry(standard_prompt)
    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, "", "", "", "", "", ""

    time.sleep(2)

    results["meta_llama_3_1_405b"] = generate_message_meta_llama_3_1_405b_with_retry(standard_prompt)
    meta_llama_405b_length = len(results["meta_llama_3_1_405b"])
    meta_llama_405b_display = f"{results['meta_llama_3_1_405b']}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_405b_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, "", "", "", "", ""

    time.sleep(4)

    results["meta_llama_3_1_70b"] = generate_message_meta_llama_3_1_70b_with_retry(standard_prompt)
    meta_llama_70b_length = len(results["meta_llama_3_1_70b"])
    meta_llama_70b_display = f"{results['meta_llama_3_1_70b']}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_70b_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, "", "", "", ""

    time.sleep(4)

    results["meta_llama_3_1_8b"] = generate_message_meta_llama_3_1_8b_with_retry(standard_prompt)
    meta_llama_8b_length = len(results["meta_llama_3_1_8b"])
    meta_llama_8b_display = f"{results['meta_llama_3_1_8b']}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_8b_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, "", "", ""

    time.sleep(4)

    results["gemma_2_27b_it"] = generate_message_gemma_2_27b_it_with_retry(standard_prompt)
    gemma_27b_length = len(results["gemma_2_27b_it"])
    gemma_27b_display = f"{results['gemma_2_27b_it']}\n\n------\nКоличество знаков: {gemma_27b_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, "", ""

    time.sleep(4)

    results["gemma_2_9b_it"] = generate_message_gemma_2_9b_it_with_retry(standard_prompt)
    gemma_9b_length = len(results["gemma_2_9b_it"])
    gemma_9b_display = f"{results['gemma_2_9b_it']}\n\n------\nКоличество знаков: {gemma_9b_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, gemma_9b_display, ""

    time.sleep(4)

    # Добавляем Mistral
    results["mistral"] = generate_message_mistral_with_retry(standard_prompt)
    mistral_length = len(results["mistral"])
    mistral_display = f"{results['mistral']}\n\n------\nКоличество знаков: {mistral_length}"
    yield results["prompt"], gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, gemma_9b_display, mistral_display

    time.sleep(4)

    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"
    gender, generation, psychotype = selected_values[0], selected_values[1], selected_values[2]
    combined_instruction = ""
    additional_instructions = ""

    print(f"Выбранные значения: Пол={gender}, Поколение={generation}, Психотип={psychotype}")

    # Проверяем, выбраны ли все три параметра: Пол, Поколение, Психотип
    if gender and generation and psychotype:
        # Получаем данные с листа "Пол Поколение Психотип"
        sheet = features.get("Пол Поколение Психотип", {})

        # Ищем ключ, соответствующий комбинации "Пол", "Поколение", "Психотип"
        key = (gender, generation, psychotype)
        if key in sheet:
            combined_instruction = sheet[key]
            print(f"Найдена комбинированная инструкция: {combined_instruction}")
        else:
            print(f"Комбинированная инструкция для ключа {key} не найдена.")

    # Если не найдена комбинированная инструкция, добавляем индивидуальные инструкции
    if not combined_instruction:
        print("Добавляем индивидуальные инструкции для Пол, Поколение, Психотип.")
        for i, feature in enumerate(["Пол", "Поколение", "Психотип"]):
            if selected_values[i]:
                try:
                    instruction = features[feature][selected_values[i]]
                    additional_instructions += f"{instruction}\n"
                    print(f"Добавлена инструкция из {feature}: {instruction}")
                except KeyError:
                    return f"Ошибка: выбранное значение {selected_values[i]} не найдено в данных."

    # Добавляем инструкции для остальных параметров (например, Отрасль)
    for i, feature in enumerate(features.keys()):
        if feature not in ["Пол", "Поколение", "Психотип", "Пол Поколение Психотип"]:
            if i < len(selected_values) and selected_values[i]:
                try:
                    instruction = features[feature][selected_values[i]]
                    additional_instructions += f"{instruction}\n"
                    print(f"Добавлена инструкция из {feature}: {instruction}")
                except KeyError:
                    return f"Ошибка: выбранное значение {selected_values[i]} не найдено в данных."

