Spaces:
Sleeping
Sleeping
| import gradio as gr | |
| import pandas as pd | |
| import os | |
| import random | |
| import re | |
| import pymorphy3 | |
| import requests | |
| import json | |
| import base64 | |
| import time | |
| from openai import OpenAI | |
| XAI_API_KEY = os.getenv("XAI_API_KEY") | |
| client = OpenAI( | |
| api_key=XAI_API_KEY, | |
| base_url="https://api.x.ai/v1", | |
| ) | |
| token = os.getenv('GITHUB_TOKEN') | |
| repo = "fruitpicker01/Storage_Anastasia" | |
| current_request_index = -1 | |
| def load_dropdown_data(file_path, sheet_name, column_name): | |
| data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) | |
| return data[column_name].dropna().unique().tolist() | |
| file_path = "Исходные данные.xlsx" | |
| products_list, data_products = load_dropdown_data(file_path, "Продукты", "Наименование продукта"), pd.read_excel(file_path, sheet_name="Продукты") | |
| products = ["Свой продукт"] + list(products_list) | |
| genders_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Пол") | |
| generations_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Поколение") | |
| psychotypes_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Психотип") | |
| business_stages_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Стадия бизнеса") | |
| industries_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Отрасль") | |
| opfs_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="ОПФ") | |
| genders = genders_data["Пол"].dropna().unique().tolist() | |
| generations = generations_data["Поколение"].dropna().unique().tolist() | |
| psychotypes = psychotypes_data["Психотип"].dropna().unique().tolist() | |
| business_stages = business_stages_data["Стадия бизнеса"].dropna().unique().tolist() | |
| industries = industries_data["Отрасль"].dropna().unique().tolist() | |
| opfs = opfs_data["ОПФ"].dropna().unique().tolist() | |
| approaches_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Подход") | |
| approach_dict = { | |
| "Указание на пользу": { | |
| "prefix": "Начни SMS с указания на пользу продукта. Используй глагол в побудительном наклонении. Не начинай с вопроса", | |
| "suffix": "Убедись, что SMS начинается с указания на пользу продукта и использования глагола в побудительном наклонении и не начинается с вопроса" | |
| }, | |
| "Вопрос": { | |
| "prefix": "Начни сообщение с вопроса, который указывает на пользу продукта для клиента", | |
| "suffix": "Убедись, что готовый текст начинается с вопроса, который указывает на пользу продукта для клиента" | |
| }, | |
| "Призыв к действию": { | |
| "prefix": "Начни SMS с призыва к действию с продуктом. Не начинай с вопроса", | |
| "suffix": "Убедись, что готовый текст начинается с призыва к действию с продуктом и не начинается с вопроса" | |
| } | |
| } | |
| def fill_product_details(selected_product, data): | |
| if selected_product == "Свой продукт": | |
| return (gr.update(value="", interactive=True), | |
| gr.update(value="", interactive=True), | |
| gr.update(value="", interactive=True), | |
| gr.update(value="", interactive=True)) | |
| else: | |
| if selected_product and selected_product in data["Наименование продукта"].values: | |
| product_row = data[data["Наименование продукта"] == selected_product].iloc[0] | |
| return (gr.update(value=product_row.get("Описание предложения", ""), interactive=False), | |
| gr.update(value=product_row.get("Наименование продукта", ""), interactive=False), | |
| gr.update(value=product_row.get("Преимущества", ""), interactive=False), | |
| gr.update(value=product_row.get("Ключевое сообщение", ""), interactive=False)) | |
| else: | |
| return (gr.update(value="", interactive=False), | |
| gr.update(value="", interactive=False), | |
| gr.update(value="", interactive=False), | |
| gr.update(value="", interactive=False)) | |
| def get_approaches(gender, generation, psychotype, approaches_df): | |
| if approaches_df is None or approaches_df.empty: | |
| return "Подход не найден для выбранных параметров." | |
| filters = [] | |
| for param_name, param_value in [('Пол', gender), ('Поколение', generation), ('Психотип', psychotype)]: | |
| if not param_value or param_value == "Не выбрано": | |
