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')

# Функция аутентификации в сервисе GigaChat с заданной температурой
def authenticate_gigachat(model, max_tokens, temperature):
    return GigaChat(credentials=gc_key, model=model, max_tokens=max_tokens, temperature=float(temperature), verify_ssl_certs=False)

# Функция аутентификации для GPT-4o
def authenticate_gpt4o(max_tokens, temperature):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
    }
    return {
        "model": "chatgpt-4o-latest",
        "max_tokens": max_tokens,
        "temperature": float(temperature),
        "headers": headers
    }

# 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

# Функция для генерации сообщений GPT-4o
def generate_message_gpt4o(auth_params, prompt):
    try:
        data = {
            "model": auth_params["model"],
            "messages": [{"role": "system", "content": prompt}],
            "max_tokens": auth_params["max_tokens"],
            "temperature": auth_params["temperature"]
        }
        response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", json=data, headers=auth_params["headers"])
        response_data = response.json()
        return clean_message(response_data["choices"][0]["message"]["content"].strip())
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к ChatGPT-4o-Latest: {e}"

# Функции для генерации сообщений GigaChat
def generate_message_gigachat(chat_instance, prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        res = chat_instance(messages)
        cleaned_message = clean_message(res.content.strip())
        return cleaned_message
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat: {e}"

def clean_message(message):
    # Если сообщение не заканчивается на точку или восклицательный знак, обрезаем его до последней точки
    if not message.endswith(('.', '!', '?')):
        last_period = message.rfind('.')
        if (last_period != -1):
            message = message[:last_period + 1]
    return message

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

def generate_message_gigachat_with_retry(chat_instance, prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gigachat(chat_instance, prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

# Обновляем генерацию сообщений для отображения в интерфейсе
def generate_messages(description, advantages, *selected_values, gpt4o_auth_params, chat_pro, chat_lite, chat_plus):
    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(gpt4o_auth_params, standard_prompt)
    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_with_retry(chat_pro, 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, "", "", "Сообщение GigaChat-Pro сгенерировано"

    time.sleep(2)

    results["gigachat_lite"] = generate_message_gigachat_with_retry(chat_lite, 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, "", "Сообщение GigaChat-Lite сгенерировано"

    time.sleep(2)

    results["gigachat_plus"] = generate_message_gigachat_with_retry(chat_plus, 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, "Все сообщения сгенерированы"

    return results

# Создание интерфейса Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Генерация SMS-сообщений по заданным признакам")
    
    # Добавление элементов управления температурой 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=2, step=0.01, value=0.87)
    gigachat_lite_temperature = gr.Slider(label="GigaChat-Lite: temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.01, value=0.87)
    gigachat_plus_temperature = gr.Slider(label="GigaChat-Plus: temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.01, value=0.87)

    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():
                selections.append(gr.Dropdown(choices=[None] + list(features[feature].keys()), label=f"Выберите {feature}"))

            submit_btn = gr.Button("1. Создать неперсонализированное сообщение")  # Оранжевая кнопка по умолчанию

        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, 
                *selections,
                gpt4o_temperature,  # Передаем температуру как компонент
                gigachat_pro_temperature,  # Передаем температуру как компонент
                gigachat_lite_temperature,  # Передаем температуру как компонент
                gigachat_plus_temperature  # Передаем температуру как компонент
            ], 
            outputs=[prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus]
        )


        submit_btn.click(
            fn=lambda description, advantages, *selected_values, gpt4o_temperature, gigachat_pro_temperature, gigachat_lite_temperature, gigachat_plus_temperature: 
                generate_messages(description, advantages, *selected_values,
                                  authenticate_gpt4o(101, gpt4o_temperature),
                                  authenticate_gigachat('GigaChat-Pro', 68, gigachat_pro_temperature),
                                  authenticate_gigachat('GigaChat', 68, gigachat_lite_temperature),
                                  authenticate_gigachat('GigaChat-Plus', 68, gigachat_plus_temperature)),
            inputs=[
                description_input, 
                advantages_input, 
                *selections,
                gpt4o_temperature,  # Передаем значение температуры
                gigachat_pro_temperature,  # Передаем значение температуры
                gigachat_lite_temperature,  # Передаем значение температуры
                gigachat_plus_temperature  # Передаем значение температуры
            ], 
            outputs=[prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus]
        )

    demo.launch()