File size: 16,717 Bytes
919365e
591c30d
 
 
 
 
 
7934a24
591c30d
 
 
78cac26
591c30d
 
 
5ae6184
591c30d
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
52d9cca
591c30d
 
 
 
7934a24
debd90d
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
591c30d
da49cff
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5ae6184
591c30d
 
 
 
 
 
 
debd90d
591c30d
 
 
 
 
 
 
5ae6184
591c30d
 
 
 
 
 
 
 
 
78cac26
5ae6184
591c30d
 
 
 
 
 
 
 
 
5ae6184
 
 
 
 
 
 
 
 
 
da49cff
 
3498771
da49cff
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5ae6184
da49cff
 
 
 
 
5ae6184
da49cff
 
 
 
 
 
 
 
5ae6184
da49cff
 
 
5ae6184
da49cff
 
5ae6184
da49cff
 
5ae6184
da49cff
 
591c30d
 
 
 
 
919365e
 
591c30d
 
 
 
 
919365e
591c30d
da49cff
591c30d
 
 
5ae6184
da49cff
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
debd90d
da49cff
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
debd90d
919365e
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
import gradio as gr
import requests
import os
import pandas as pd
import time
from langchain.schema import SystemMessage
from langchain.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
chat_pro = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat-Pro', verify_ssl_certs=False)
chat_lite = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat', verify_ssl_certs=False)
chat_plus = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat-Plus', 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"
        "Объем готового текста: до 250 знаков с пробелами.\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 персонализацией
def create_personalization_prompt(message, *selected_values):
    prompt = f"Пожалуйста, адаптируйте данное сообщение: '{message}' в соответствии со следующими требованиями:\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."
    return prompt.strip()

def generate_personalized_message_gpt4o(message, personalization_prompt):
    try:
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
        }
        data = {
            "model": "chatgpt-4o-latest",
            "messages": [{"role": "system", "content": f"{personalization_prompt}"}],
            "max_tokens": 700
        }
        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 generate_personalized_message_gigachat_pro(message, personalization_prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=f"{personalization_prompt}")]
        res = chat_pro(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Pro: {e}"

def generate_personalized_message_gigachat_lite(message, personalization_prompt):
    try:
        time.sleep(2)
        messages = [SystemMessage(content=f"{personalization_prompt}")]
        res = chat_lite(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Lite: {e}"

def generate_personalized_message_gigachat_plus(message, personalization_prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=f"{personalization_prompt}")]
        res = chat_plus(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Lite+: {e}"


# Функция для генерации сообщения с помощью ChatGPT-4o-Latest
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": 700
        }
        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}"

# Функция для генерации сообщения с помощью GigaChat-Pro
def generate_message_gigachat_pro(prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        res = chat_pro(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Pro: {e}"

# Функция для генерации сообщения с помощью GigaChat-Lite
def generate_message_gigachat_lite(prompt):
    try:
        time.sleep(2)  # Задержка 2 секунды перед запросом к GigaChat
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        res = chat_lite(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Lite: {e}"

# Функция для генерации сообщения с помощью GigaChat-Lite+
def generate_message_gigachat_plus(prompt):
    try:
        messages = [SystemMessage(content=prompt)]
        res = chat_plus(messages)
        return res.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обращении к GigaChat-Lite+: {e}"

# Функция для обработки нажатия кнопки Submit и последовательного отображения результатов
def generate_messages(*selected_values):
    prompt = generate_prompt(*selected_values)
    if "Ошибка" in prompt:
        yield prompt, "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""
        return

    # Генерация стандартных сообщений от разных моделей
    message_gpt4o = generate_message_gpt4o(prompt)
    yield prompt, message_gpt4o, "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    message_gigachat_pro = generate_message_gigachat_pro(prompt)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""

    message_gigachat_lite = generate_message_gigachat_lite(prompt)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, "", "", "", "", "", "", "", ""

    message_gigachat_plus = generate_message_gigachat_plus(prompt)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, message_gigachat_plus, "", "", "", "", "", "", "", ""

