Spaces:
Sleeping
Sleeping
| 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.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() | |