    # Формируем итоговый промпт
    if combined_instruction:
        prompt += combined_instruction  # Добавляем комбинированную инструкцию, если она есть
    if additional_instructions:
        prompt += additional_instructions  # Добавляем остальные инструкции

    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)

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

def perform_personalization_meta_llama_405b(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_meta_llama_3_1_405b_with_retry(full_prompt)

def perform_personalization_meta_llama_70b(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_meta_llama_3_1_70b_with_retry(full_prompt)

def perform_personalization_meta_llama_8b(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_meta_llama_3_1_8b_with_retry(full_prompt)

def perform_personalization_gemma_27b_it(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_gemma_2_27b_it_with_retry(full_prompt)

def perform_personalization_gemma_9b_it(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_gemma_2_9b_it_with_retry(full_prompt)

def perform_personalization_mistral(standard_message, personalization_prompt):
    full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
    return generate_message_mistral_with_retry(full_prompt)

# Updated function to include additional models in personalization
def personalize_messages_with_yield(
    gpt4o_message, 
    gigachat_pro_message, 
    gigachat_lite_message, 
    gigachat_plus_message, 
    meta_llama_405b_message, 
    meta_llama_70b_message, 
    meta_llama_8b_message, 
    gemma_27b_message, 
    gemma_9b_message, 
    mistral_message,
    *selected_values
):

    save_user_request_to_github(gpt4o_message, gigachat_pro_message, selected_values)
    
    personalization_prompt = generate_personalization_prompt(*selected_values)
    yield personalization_prompt, "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    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, "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    personalized_message_gigachat_pro = perform_personalization_gigachat(gigachat_pro_message, personalization_prompt, "gigachat_pro")
    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, "", "", "", "", "", "", "", ""

    personalized_message_gigachat_lite = perform_personalization_gigachat(gigachat_lite_message, personalization_prompt, "gigachat_lite")
    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, "", "", "", "", "", "", ""

    personalized_message_gigachat_plus = perform_personalization_gigachat(gigachat_plus_message, personalization_prompt, "gigachat_plus")
    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, "", "", "", "", "", ""

    personalized_message_meta_llama_405b = perform_personalization_meta_llama_405b(meta_llama_405b_message, personalization_prompt)
    meta_llama_405b_length = len(personalized_message_meta_llama_405b)
    meta_llama_405b_display = f"{personalized_message_meta_llama_405b}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_405b_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, "", "", "", "", ""

    personalized_message_meta_llama_70b = perform_personalization_meta_llama_70b(meta_llama_70b_message, personalization_prompt)
    meta_llama_70b_length = len(personalized_message_meta_llama_70b)
    meta_llama_70b_display = f"{personalized_message_meta_llama_70b}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_70b_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, "", "", "", ""

    personalized_message_meta_llama_8b = perform_personalization_meta_llama_8b(meta_llama_8b_message, personalization_prompt)
    meta_llama_8b_length = len(personalized_message_meta_llama_8b)
    meta_llama_8b_display = f"{personalized_message_meta_llama_8b}\n\n------\nКоличество знаков: {meta_llama_8b_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, "", "", ""

    personalized_message_gemma_27b_it = perform_personalization_gemma_27b_it(gemma_27b_message, personalization_prompt)
    gemma_27b_length = len(personalized_message_gemma_27b_it)
    gemma_27b_display = f"{personalized_message_gemma_27b_it}\n\n------\nКоличество знаков: {gemma_27b_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, "", ""

    personalized_message_gemma_9b_it = perform_personalization_gemma_9b_it(gemma_9b_message, personalization_prompt)
    gemma_9b_length = len(personalized_message_gemma_9b_it)
    gemma_9b_display = f"{personalized_message_gemma_9b_it}\n\n------\nКоличество знаков: {gemma_9b_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, gemma_9b_display, ""

