Update app.py

app.py

@@ -43,7 +43,6 @@ approach_dict = {
     }
 }
 
-# Функция для заполнения полей продукта
 def fill_product_details(selected_product, data):
     if selected_product:
         product_row = data[data["Наименование продукта"] == selected_product].iloc[0]
@@ -57,11 +56,11 @@ def fill_product_details(selected_product, data):
 
 def get_approaches(gender, generation, psychotype, approaches_df):
     if approaches_df is None or approaches_df.empty:
-        return "Таблица 'Подход' не найдена."
+        return "Подход не найден для выбранных параметров."
 
     filters = []
     for param_name, param_value in [('Пол', gender), ('Поколение', generation), ('Психотип', psychotype)]:
-        # Проверяем, если значение параметра "Не выбрано" или пустое
+        # Если значение параметра "Не выбрано" или пустое
         if not param_value or param_value == "Не выбрано":
             filters.append(approaches_df[param_name].isnull() | (approaches_df[param_name].fillna('') == ''))
         else:
@@ -88,82 +87,81 @@ def get_approaches(gender, generation, psychotype, approaches_df):
 def update_approach(gender, generation, psychotype):
     return get_approaches(gender, generation, psychotype, approaches_data)
 
-# Функция для извлечения инструкций из таблиц параметров
-def get_instructions_for_param(param_name, param_value, df, param_col_name):
+def get_instructions_for_param(param_value, df, col):
     # Если param_value пустое или "Не выбрано" – игнорируем
     if not param_value or param_value == "Не выбрано":
-        return None, None
-    row = df[df[param_col_name] == param_value]
+        return None
+    row = df[df[col] == param_value]
     if row.empty:
-        return None, None
+        return None
     instr1 = row.iloc[0].get("Инструкция 1", "")
-    instr2 = row.iloc[0].get("Инструкция 2", "")
-    return instr1, instr2
+    if not instr1.strip():
+        return None
+    return instr1
 
 def format_instruction_string(instr):
-    # Превращаем "слово1, слово2, слово3" в "слово1 или слово2 или слово3"
+    # "слово1, слово2, слово3" -> "слово1 или слово2 или слово3"
     terms = [t.strip() for t in instr.split(',') if t.strip()]
     return " или ".join(terms) if terms else ""
 
-def generate_prompts(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach, 
+def generate_prompts(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
                      gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf):
     # Если подход не определён
     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")
 
-    # Собираем approach_prefix и approach_suffix
-    approach_list = [a.strip() for a in chosen_approach.split(',')]
+    # Собираем подходы
+    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"])
-    approach_prefix = " ".join(prefix_parts) if prefix_parts else ""
-    approach_suffix = " ".join(suffix_parts) if suffix_parts else ""
+    # Если несколько подходов, соединяем через "/"
+    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 ""
 
-    # Собираем инструкции из персонализационных параметров
-    # Порядок: Пол, Поколение, Психотип, Стадия бизнеса, Отрасль, ОПФ
+    # Собираем выбранные параметры
     instructions_data = [
-        ("Пол", gender, genders_data, "Пол"),
-        ("Поколение", generation, generations_data, "Поколение"),
-        ("Психотип", psychotype, psychotypes_data, "Психотип"),
-        ("Стадия бизнеса", business_stage, business_stages_data, "Стадия бизнеса"),
-        ("Отрасль", industry, industries_data, "Отрасль"),
-        ("ОПФ", opf, opfs_data, "ОПФ")
+        (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")
     ]
 
