Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 14,526 Bytes
919365e 591c30d 7934a24 591c30d 78cac26 591c30d 5ae6184 591c30d 52d9cca 591c30d 7934a24 debd90d 591c30d b8730df 591c30d debd90d 591c30d 01e18d2 591c30d 78cac26 591c30d b8730df 591c30d 5ae6184 22a7c7c 7b853fa 915ac85 da49cff 915ac85 22a7c7c 915ac85 da49cff 9862383 22a7c7c 9862383 22a7c7c 9862383 22a7c7c 9862383 22a7c7c 9862383 22a7c7c 9862383 22a7c7c b8730df 9a049fe 9862383 9a049fe b8730df 6b47ebd 41165db 591c30d 919365e 7b853fa 591c30d 919365e 591c30d 915ac85 591c30d 5ae6184 9862383 70c0a30 debd90d 915ac85 9862383 debd90d 919365e 5a34329 41165db 6b47ebd 41165db 5a34329 b8730df 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 |
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
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}"
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}"
def generate_message_gigachat_lite(prompt):
try:
time.sleep(2)
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}"
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(description, advantages, *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(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], "", "", "", "Сообщение GPT-4o сгенерировано"
results["gigachat_pro"] = generate_message_gigachat_pro(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], "", "", "Сообщение GigaChat-Pro сгенерировано"
results["gigachat_lite"] = generate_message_gigachat_lite(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], results["gigachat_lite"], "", "Сообщение GigaChat-Lite сгенерировано"
results["gigachat_plus"] = generate_message_gigachat_plus(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], results["gigachat_lite"], results["gigachat_plus"], "Все сообщения сгенерированы"
# Возвращаем результаты для дальнейшей персонализации
return results
# Функция для генерации персонализированного промпта
def generate_personalization_prompt(*selected_values):
prompt = "Адаптируй 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."
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(full_prompt)
def perform_personalization_gigachat(standard_message, personalization_prompt, model):
full_prompt = f"{personalization_prompt}\n\nТекст для адаптации:\n{standard_message}"
if model == "gigachat_pro":
return generate_message_gigachat_pro(full_prompt)
elif model == "gigachat_lite":
return generate_message_gigachat_lite(full_prompt)
elif model == "gigachat_plus":
return generate_message_gigachat_plus(full_prompt)
# Создание интерфейса Gradio
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# Генерация SMS-сообщений по заданным признакам")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
description_input = gr.Textbox(
label="Описание предложения (предзаполненный пример можно поменять на свой)",
lines=6,
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=4,
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("Submit") # Оранжевая кнопка по умолчанию
with gr.Column(scale=2):
prompt_display = gr.Textbox(label="Стандартный промпт", lines=15, 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)
status_display = gr.Textbox(label="Статус выполнения", lines=4, interactive=False) # Новый блок для отображения статуса
submit_btn.click(
generate_messages,
inputs=[description_input, advantages_input] + selections,
outputs=[prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus, status_display]
)
with gr.Row():
personalize_btn = gr.Button("Выполнить персонализацию", elem_id="personalize_button")
with gr.Row():
personalize_btn.click(
lambda standard_message, *selected_values: (
generate_personalization_prompt(*selected_values),
perform_personalization(standard_message, generate_personalization_prompt(*selected_values)),
perform_personalization_gigachat(standard_message, generate_personalization_prompt(*selected_values), "gigachat_pro"),
perform_personalization_gigachat(standard_message, generate_personalization_prompt(*selected_values), "gigachat_lite"),
perform_personalization_gigachat(standard_message, generate_personalization_prompt(*selected_values), "gigachat_plus")
),
inputs=[output_text_gpt4o] + selections,
outputs=[
gr.Textbox(label="Промпт для персонализации", lines=6, interactive=False),
gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GPT-4o", lines=6),
gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=6),
gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=6),
gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=6)
]
)
demo.launch() |