| filters.append(approaches_df[param_name].isnull() | (approaches_df[param_name].fillna('') == '')) | |
| else: | |
| filters.append(approaches_df[param_name].fillna('') == param_value) | |
| combined_filter = filters[0] | |
| for f in filters[1:]: | |
| combined_filter &= f | |
| matching_rows = approaches_df[combined_filter] | |
| if matching_rows.empty: | |
| return "Подход не найден для выбранных параметров." | |
| approach_list = [] | |
| for approaches in matching_rows['Подход']: | |
| approach_names = [a.strip() for a in str(approaches).split(',')] | |
| approach_list.extend(approach_names) | |
| approach_list = list(set(approach_list)) | |
| return ', '.join(approach_list) | |
| def get_instructions_for_param(param_value, df, col): | |
| if not param_value or param_value == "Не выбрано": | |
| return None | |
| row = df[df[col] == param_value] | |
| if row.empty: | |
| return None | |
| instr1 = row.iloc[0].get("Инструкция 1", "") | |
| if not instr1.strip(): | |
| return None | |
| return instr1 | |
| def format_instruction_string(instr): | |
| terms = [t.strip() for t in instr.split(',') if t.strip()] | |
| return " или ".join(terms) if terms else "" | |
| def generate_display_prompts(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach, | |
| gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf): | |
| if chosen_approach == "Подход не найден для выбранных параметров.": | |
| return ("Для формирования промпта выберите хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода", | |
| "Для формирования промпта выберите хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода") | |
| approach_list = [a.strip() for a in chosen_approach.split(',') if a.strip()] | |
| prefix_parts = [] | |
| suffix_parts = [] | |
| for a in approach_list: | |
| if a in approach_dict: | |
| prefix_parts.append(approach_dict[a]["prefix"]) | |
| suffix_parts.append(approach_dict[a]["suffix"]) | |
| if len(prefix_parts) > 1: | |
| approach_prefix = " / ".join(prefix_parts) | |
| approach_suffix = " / ".join(suffix_parts) | |
| else: | |
| approach_prefix = prefix_parts[0] if prefix_parts else "" | |
| approach_suffix = suffix_parts[0] if suffix_parts else "" | |
| instructions_data = [ | |
| (gender, genders_data, "Пол"), | |
| (generation, generations_data, "Поколение"), | |
| (psychotype, psychotypes_data, "Психотип"), | |
| (business_stage, business_stages_data, "Стадия бизнеса"), | |
| (industry, industries_data, "Отрасль"), | |
| (opf, opfs_data, "ОПФ") | |
| ] | |
| chosen_params_instructions = [] | |
| for (param_value, df, col) in instructions_data: | |
| instr1 = get_instructions_for_param(param_value, df, col) | |
| if instr1: | |
| chosen_params_instructions.append(instr1) | |
| if not chosen_params_instructions: | |
| return ("Для формирования промпта выберите хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода", | |
| "Для формирования промпта выберите хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода") | |
| lines = [] | |
| for i, instr_line in enumerate(chosen_params_instructions, start=1): | |
| formatted_line = format_instruction_string(instr_line) | |
| lines.append(f"{i}. {formatted_line}.") | |
| mandatory_terms = "\n".join(lines) | |
| prompt_1 = f"""Напиши три или четыре предложения суммарной длиной от 160 до 250 знаков с учетом пробелов. {approach_prefix}. | |
| Напиши рекламное SMS для следующего продукта: | |
| «{description}». | |
| Не изменяй название продукта: «{product_name}». | |
| Преимущества: | |
| «{benefits}». | |
| ОБЯЗАТЕЛЬНО используй в SMS КАЖДЫЙ из следующих терминов, касающиеся клиента, которому направляется SMS: | |
| {mandatory_terms} | |
| Убедись, что написал не меньше трех и не больше четырех предложений суммарной длиной от 160 до 250 знаков с учетом пробелов. | |
| {approach_suffix}. | |
| Убедись, что УМЕСТНО использовал КАЖДЫЙ необходимый термин. | |
| Убедись, что в SMS без изменений, синонимов и перестановок слов используется наименование продукта: «{product_name}». | |
| Убедись, что в SMS есть следующая ключевая информация: «{key_message}».""" | |
| prompt_2 = f"""Напиши три или четыре предложения суммарной длиной от 160 до 250 знаков с учетом пробелов. {approach_prefix}. | |
| Напиши рекламное SMS для следующего продукта: | |