    personalized_message_mistral = perform_personalization_mistral(mistral_message, personalization_prompt)
    mistral_length = len(personalized_message_mistral)
    mistral_display = f"{personalized_message_mistral}\n\n------\nКоличество знаков: {mistral_length}"
    yield personalization_prompt, gpt4o_display, gigachat_pro_display, gigachat_lite_display, gigachat_plus_display, meta_llama_405b_display, meta_llama_70b_display, meta_llama_8b_display, gemma_27b_display, gemma_9b_display, mistral_display


# Функция для генерации промпта проверки текста
def generate_error_check_prompt():
    prompt = (
        "Проверь текст SMS-сообщения на соответствие установленным правилам и ограничениям, касающимся его формирования. На основе выявленных несоответствий предоставь рекомендации по исправлению текста. "
        "Особое внимание удели проверке: количества символов в тексте SMS-сообщения, орфографическим и пунктуационным ошибкам, определению частей речи (причастия, деепричастия, причастный оборот, деепричастный оборот). "
        "Анализируй только текст SMS-сообщения, ничего не придумывай и не добавляй лишнего. "
        "Правила и ограничения, которым должен соответствовать текст SMS-сообщения:\n"
        "1. Количество символов в SMS-сообщении должно быть до 250 знаков с учетом пробелов.\n"
        "2. В тексте должен быть призыв к действию с использованием глагола в повелительном наклонении (например: оформите, получите, разместите, размещайте, откройте, подключите, подайте заявку).\n"
        "3. Должно соблюдаться соответствие фактов о продукте.\n"
        "4. В генерациях смс запрещено использовать обещания и гарантии.\n"
        "5. В генерациях смс запрещено использовать составные конструкции из двух глаголов.\n"
        "6. В генерациях смс запрещено использовать причастия и причастные обороты.\n"
        "7. В генерациях смс запрещено использовать деепричастия и деепричастные обороты.\n"
        "8. В генерациях смс запрещено использовать превосходную степень прилагательных.\n"
        "9. В генерациях смс запрещено использовать страдательный залог.\n"
        "10. В генерациях смс запрещено использовать порядковые числительные от 10 прописью.\n"
        "11. В генерациях смс запрещено использовать цепочки с придаточными предложениями.\n"
        "12. В генерациях смс запрещено использовать разделительные повторяющиеся союзы.\n"
        "13. В генерациях смс запрещено использовать вводные конструкции.\n"
        "14. В генерациях смс запрещено использовать усилители.\n"
        "15. В генерациях смс запрещено использовать паразиты времени.\n"
        "16. В генерациях смс запрещено использовать несколько существительных подряд, в том числе отглагольных.\n"
        "17. В генерациях смс запрещено использовать производные предлоги.\n"
        "18. В генерациях смс запрещено использовать сложные предложения, в которых нет связи между частями.\n"
        "19. В генерациях смс запрещено использовать сложноподчинённые предложения.\n"
        "20. В генерациях смс запрещено использовать даты прописью.\n"
        "21. В генерациях смс запрещено использовать близкие по смыслу однородные члены.\n"
        "22. В генерациях смс запрещено использовать шокирующие, экстравагантные, кликбейтные фразы.\n"
        "23. В генерациях смс запрещено использовать абстрактные заявления без поддержки фактами и отсутствие доказательства пользы для клиента.\n"
        "24. В генерациях смс запрещено использовать гарантирующие фразы.\n"
        "25. В генерациях смс запрещено использовать узкоспециализированные термины.\n"
        "26. В генерациях смс запрещено использовать фразы, способные создать двойственное ощущение, обидеть.\n"
        "27. В генерациях смс запрещено использовать речевые клише, рекламные штампы, канцеляризмы.\n"
        "28. В генерациях смс запрещено использовать запрещенные слова: № один, номер один, № 1, вкусный, дешёвый, продукт, спам, банкротство, долги, займ, срочно, лучший, главный, номер 1, успех, лидер.\n"
        "29. Сообщение должно быть написано без орфографических и грамматических ошибок.\n"
        "30. Запрещены повторы слов.\n"
        "31. В тексте должны использоваться правильные знаки препинания.\n"
        "32. Если в тексте используются кавычки, они должны быть в форме «кавычки-ёлочки».\n"
        "33. В тексте SMS сообщения должны обязательно присутствовать: название продукта, условия использования продукта / Преимущества продукта / Шаги для подключения или начала использования / Условия акции (если предложение по продукту акционное).\n"
        "Форма ответа: [Ответ должен быть кратким, должен содержать только рекомендации по устранению найденных несоответствий, соответствия каждому пункту правил описывать категорически запрещено]."
    )
    return prompt


