Update app.py

app.py

@@ -76,7 +76,7 @@ def generate_standard_prompt(description, advantages, *selected_values):
     return prompt
 
 # Функции для генерации сообщений
-def generate_message_gpt4o(prompt):
+def generate_message_gpt4o(prompt, temperature=1):
     try:
         headers = {
             "Content-Type": "application/json",
@@ -85,14 +85,16 @@ def generate_message_gpt4o(prompt):
         data = {
             "model": "chatgpt-4o-latest",
             "messages": [{"role": "system", "content": prompt}],
-            "max_tokens": 101
+            "max_tokens": 101,
+            "temperature": temperature  # Передача температуры
         }
         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()
+        return clean_message(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 или восклицательный знак, обрезаем его до последней точки
     if not message.endswith(('.', '!', '?')):
@@ -399,6 +401,12 @@ def save_to_github(personalized_message, model_name, comment, corrected_message,
 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(
@@ -600,179 +608,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
         )
 
 
-    demo.launch()
-
-Есть скрипт, в котором есть полезная для меня функция:
-
-import gradio as gr
-import requests
-import os
-import time
-from langchain.schema import SystemMessage
-from langchain_community.chat_models.gigachat import GigaChat
-
-# Установка ключа API для OpenAI и GigaChat
-openai_api_key = os.getenv('GPT_KEY')
-gc_key = os.getenv('GC_KEY')
-
-# Авторизация в сервисе GigaChat
-def authenticate_gigachat(model, max_tokens, temperature):
-    return GigaChat(credentials=gc_key, model=model, max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, verify_ssl_certs=False)
-
-# Функция для генерации персонализированного промпта
-def generate_personalization_prompt(text, opf):
-    if opf == "ИП":
-        prompt = (
-            "Текст должен быть адаптирован для индивидуальных предпринимателей, которые часто ведут бизнес самостоятельно или с минимальным количеством сотрудников. "
-            "Подчеркните простоту и эффективность использования продукта в условиях ограниченных ресурсов. Особое внимание уделите возможности быстрого и удобного управления финансами, "
-            "снижению административной нагрузки и оптимизации затрат. Важно, чтобы текст отражал преимущество в виде простоты интеграции продукта в повседневную деятельность ИП, "
-            "включая оперативность расчетов и гибкость условий. Если имеются льготные условия или специальные предложения для ИП, такие как сниженные комиссии или удобные условия оплаты, "
-            "обязательно упомяните их.\n"
-            f"Текст: \"{text}\""
-        )
-    elif opf == "ООО":
-        prompt = (
-            "Текст должен быть адаптирован для обществ с ограниченной ответственностью (ООО), которые управляют более структурированными и масштабными бизнес-процессами. "
-            "Уделите внимание возможностям продукта в контек��те работы с большим количеством сотрудников, управлением бюджетами и финансовыми потоками компании. "
-            "Подчеркните преимущества использования продукта для оптимизации бизнес-процессов, включая автоматизацию расчетов, настройку прав доступа и интеграцию с корпоративными системами учета. "
-            "Важно указать на возможности улучшения операционной эффективности и соответствия юридическим и налоговым требованиям. Если продукт предлагает специальные условия для корпоративных клиентов, "
-            "такие как комплексное обслуживание или индивидуальные тарифы, обязательно включите эту информацию в текст.\n"
-            f"Текст: \"{text}\""
-        )
-    return prompt
-
-# Функция для очистки сообщений
-def clean_message(message):
-    if not message.endswith(('.', '!', '?')):
-        last_period = max(message.rfind('.'), message.rfind('!'), message.rfind('?'))
-        if last_period != -1:
-            message = message[:last_period + 1]
-    return message
-
-# Функция для генерации сообщений GPT-4o
-def generate_message_gpt4o(prompt, temperature=1):
-    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  # Передача температуры
-        }
-        response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", json=data, headers=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 с учетом обрезки
