Update app.py

app.py

@@ -6,14 +6,19 @@ import requests
 from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
 from langchain_community.llms import Ollama
 import subprocess
+from datetime import datetime
 
 from func_ai import classify_comment, retrieve_from_vdb, VECTOR_API_URL
 from func_facebook import get_page_id, has_page_replied, get_unanswered_comments, reply_comment, hide_negative_comments
 
+def log_message(message):
+    timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+    print(f"[{timestamp}] {message}")
+
 # Wait for the server to start
 time.sleep(10)
 llm = Ollama(model="llama3.1")
-print("Модель Ollama 'llama3.1' инициализирована.")
+log_message("Модель Ollama 'llama3.1' инициализирована.")
 
 template = """
 You are an assistant answering users' questions using the provided context. Your tasks:
@@ -33,9 +38,20 @@ You are an assistant answering users' questions using the provided context. Your
 Question: {input}
 """
 
+def delete_faiss_index():
+    log_message("Удаляем FAISS индекс.")
+    response = requests.delete(f"{VECTOR_API_URL}/delete_index/")
+    
+    if response.status_code == 200:
+        log_message("FAISS индекс успешно удален.")
+        return "Faiss успешно удален."
+    else:
+        log_message(f"Ошибка при удалении FAISS индекса: {response.json().get('detail')}")
+        return {"status": "error", "message": response.json().get("detail", "Ошибка при удалении FAISS индекса.")}
+
 
 def upload_file_vdb(file):
-    print(f"Загружаем файл")
+    log_message("Загружаем файл")
     API_URL = f"{VECTOR_API_URL}/upload/"
 
     file_path = file
@@ -48,44 +64,43 @@ def upload_file_vdb(file):
 
     # Обработка ответа от сервера
     if response.status_code == 200:
-        print(f"Файл успешно загружен.")
-        return f"Файл успешно загружен."
+        log_message("Файл успешно загружен.")
+        return "Файл успешно загружен."
     else:
-        print(f"Ошибка при загрузке файла: {response.json().get('detail')}")
+        log_message(f"Ошибка при загрузке файла: {response.json().get('detail')}")
         return f"Ошибка: {response.json().get('detail')}"
 
-
 def generate_response(user_query):
-    print(f"Генерация ответа на запрос: {user_query}")
+    log_message(f"Генерация ответа на запрос: {user_query}")
     prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
 
     documents = retrieve_from_vdb(user_query)
     context = "\n".join(documents)
 
-    print(f"Контекст из базы данных: {context[:100]}...")
+    log_message(f"Контекст из базы данных: {context[:100]}...")
     full_prompt = prompt.format(context=context, input=user_query)
 
     response = llm.invoke(full_prompt)
-    print(f"Сгенерированный ответ: {response}")
+    log_message(f"Сгенерированный ответ: {response}")
     return response
 
-
 def process_comments(ACCESS_TOKEN):
-    print("Начинаем процесс скрытия отрицательных комментариев.")
+    log_message("Начинаем процесс скрытия отрицательных комментариев.")
     hidden_comments_data = hide_negative_comments(ACCESS_TOKEN)
-    print(f"Количество постов с скрытыми комментариями: {len(hidden_comments_data)}")
+    log_message(f"Количество постов с скрытыми комментариями: {len(hidden_comments_data)}")
 
-    print("Получение неотвеченных комментариев.")
+    log_message("Получение неотвеченных комментариев.")
     posts_with_unanswered_comments = get_unanswered_comments(ACCESS_TOKEN)
 
     page_id = get_page_id(ACCESS_TOKEN)
     if not page_id:
-        print("Не удалось получить ID страницы.")
+        log_message("Не удалось получить ID страницы.")
         return {"status": "failed", "reason": "Не удалось получить ID страницы."}
 
-    print(f"ID страницы: {page_id}")
+    log_message(f"ID страницы: {page_id}")
 
     processed_posts = []
+    processed_comment_ids = set()  # Отслеживание обработанных комментариев
 
     for post_data in posts_with_unanswered_comments:
         post_id = post_data['post_id']
@@ -95,13 +110,19 @@ def process_comments(ACCESS_TOKEN):
         post_replies = []
 
         for comment in unanswered_comments:
+            comment_id = comment['id']
+            if comment_id in processed_comment_ids:
+                log_message(f"Комментарий {comment_id} уже обработан. Пропуск.")
+                continue
+            processed_comment_ids.add(comment_id)
+
             message = comment['message']
-            print(f"Обработка комментария: {message}")
+            log_message(f"Обработка комментария: {message}")
             classification = classify_comment(message)
-            print(f"Классификация комментария: {classification}")
+            log_message(f"Классификация комментария: {classification}")
             if classification == "interrogative":
                 response_message = generate_response(message)
-                print(f"Ответ на комментарий: {response_message}")
+                log_message(f"Ответ на комментарий: {response_message}")
                 success = reply_comment(comment_id=comment['id'], message=response_message, token=ACCESS_TOKEN)
                 if success:
                     post_replies.append({
@@ -137,10 +158,12 @@ with gr.Blocks() as demo:
         output_second = gr.Text()
         second_page_btn = gr.Button("Отправить файл")
         second_page_btn.click(upload_file_vdb, inputs=file_input, outputs=output_second)
+        delete_btn = gr.Button("Удалить FAISS индекс")
+        delete_btn.click(delete_faiss_index, outputs=output_second)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(
         debug=True,
         server_port=7860,
         server_name="0.0.0.0",
-    )
+    )