| «{description}». | |
| Не изменяй название продукта: «{product_name}». | |
| Преимущества: | |
| «{benefits}». | |
| Используй в SMS КАЖДЫЙ из следующих терминов, касающиеся клиента, которому направляется SMS: | |
| {mandatory_terms} | |
| Убедись, что написал не меньше трех и не больше четырех предложений суммарной длиной от 160 до 250 знаков с учетом пробелов. | |
| {approach_suffix}. | |
| Убедись, что УМЕСТНО использовал КАЖДЫЙ необходимый термин. | |
| Убедись, что в SMS без изменений, синонимов и перестановок слов используется наименование продукта: «{product_name}». | |
| Убедись, что в SMS есть следующая ключевая информация: «{key_message}».""" | |
| return prompt_1, prompt_2 | |
| def call_model(model_prompt): | |
| completion = client.chat.completions.create( | |
| model="grok-2-1212", | |
| messages=[ | |
| {"role": "system", "content": "You are a world-class expert in creating personalized SMS who returns only the SMS and nothing else."}, | |
| {"role": "user", "content": model_prompt}, | |
| ], | |
| ) | |
| return completion.choices[0].message.content.strip() | |
| def correct_dash_usage(text): | |
| return text | |
| def clean_message(message): | |
| if not message.endswith(('.', '!', '?')): | |
| last_period = max(message.rfind('.'), message.rfind('!'), message.rfind('?')) | |
| if last_period != -1: | |
| message = message[:last_period + 1] | |
| return message | |
| def generate_message_with_retry(model_prompt): | |
| last_message = "" | |
| for _ in range(10): | |
| msg = call_model(model_prompt) | |
| msg = correct_dash_usage(msg) | |
| msg = clean_message(msg) | |
| length = len(msg) | |
| if 160 <= length <= 250: | |
| msg += f"\n\n------\nКоличество знаков: {length}" | |
| return msg | |
| last_message = msg | |
| length = len(last_message) | |
| last_message += f"\n\n------\nКоличество знаков: {length}" | |
| return last_message | |
| def update_prompts_on_params_change(description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf): | |
| chosen_approach = get_approaches(gender, generation, psychotype, approaches_data) | |
| prompt_1, prompt_2 = generate_display_prompts(description, product_name, benefits, key_message, | |
| chosen_approach, gender, generation, psychotype, | |
| business_stage, industry, opf) | |
| return chosen_approach, prompt_1, prompt_2 | |
| def save_user_request_to_github(selected_product, description, product_name, benefits, key_message, approach, personalization_params): | |
| global current_request_index | |
| current_request_index = -1 | |
| data_to_save = { | |
| "selected_product": selected_product, | |
| "description": description, | |
| "product_name": product_name, | |
| "benefits": benefits, | |
| "key_message": key_message, | |
| "approach": approach, | |
| "personalization_params": personalization_params, | |
| "timestamp": time.time() | |
| } | |
| file_content_encoded = base64.b64encode(json.dumps(data_to_save).encode()).decode() | |
| path = f"user_request_{int(time.time())}.json" | |
| url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents/{path}" | |
| headers = { | |
| "Authorization": f"token {token}", | |
| "Content-Type": "application/json" | |
| } | |
| data = { | |
| "message": f"Добавлен новый файл {path}", | |
| "content": file_content_encoded | |
| } | |
| requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) | |
| def load_previous_user_request_from_github(): | |
| global current_request_index | |
| url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents" | |
| headers = { | |
| "Authorization": f"token {token}", | |
| "Content-Type": "application/json" | |
| } | |
| response = requests.get(url, headers=headers) | |
| if response.status_code == 200: | |
| files = response.json() | |
| json_files = [file for file in files if file['name'].startswith("user_request_")] | |
| if not json_files: | |
| return products[0], "", "", "", "", "", None, None, None, None, None, "", "", "", "", "", "" | |
| current_request_index -= 1 | |
| if abs(current_request_index) > len(json_files): | |
| current_request_index = -len(json_files) | |
| target_file = json_files[current_request_index] | |
| file_url = target_file['download_url'] | |
| file_response = requests.get(file_url) | |
