Update app.py

app.py

@@ -1,31 +1,111 @@
 import gradio as gr
-from PIL import Image
+import requests
+import os
+import pandas as pd
+import time
+from langchain.schema import SystemMessage
+from langchain.chat_models.gigachat import GigaChat
 
-def simple_function(name):
-    # Возвращаем приветственное сообщение
-    return f"Привет, {name}!"
+# Установка ключа API для OpenAI и GigaChat
+openai_api_key = os.getenv('GPT_KEY')
+gc_key = os.getenv('GC_KEY')
 
-def load_image():
-    # Загружаем изображение pipeline.png
+# 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)
+
+# 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:
-        img = Image.open("pipeline.png")
-        return img
-    except IOError:
-        return None  # Если изображение не найдено, возвращаем None
+        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] = {}
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Генерация приветственного сообщения и отображение изображения")
+# Функция для генерации промпта
+def generate_prompt(*selected_values):
+    prompt = "Напиши типичное рекламное SMS-сообщение от ПАО Сбербанк, но с учетом следующих правил (длина сообщения не должна превышать 250 знаков с учетом пробелов):\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 генерации сообщения с помощью GPT-4o
+def generate_message_gpt4o(prompt):
+    try:
+        headers = {
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {openai_api_key}"
+        }
+        data = {
+            "model": "gpt-4o",
+            "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 GPT-4o: {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
+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 обработки нажатия кнопки Submit
+def generate_messages(*selected_values):
+    prompt = generate_prompt(*selected_values)
+    if "Ошибка" in prompt:
+        return prompt, "", "", ""
+    message_gpt4o = generate_message_gpt4o(prompt)
+    message_gigachat_pro = generate_message_gigachat_pro(prompt)
+    message_gigachat_lite = generate_message_gigachat_lite(prompt)
+    return prompt, message_gpt4o, message_gigachat_pro, message_gigachat_lite
+
+# Создание интерфейса Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Генерация SMS-сообщений по заданным признакам")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            name_input = gr.Textbox(label="Введите ваше имя")
-            greeting_output = gr.Textbox(label="Приветствие")
-            submit_btn = gr.Button("Отправить")
-        
-        with gr.Column(scale=1):
-            image_output = gr.Image(value=load_image, label="Pipeline изображение")
+            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
 
-    # Устанавливаем действия для кнопки
-    submit_btn.click(simple_function, inputs=name_input, outputs=greeting_output)
+        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)
+            
+            submit_btn.click(generate_messages, selections, [prompt_display, output_text_gpt4o, output_text_gigachat_pro, output_text_gigachat_lite])
 
     demo.launch()