-def generate_message_gigachat_pro(prompt, max_tokens, temperature):
-    try:
-        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
-        chat_pro = authenticate_gigachat('GigaChat-Pro', max_tokens, 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(prompt, max_tokens, temperature):
-    try:
-        time.sleep(2)
-        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
-        chat_lite = authenticate_gigachat('GigaChat', max_tokens, 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(prompt, max_tokens, temperature):
-    try:
-        time.sleep(2)
-        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
-        chat_plus = authenticate_gigachat('GigaChat-Plus', max_tokens, 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}"
-
-# Обновление промпта при изменении ОПФ
-def update_prompt(text, opf):
-    return generate_personalization_prompt(text, opf)
-
-# Функция для постепенной генерации результатов
-def personalize_message(text, opf, prompt, gpt4o_max_tokens, gpt4o_temperature, gigachat_max_tokens, gigachat_temperature):
-    yield prompt, "", "", "", ""
-
-    result_gpt4o = generate_message_gpt4o(prompt, gpt4o_max_tokens, gpt4o_temperature)
-    yield prompt, result_gpt4o, "", "", ""
-
-    result_pro = generate_message_gigachat_pro(prompt, gigachat_max_tokens, gigachat_temperature)
-    yield prompt, result_gpt4o, result_pro, "", ""
-
-    time.sleep(2)
-    
-    result_lite = generate_message_gigachat_lite(prompt, gigachat_max_tokens, gigachat_temperature)
-    yield prompt, result_gpt4o, result_pro, result_lite, ""
-
-    time.sleep(2)
-    
-    result_plus = generate_message_gigachat_plus(prompt, gigachat_max_tokens, gigachat_temperature)
-    yield prompt, result_gpt4o, result_pro, result_lite, result_plus
-
-# Создание интерфейса Gradio
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Персонализация под ОПФ")
-
-    # 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=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.Row():
-        with gr.Column():
-            # Параметры для GPT-4o
-            gpt4o_max_tokens = gr.Slider(label="GPT-4o: max_tokens", minimum=0, maximum=10000, step=1, value=103)
-            gpt4o_temperature = gr.Slider(label="GPT-4o: temperature", minimum=0, maximum=2, step=0.01, value=1)
-
-            # Параметры для всех моделей GigaChat
-            gigachat_max_tokens = gr.Slider(label="GigaChat: max_tokens", minimum=0, maximum=10000, step=1, value=68)
-            gigachat_temperature = gr.Slider(label="GigaChat: temperature", minimum=0, maximum=1.7, step=0.01, value=0.87)
-    
-    # Предзаполненное значение текста
-    text_input = gr.Textbox(
-        label="Введите ваш текст",
-        lines=5,
-        value="Перечислять зарплату вашим сотрудникам удобно с зарплатным проектом от Сбера! Любые виды выплат в едином договоре, зачисление происходит от 1 минуты, в любое время 24/7. Оставить заявку ->"
-    )
-    
-    opf_input = gr.Dropdown(choices=["ООО", "ИП"], label="Выберите ОПФ")
-    
-    # Окно для отображения и редактирования сгенерированного промпта
-    prompt_display = gr.Textbox(label="Сгенерированный промпт", lines=5, interactive=True)
-    
-    # Обновляем промпт при изменении ОПФ или текста
-    opf_input.change(fn=update_prompt, inputs=[text_input, opf_input], outputs=prompt_display)
-    text_input.change(fn=update_prompt, inputs=[text_input, opf_input], outputs=prompt_display)
-    
-    personalize_button = gr.Button("Персонализировать")
-    
-    output_gpt4o = gr.Textbox(label="Результат GPT-4o", lines=3, interactive=False)
-    output_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Результат GigaChat-Pro", lines=3, interactive=False)
-    output_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Результат GigaChat-Lite", lines=3, interactive=False)
-    output_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Результат GigaChat-Lite+", lines=3, interactive=False)
-    
-    personalize_button.click(
-        personalize_message, 
-        inputs=[text_input, opf_input, prompt_display, gpt4o_max_tokens, gpt4o_temperature, gigachat_max_tokens, gigachat_temperature], 
-        outputs=[prompt_display, output_gpt4o, output_gigachat_pro, output_gigachat_lite, output_gigachat_plus]
-    )
-
     demo.launch()