| if file_response.status_code == 200: | |
| data = json.loads(file_response.text) | |
| selected_product = data.get('selected_product', products[0]) | |
| description = data.get('description', "") | |
| product_name = data.get('product_name', "") | |
| benefits = data.get('benefits', "") | |
| key_message = data.get('key_message', "") | |
| approach = data.get('approach', "") | |
| personalization_params = data.get('personalization_params', [None]*6) | |
| if len(personalization_params) < 6: | |
| personalization_params += [None]*(6-len(personalization_params)) | |
| return (selected_product, description, product_name, benefits, key_message, approach, *personalization_params) | |
| else: | |
| return products[0], "", "", "", "", "", None, None, None, None, None, "", "", "", "", "", "" | |
| else: | |
| return products[0], "", "", "", "", "", None, None, None, None, None, "", "", "", "", "", "" | |
| def generate_final_prompt_from_display(prompt_text, single_approach, is_prompt_1=True): | |
| chosen_prefix = approach_dict[single_approach]["prefix"] | |
| chosen_suffix = approach_dict[single_approach]["suffix"] | |
| for approach in approach_dict: | |
| if approach != single_approach: | |
| other_prefix = approach_dict[approach]["prefix"] | |
| other_suffix = approach_dict[approach]["suffix"] | |
| prompt_text = prompt_text.replace(other_prefix, "") | |
| prompt_text = prompt_text.replace(other_suffix, "") | |
| prompt_text = prompt_text.replace(" / ", " ") | |
| prompt_text = re.sub(r"\s{2,}", " ", prompt_text).strip() | |
| if chosen_prefix not in prompt_text: | |
| prompt_text = re.sub(r"с учетом пробелов\. [^.\n]*\.", f"с учетом пробелов. {chosen_prefix}.", prompt_text) | |
| if chosen_suffix not in prompt_text: | |
| prompt_text = re.sub(r"\n[^\n]*Убедись, что УМЕСТНО использовал КАЖДЫЙ необходимый термин.\n[^\n]*Убедись, что в SMS без.*\n[^\n]*Убедись, что в SMS есть следующая ключевая информация:", | |
| f"\n{chosen_suffix}.\nУбедись, что УМЕСТНО использовал КАЖДЫЙ необходимый термин.\nУбедись, что в SMS без изменений, синонимов и перестановок слов используется наименование продукта:\nУбедись, что в SMS есть следующая ключевая информация:", prompt_text, flags=re.DOTALL) | |
| return prompt_text | |
| final_prompt_1_state = gr.State("") | |
| final_prompt_2_state = gr.State("") | |
| def generate_personalized_sms_wrapper(selected_product, description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf, | |
| chosen_approach, prompt_1, prompt_2): | |
| if "Для формирования промпта выберите хотя бы один личный персональный параметр" in prompt_1 or chosen_approach == "Подход не найден для выбранных параметров.": | |
| gr.Warning("Задайте хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода") | |
| return "", "", "", "" | |
| approach_list = [a.strip() for a in chosen_approach.split(',') if a.strip()] | |
| if not approach_list: | |
| gr.Warning("Задайте хотя бы один личный персональный параметр для определения подхода") | |
| return "", "", "", "" | |
| chosen_single_approach_1 = random.choice(approach_list) if len(approach_list) > 1 else approach_list[0] | |
| chosen_single_approach_2 = random.choice(approach_list) if len(approach_list) > 1 else approach_list[0] | |
| final_prompt_1 = generate_final_prompt_from_display(prompt_1, chosen_single_approach_1, is_prompt_1=True) | |
| final_prompt_2 = generate_final_prompt_from_display(prompt_2, chosen_single_approach_2, is_prompt_1=False) | |
| print("Final Prompt 1:", final_prompt_1) | |
| print("Final Prompt 2:", final_prompt_2) | |
| sms_1 = generate_message_with_retry(final_prompt_1) | |
| sms_2 = generate_message_with_retry(final_prompt_2) | |
| personalization_params = [gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf] | |
| save_user_request_to_github(selected_product, description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach, personalization_params) | |
| return sms_1, sms_2, final_prompt_1, final_prompt_2 | |
| def regen_sms(final_prompt_1, final_prompt_2): | |
| if not final_prompt_1.strip() or not final_prompt_2.strip(): | |
| gr.Warning("Нечего перегенерировать, сначала создайте SMS.") | |
| return "", "" | |
| print("Regen Final Prompt 1:", final_prompt_1) | |