# Функция для выполнения проверки текста с использованием yield
def check_errors_with_yield(*personalized_messages):
    if len(personalized_messages) < 10:  # Adjusted for the inclusion of Mistral
        yield "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "Ошибка: недостаточно сообщений для проверки"
        return

    error_check_prompt = generate_error_check_prompt()
    yield error_check_prompt, "", "", "", "", "", "", "", "", "", "Промпт для проверки текста сгенерирован"

    error_message_gpt4o = perform_personalization(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[0]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, "", "", "", "", "", "", "", "", "Результат проверки GPT-4o сгенерирован"

    error_message_gigachat_pro = perform_personalization_gigachat(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[1]}", "", "gigachat_pro")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, "", "", "", "", "", "", "", "Результат проверки GigaChat-Pro сгенерирован"
    
    error_message_gigachat_lite = perform_personalization_gigachat(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[2]}", "", "gigachat_lite")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, "", "", "", "", "", "", "Результат проверки GigaChat-Lite сгенерирован"

    error_message_gigachat_plus = perform_personalization_gigachat(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[3]}", "", "gigachat_plus")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, "", "", "", "", "", "Результат проверки GigaChat-Plus сгенерирован"
    
    error_message_meta_llama_405b = perform_personalization(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[4]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, "", "", "", "", "Результат проверки Meta-Llama-3.1-405B сгенерирован"

    error_message_meta_llama_70b = perform_personalization_meta_llama_70b(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[5]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, error_message_meta_llama_70b, "", "", "", "Результат проверки Meta-Llama-3.1-70B сгенерирован"

    error_message_meta_llama_8b = perform_personalization_meta_llama_8b(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[6]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, error_message_meta_llama_70b, error_message_meta_llama_8b, "", "", "Результат проверки Meta-Llama-3.1-8B сгенерирован"

    error_message_gemma_27b_it = perform_personalization_gemma_27b_it(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[7]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, error_message_meta_llama_70b, error_message_meta_llama_8b, error_message_gemma_27b_it, "", "Результат проверки Gemma-2-27B-IT сгенерирован"

    error_message_gemma_9b_it = perform_personalization_gemma_9b_it(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[8]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, error_message_meta_llama_70b, error_message_meta_llama_8b, error_message_gemma_27b_it, error_message_gemma_9b_it, "", "Результат проверки Gemma-2-9B-IT сгенерирован"

    error_message_mistral = perform_personalization_mistral(f"{error_check_prompt}\n\n{personalized_messages[9]}", "")
    yield error_check_prompt, error_message_gpt4o, error_message_gigachat_pro, error_message_gigachat_lite, error_message_gigachat_plus, error_message_meta_llama_405b, error_message_meta_llama_70b, error_message_meta_llama_8b, error_message_gemma_27b_it, error_message_gemma_9b_it, error_message_mistral, "Все результаты проверки сгенерированы"


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):
    # 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
    }

