Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 15,600 Bytes
919365e 591c30d 7934a24 591c30d 78cac26 591c30d 5ae6184 591c30d 52d9cca 591c30d 7934a24 debd90d 591c30d b8730df 591c30d debd90d 591c30d 5ae6184 591c30d 78cac26 591c30d b8730df 591c30d 5ae6184 7b853fa 915ac85 da49cff 915ac85 da49cff 915ac85 da49cff 915ac85 da49cff 915ac85 5ae6184 915ac85 591c30d 915ac85 7b853fa b8730df 591c30d 919365e 7b853fa 591c30d 919365e 591c30d 915ac85 591c30d 5ae6184 915ac85 b8730df debd90d 915ac85 debd90d 919365e 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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 |
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"], "", "", "", ""
results["gpt4o"] = generate_message_gpt4o(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], "", "", ""
results["gigachat_pro"] = generate_message_gigachat_pro(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], "", ""
results["gigachat_lite"] = generate_message_gigachat_lite(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], results["gigachat_lite"], ""
results["gigachat_plus"] = generate_message_gigachat_plus(standard_prompt)
yield results["prompt"], results["gpt4o"], results["gigachat_pro"], results["gigachat_lite"], results["gigachat_plus"]
# Сохраняем результаты для дальнейшей персонализации
return results
# Функция для выполнения персонализации
def personalize_messages(results, *selected_values):
# Промпты для персонализации
personalization_prompt_gpt4o = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{results['gpt4o']}' под следующие требования:\n"
personalization_prompt_gigachat_pro = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{results['gigachat_pro']}' под следующие требования:\n"
personalization_prompt_gigachat_lite = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{results['gigachat_lite']}' под следующие требования:\n"
personalization_prompt_gigachat_plus = f"Пожалуйста, адаптируйте следующее сообщение: '{results['gigachat_plus']}' под следующие требования:\n"
# Добавляем требования из выбранных признаков
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
# Персонализированные сообщения
personalized_message_gpt4o = generate_message_gpt4o(personalization_prompt_gpt4o)
personalized_message_gigachat_pro = generate_message_gigachat_pro(personalization_prompt_gigachat_pro)
personalized_message_gigachat_lite = generate_message_gigachat_lite(personalization_prompt_gigachat_lite)
personalized_message_gigachat_plus = generate_message_gigachat_plus(personalization_prompt_gigachat_plus)
return personalization_prompt_gpt4o, personalized_message_gpt4o, personalization_prompt_gigachat_pro, personalized_message_gigachat_pro, personalization_prompt_gigachat_lite, personalized_message_gigachat_lite, personalization_prompt_gigachat_plus, personalized_message_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):
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)
# Кнопка для генерации стандартных сообщений
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]
)
# Поля для вывода персонализированных сообщений
personalization_prompt_gpt4o_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GPT-4o", lines=6, interactive=False)
personalized_output_text_gpt4o = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GPT-4o", lines=3)
personalization_prompt_gigachat_pro_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Pro", lines=6, interactive=False)
personalized_output_text_gigachat_pro = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Pro", lines=3)
personalization_prompt_gigachat_lite_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Lite", lines=6, interactive=False)
personalized_output_text_gigachat_lite = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite", lines=3)
personalization_prompt_gigachat_plus_display = gr.Textbox(label="Промпт для персонализации GigaChat-Lite+", lines=6, interactive=False)
personalized_output_text_gigachat_plus = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение GigaChat-Lite+", lines=3)
# Кнопка для выполнения персонализации
personalize_btn = gr.Button("Выполнить персонализацию")
personalize_btn.click(
personalize_messages,
inputs=[prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite, output_text_gigachat_plus] + selections,
outputs=[
personalization_prompt_gpt4o_display, personalized_output_text_gpt4o,
personalization_prompt_gigachat_pro_display, personalized_output_text_gigachat_pro,
personalization_prompt_gigachat_lite_display, personalized_output_text_gigachat_lite,
personalization_prompt_gigachat_plus_display, personalized_output_text_gigachat_plus
]
)
demo.launch() |