| print("Regen Final Prompt 2:", final_prompt_2) | |
| sms_1 = generate_message_with_retry(final_prompt_1) | |
| sms_2 = generate_message_with_retry(final_prompt_2) | |
| return sms_1, sms_2 | |
| def on_load_previous(): | |
| loaded_data = load_previous_user_request_from_github() | |
| if not loaded_data or len(loaded_data) < 11: | |
| return (products[0], "", "", "", "", None, None, None, None, None, None, "", "", "", "", "", "") | |
| selected_product_val, description_val, product_name_val, benefits_val, key_message_val, approach_val = loaded_data[0], loaded_data[1], loaded_data[2], loaded_data[3], loaded_data[4], loaded_data[5] | |
| gender_val, generation_val, psychotype_val, business_stage_val, industry_val, opf_val = loaded_data[6:12] | |
| chosen_approach_val, p1, p2 = update_prompts_on_params_change(description_val, product_name_val, benefits_val, key_message_val, | |
| gender_val, generation_val, psychotype_val, | |
| business_stage_val, industry_val, opf_val) | |
| return (selected_product_val, description_val, product_name_val, benefits_val, key_message_val, | |
| gender_val, generation_val, psychotype_val, business_stage_val, industry_val, opf_val, | |
| chosen_approach_val, p1, p2, "", "", "") | |
| with gr.Blocks(theme="default") as demo: | |
| gr.Markdown("**Процент созданных SMS по выбранному продукту**") | |
| progress_bar_html = """ | |
| <div style="width: 100%; background-color: #e0e0e0; border-radius: 10px; overflow: hidden;"> | |
| <div style="width: 0%; background-color: #4caf50; height: 20px; text-align: center; color: white;"> | |
| 0% | |
| </div> | |
| </div> | |
| """ | |
| gr.HTML(progress_bar_html) | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown("**Продукт**") | |
| product_dropdown = gr.Dropdown(label="Продукт", choices=products, value=products[0]) | |
| description = gr.Textbox(label="Описание предложения", lines=5, value="", interactive=True) | |
| product_name = gr.Textbox(label="Наименование продукта", lines=1, value="", interactive=True) | |
| benefits = gr.Textbox(label="Преимущества", lines=9, value="", interactive=True) | |
| key_message = gr.Textbox(label="Ключевое сообщение", lines=2, value="") | |
| def on_product_change(selected, description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf): | |
| if selected == "Свой продукт": | |
| new_desc = "" | |
| new_pname = "" | |
| new_ben = "" | |
| new_kmsg = "" | |
| else: | |
| if selected and selected in data_products["Наименование продукта"].values: | |
| product_row = data_products[data_products["Наименование продукта"] == selected].iloc[0] | |
| new_desc = product_row.get("Описание предложения", "") | |
| new_pname = product_row.get("Наименование продукта", "") | |
| new_ben = product_row.get("Преимущества", "") | |
| new_kmsg = product_row.get("Ключевое сообщение", "") | |
| else: | |
| new_desc = "" | |
| new_pname = "" | |
| new_ben = "" | |
| new_kmsg = "" | |
| chosen_approach_val, p1, p2 = update_prompts_on_params_change(new_desc, new_pname, new_ben, new_kmsg, | |
| gender, generation, psychotype, | |
| business_stage, industry, opf) | |
| return (gr.update(value=new_desc, interactive=(selected=="Свой продукт")), | |
| gr.update(value=new_pname, interactive=(selected=="Свой продукт")), | |
| gr.update(value=new_ben, interactive=(selected=="Свой продукт")), | |
| gr.update(value=new_kmsg, interactive=(selected=="Свой продукт")), | |
| chosen_approach_val, p1, p2, | |
| "", "", "", "", "", "") | |
| with gr.Column(scale=1): | |
| gr.Markdown("**Клиент**") | |
| gender_dropdown = gr.Dropdown(label="Пол", choices=["Не выбрано"]+genders, value=None) | |
| generation_dropdown = gr.Dropdown(label="Поколение", choices=["Не выбрано"]+generations, value=None) | |
| psychotype_dropdown = gr.Dropdown(label="Психотип", choices=["Не выбрано"]+psychotypes, value=None) | |
| business_stage_dropdown = gr.Dropdown(label="Стадия бизнеса", choices=["Не выбрано"]+business_stages, value=None) | |
| industry_dropdown = gr.Dropdown(label="Отрасль", choices=["Не выбрано"]+industries, value=None) | |
| opf_dropdown = gr.Dropdown(label="ОПФ", choices=["Не выбрано"]+opfs, value=None) | |