    # Создание персонализированных промптов на основе сгенерированных сообщений и выбранных признаков
    personalization_prompt_gpt4o = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{message_gpt4o}' под следующие требования:\n"
    personalization_prompt_gigachat_pro = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{message_gigachat_pro}' под следующие требования:\n"
    personalization_prompt_gigachat_lite = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{message_gigachat_lite}' под следующие требования:\n"
    personalization_prompt_gigachat_plus = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{message_gigachat_plus}' под следующие требования:\n"

    # Добавляем требования, выбранные пользователем
    for i, feature in enumerate(features.keys()):
        if selected_values[i]:
            requirement = f"- {features[feature][selected_values[i]]}\n"
            personalization_prompt_gpt4o += requirement
            personalization_prompt_gigachat_pro += requirement
            personalization_prompt_gigachat_lite += requirement
            personalization_prompt_gigachat_plus += requirement

    # Генерация и отображение персонализированных сообщений
    personalized_message_gpt4o = generate_personalized_message_gpt4o(message_gpt4o, personalization_prompt_gpt4o)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, message_gigachat_plus, personalized_message_gpt4o, "", "", "", personalization_prompt_gpt4o, "", "", ""

    personalized_message_gigachat_pro = generate_personalized_message_gigachat_pro(message_gigachat_pro, personalization_prompt_gigachat_pro)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, message_gigachat_plus, personalized_message_gpt4o, personalized_message_gigachat_pro, "", "", "", personalization_prompt_gigachat_pro, "", ""

    personalized_message_gigachat_lite = generate_personalized_message_gigachat_lite(message_gigachat_lite, personalization_prompt_gigachat_lite)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, message_gigachat_plus, personalized_message_gpt4o, personalized_message_gigachat_pro, personalized_message_gigachat_lite, "", "", "", personalization_prompt_gigachat_lite, ""

    personalized_message_gigachat_plus = generate_personalized_message_gigachat_plus(message_gigachat_plus, personalization_prompt_gigachat_plus)
    yield prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite, message_gigachat_plus, personalized_message_gpt4o, personalized_message_gigachat_pro, personalized_message_gigachat_lite, personalized_message_gigachat_plus, "", "", "", personalization_prompt_gigachat_plus

# Создание интерфейса Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Генерация SMS-сообщений по заданным признакам")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            selections = []
            for feature in features.keys():
                selections.append(gr.Dropdown(choices=[None] + list(features[feature].keys()), label=f"Выберите {feature}"))

            submit_btn = gr.Button("Submit")  # Оранжевая кнопка по умолчанию

        with gr.Column(scale=2):
            prompt_display = gr.Textbox(label="Сгенерированный промпт", lines=4, interactive=False)
            output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Создание сообщения GPT-4o", lines=3)
            output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Создание сообщения GigaChat-Pro", lines=3)
            output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Создание сообщения GigaChat-Lite", lines=3)
            output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Создание сообщения GigaChat-Lite+", lines=3)

            # Добавляем поля для персонализированных сообщений
            personalized_output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GPT-4o", lines=3)
            personalized_output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3)
            personalized_output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3)
            personalized_output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=3)

            # Добавляем поля для персонализированных промптов
            personalization_prompt_gpt4o_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GPT-4o", lines=6, interactive=False)
            personalization_prompt_gigachat_pro_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Pro", lines=6, interactive=False)
            personalization_prompt_gigachat_lite_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Lite", lines=6, interactive=False)
            personalization_prompt_gigachat_plus_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Lite+", lines=6, interactive=False)

            submit_btn.click(
                generate_messages,
                inputs=selections,
                outputs=[
                    prompt_display,
                    output_text_gpt4o, 
                    output_text_gigachat_pro, 
                    output_text_gigachat_lite, 
                    output_text_gigachat_plus,
                    personalized_output_text_gpt4o,
                    personalized_output_text_gigachat_pro,
                    personalized_output_text_gigachat_lite,
                    personalized_output_text_gigachat_plus,
                    personalization_prompt_gpt4o_display,
                    personalization_prompt_gigachat_pro_display,
                    personalization_prompt_gigachat_lite_display,
                    personalization_prompt_gigachat_plus_display
                ]
            )

    demo.launch()