    # 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_dev"
    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):
            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():
                if feature not in ["Пол Поколение Психотип"]:  # Исключаем этот лист из выбора
                    selections.append(gr.Dropdown(choices=[None] + list(features[feature].keys()), label=f"Выберите {feature}"))

        with gr.Column(scale=2):
            prompt_display = gr.Textbox(label="Неперсонализированный промпт", lines=25, interactive=False)
            personalization_prompt = gr.Textbox(label="Персонализированный промпт", lines=24, interactive=False)

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

    with gr.Row():
        load_btn = gr.Button("Вернуть параметры последнего запроса")

    # Первый ряд
    with gr.Row():
        output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GPT-4o", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GPT-4o", lines=3, interactive=False)
        comment_gpt4o = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению GPT-4o", lines=3)
        corrected_gpt4o = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение GPT-4o", lines=3)
        save_gpt4o_btn = gr.Button("👍 GPT-4o")

    # Второй ряд
    with gr.Row():
        output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3, interactive=False)
        comment_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению GigaChat-Pro", lines=3)
        corrected_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3)
        save_gigachat_pro_btn = gr.Button("👍 GigaChat-Pro")

    # Третий ряд
    with gr.Row():
        output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3, interactive=False)
        comment_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению GigaChat-Lite", lines=3)
        corrected_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3)
        save_gigachat_lite_btn = gr.Button("👍 GigaChat-Lite")

    # Четвертый ряд
    with gr.Row():
        output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=3, interactive=False)
        comment_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению GigaChat-Lite+", lines=3)
        corrected_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=3)
        save_gigachat_plus_btn = gr.Button("👍 GigaChat-Lite+")
        
    # Пятый ряд
    with gr.Row():
        output_text_meta_llama_405b = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-405B", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_meta_llama_405b = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-405B", lines=3, interactive=False)
        comment_meta_llama_405b = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Meta-Llama-3.1-405B", lines=3)
        corrected_meta_llama_405b = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Meta-Llama-3.1-405B", lines=3)
        save_meta_llama_405b_btn = gr.Button("👍 Meta-Llama-3.1-405B")
    
    # Шестой ряд
    with gr.Row():
        output_text_meta_llama_70b = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-70B", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_meta_llama_70b = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-70B", lines=3, interactive=False)
        comment_meta_llama_70b = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Meta-Llama-3.1-70B", lines=3)
        corrected_meta_llama_70b = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Meta-Llama-3.1-70B", lines=3)
        save_meta_llama_70b_btn = gr.Button("👍 Meta-Llama-3.1-70B")
    
    # Седьмой ряд
    with gr.Row():
        output_text_meta_llama_8b = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-8B", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_meta_llama_8b = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Meta-Llama-3.1-8B", lines=3, interactive=False)
        comment_meta_llama_8b = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Meta-Llama-3.1-8B", lines=3)
        corrected_meta_llama_8b = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Meta-Llama-3.1-8B", lines=3)
        save_meta_llama_8b_btn = gr.Button("👍 Meta-Llama-3.1-8B")
    
    # Восьмой ряд
    with gr.Row():
        output_text_gemma_27b = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Gemma-2-27B-IT", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gemma_27b = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Gemma-2-27B-IT", lines=3, interactive=False)
        comment_gemma_27b = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Gemma-2-27B-IT", lines=3)
        corrected_gemma_27b = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Gemma-2-27B-IT", lines=3)
        save_gemma_27b_btn = gr.Button("👍 Gemma-2-27B-IT")
    
    # Девятый ряд
    with gr.Row():
        output_text_gemma_9b = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Gemma-2-9B-IT", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_gemma_9b = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Gemma-2-9B-IT", lines=3, interactive=False)
        comment_gemma_9b = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Gemma-2-9B-IT", lines=3)
        corrected_gemma_9b = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Gemma-2-9B-IT", lines=3)
        save_gemma_9b_btn = gr.Button("👍 Gemma-2-9B-IT")