| chosen_approach = gr.Textbox(label="Выбранный подход", lines=1, value="", interactive=False) | |
| presence_in_db = gr.Textbox(label="Комментарий", lines=1, value="", interactive=False) | |
| with gr.Row(): | |
| return_params_btn = gr.Button("Вернуть параметры предыдущего запроса") | |
| set_unused_params_btn = gr.Button("Задать ранее невыставленные параметры (кнопка пока не работает)") | |
| create_personal_sms_btn = gr.Button("Создать персонализированное SMS") | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(): | |
| model_1_name = gr.Textbox(label="Модель 1", value="Grok-2-1212", interactive=False) | |
| prompt_1 = gr.Textbox(label="Промпт 1", value="", interactive=False, lines=10) | |
| sms_1 = gr.Textbox(label="SMS 1", lines=3, value="", interactive=False) | |
| with gr.Column(): | |
| model_2_name = gr.Textbox(label="Модель 2", value="Grok-2-1212", interactive=False) | |
| prompt_2 = gr.Textbox(label="Промпт 2", value="", interactive=False, lines=10) | |
| sms_2 = gr.Textbox(label="SMS 2", lines=3, value="", interactive=False) | |
| with gr.Row(): | |
| prefer_sms_1_btn = gr.Button("Я предпочитаю это SMS (кнопка пока не работает)") | |
| prefer_sms_2_btn = gr.Button("Я предпочитаю это SMS (кнопка пока не работает)") | |
| regen_btn = gr.Button("Перегенерировать SMS (не нравится ни одно из SMS)") | |
| with gr.Row(): | |
| comment_sms_1 = gr.Textbox(label="Комментарий к SMS 1", lines=2, value="") | |
| comment_sms_2 = gr.Textbox(label="Комментарий к SMS 2", lines=2, value="") | |
| with gr.Row(): | |
| corrected_sms_1 = gr.Textbox(label="Откорректированное SMS 1", lines=3, value="") | |
| corrected_sms_2 = gr.Textbox(label="Откорректированное SMS 2", lines=3, value="") | |
| with gr.Row(): | |
| save_sms_1_btn = gr.Button("Сохранить в базу (кнопка пока не работает)") | |
| save_sms_2_btn = gr.Button("Сохранить в базу (кнопка пока не работает)") | |
| final_prompt_1_state = gr.State("") | |
| final_prompt_2_state = gr.State("") | |
| product_dropdown.change( | |
| fn=on_product_change, | |
| inputs=[product_dropdown, description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, | |
| business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown], | |
| outputs=[description, product_name, benefits, key_message, | |
| chosen_approach, prompt_1, prompt_2, | |
| sms_1, sms_2, comment_sms_1, comment_sms_2, corrected_sms_1, corrected_sms_2] | |
| ) | |
| def params_change_wrapper(description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf): | |
| chosen_approach_val, p1, p2 = update_prompts_on_params_change(description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender, generation, psychotype, | |
| business_stage, industry, opf) | |
| return chosen_approach_val, p1, p2, "", "", "", "", "", "" | |
| client_params = [gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, | |
| business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown] | |
| for cp in client_params: | |
| cp.change( | |
| fn=params_change_wrapper, | |
| inputs=[description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, | |
| business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown], | |
| outputs=[chosen_approach, prompt_1, prompt_2, | |
| sms_1, sms_2, comment_sms_1, comment_sms_2, corrected_sms_1, corrected_sms_2] | |
| ) | |
| create_personal_sms_btn.click( | |
| fn=generate_personalized_sms_wrapper, | |
| inputs=[product_dropdown, description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, | |
| business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown, | |
| chosen_approach, prompt_1, prompt_2], | |
| outputs=[sms_1, sms_2, final_prompt_1_state, final_prompt_2_state] | |
| ) | |
| regen_btn.click( | |
| fn=regen_sms, | |
| inputs=[final_prompt_1_state, final_prompt_2_state], | |
| outputs=[sms_1, sms_2] | |
| ) | |
| return_params_btn.click( | |
| fn=on_load_previous, | |
| inputs=[], | |
| outputs=[product_dropdown, description, product_name, benefits, key_message, | |
| gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, | |
| business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown, | |
| chosen_approach, prompt_1, prompt_2, | |
| sms_1, sms_2, comment_sms_1, comment_sms_2, corrected_sms_1, corrected_sms_2] | |
| ) | |
| demo.queue().launch() |