    # Десятый ряд
    with gr.Row():
        output_text_mistral = gr.Textbox(label="Неперсонализированное сообщение Mistral-Large-2407", lines=3, interactive=False)
        personalized_output_text_mistral = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение Mistral-Large-2407", lines=3, interactive=False)
        comment_mistral = gr.Textbox(label="Комментарий к сообщению Mistral-Large-2407", lines=3)
        corrected_mistral = gr.Textbox(label="Откорректированное сообщение Mistral-Large-2407", lines=3)
        save_mistral_btn = gr.Button("👍 Mistral-Large-2407")

   
    # Добавление функционала для кнопок
    submit_btn.click(
        generate_messages, 
        inputs=[description_input, advantages_input] + selections, 
        outputs=[
            prompt_display, 
            output_text_gpt4o, 
            output_text_gigachat_pro, 
            output_text_gigachat_lite, 
            output_text_gigachat_plus, 
            output_text_meta_llama_405b,
            output_text_meta_llama_70b,
            output_text_meta_llama_8b,
            output_text_gemma_27b,
            output_text_gemma_9b,
            output_text_mistral  # Добавляем Mistral
        ]
    )
    
    personalize_btn.click(
        personalize_messages_with_yield,
        inputs=[
            output_text_gpt4o, 
            output_text_gigachat_pro, 
            output_text_gigachat_lite, 
            output_text_gigachat_plus, 
            output_text_meta_llama_405b,
            output_text_meta_llama_70b,
            output_text_meta_llama_8b,
            output_text_gemma_27b,
            output_text_gemma_9b,
            output_text_mistral  # Добавляем Mistral
        ] + selections,
        outputs=[
            personalization_prompt,
            personalized_output_text_gpt4o,
            personalized_output_text_gigachat_pro,
            personalized_output_text_gigachat_lite,
            personalized_output_text_gigachat_plus,
            personalized_output_text_meta_llama_405b,
            personalized_output_text_meta_llama_70b,
            personalized_output_text_meta_llama_8b,
            personalized_output_text_gemma_27b,
            personalized_output_text_gemma_9b,
            personalized_output_text_mistral  # Добавляем Mistral
        ]
    )

    # Обработка клика по кнопке восстановления
    load_btn.click(
        fn=lambda: load_last_user_request_from_github(),
        inputs=[],
        outputs=[description_input, advantages_input, *selections]
    )

    # 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: 
            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),
        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
        ],
        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: 
            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),
        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
        ],
        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: 
            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),
        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
        ],
        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: 
            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),
        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
        ],
        outputs=None
    )

    save_meta_llama_405b_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Meta-Llama-3.1-405B", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_meta_llama_405b,
            comment_meta_llama_405b,
            corrected_meta_llama_405b,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_meta_llama_405b,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )
    
    save_meta_llama_70b_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Meta-Llama-3.1-70B", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_meta_llama_70b,
            comment_meta_llama_70b,
            corrected_meta_llama_70b,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_meta_llama_70b,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )
    
    save_meta_llama_8b_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Meta-Llama-3.1-8B", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_meta_llama_8b,
            comment_meta_llama_8b,
            corrected_meta_llama_8b,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_meta_llama_8b,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )
    
    save_gemma_27b_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Gemma-2-27B-IT", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_gemma_27b,
            comment_gemma_27b,
            corrected_gemma_27b,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_gemma_27b,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )
    
    save_gemma_9b_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Gemma-2-9B-IT", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_gemma_9b,
            comment_gemma_9b,
            corrected_gemma_9b,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_gemma_9b,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )

    save_mistral_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: 
            save_to_github(personalized_message, "Mistral", comment, corrected_message, description, advantages, non_personalized_prompt, non_personalized_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, legal_form),
        inputs=[
            personalized_output_text_mistral,
            comment_mistral,
            corrected_mistral,
            description_input,
            advantages_input,
            prompt_display,
            output_text_mistral,
            selections[0],  # Пол
            selections[1],  # Поколение
            selections[2],  # Психотип
            selections[3],  # Стадия бизнеса
            selections[4],  # Отрасль
            selections[5]   # ОПФ
        ],
        outputs=None
    )


    demo.launch()