-    used_instructions = []
-    for (param_name, param_value, df, col) in instructions_data:
-        instr1, instr2 = get_instructions_for_param(param_name, param_value, df, col)
-        # Добавляем инструкцию, только если есть значение
-        if instr1 and instr1.strip():
-            instr_str = format_instruction_string(instr1)
-            used_instructions.append(instr_str)
-        if instr2 and instr2.strip():
-            instr_str = format_instruction_string(instr2)
-            used_instructions.append(instr_str)
-
-    # Формируем блок обязательных терминов
-    # Каждый элемент used_instructions – это уже подготовленная строка с "или".
-    # Нужно их пронумеровать:
-    mandatory_terms = ""
-    if used_instructions:
+    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)
+
+    # Теперь, согласно новой логике: 
+    # - Если один параметр выбран -> 1 пункт
+    # - Если два параметра -> 2 пункта (по одному с каждого параметра)
+    # И так далее. Используем только Инструкция 1.
+    # Таким образом, количество пунктов = количество выбранных параметров
+    # каждый пункт — это Инструкция 1 для параметра.
+    
+    if chosen_params_instructions:
         lines = []
-        for i, instr_line in enumerate(used_instructions, start=1):
-            lines.append(f"{i}. {instr_line}")
+        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)
     else:
-        # Если нет выбранных параметров или инструкции пусты,
-        # можно по умолчанию не выводить пункты или оставить пустым
-        # Но по условию задачи, если нет подхода, уже обработали выше.
-        # Если есть подход, но нет инструкций, значит никаких персональных параметров не выбрано
-        # Тогда будет без обязательных терминов. Можно просто не выводить пункты.
+        # Если нет выбранных параметров с инструкциями
         mandatory_terms = "Нет обязательных терминов, так как не выбрано ни одного параметра"
 
     # Формируем итоговый промпт
-    if used_instructions:
+    if chosen_params_instructions:
         prompt = f"""Напиши три или четыре предложения. {approach_prefix}. Напиши рекламное SMS для следующего продукта:
 «{description}».
 Не изменяй название продукта: «{product_name}».
@@ -177,7 +175,8 @@ def generate_prompts(description, product_name, benefits, key_message, chosen_ap
 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}»."""
     else:
-        # Если нет выбранных параметров с инструкциями, можно вывести вариант без инструкций
+        # Если нет ни одного параметра, но подход найден,
+        # просто не указываем обязательные термины.
         prompt = f"""Напиши три или четыре предложения. {approach_prefix}. Напиши рекламное SMS для следующего продукта:
 «{description}».
 Не изменяй название продукта: «{product_name}».
@@ -192,11 +191,9 @@ def generate_prompts(description, product_name, benefits, key_message, chosen_ap
 
 def create_personalized_sms(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
                             gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf):
-    # Генерируем промпты 1 и 2 по новой логике
     prompt_1, prompt_2 = generate_prompts(description, product_name, benefits, key_message,
                                            chosen_approach, gender, generation, psychotype,
                                            business_stage, industry, opf)
-    # Возвращаем промпты для отображения
     return prompt_1, prompt_2
 
 with gr.Blocks(theme="default") as demo:
@@ -236,22 +233,34 @@ with gr.Blocks(theme="default") as demo:
             chosen_approach = gr.Textbox(label="Выбранный подход", lines=1, value="")
             presence_in_db = gr.Textbox(label="Наличие в базе", lines=1, value="", interactive=False)
             
-            gender_dropdown.change(fn=update_approach, inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], outputs=[chosen_approach])
-            generation_dropdown.change(fn=update_approach, inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], outputs=[chosen_approach])
-            psychotype_dropdown.change(fn=update_approach, inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], outputs=[chosen_approach])
-
+            # При изменении Пол, Поколение, Психотип вычисляем подход
+            def on_personal_params_change(gender, generation, psychotype):
+                return update_approach(gender, generation, psychotype)
+            
+            gender_dropdown.change(fn=on_personal_params_change, 
+                                   inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], 
+                                   outputs=[chosen_approach])
+            generation_dropdown.change(fn=on_personal_params_change, 
+                                       inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], 
+                                       outputs=[chosen_approach])
+            psychotype_dropdown.change(fn=on_personal_params_change, 
+                                       inputs=[gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown], 
+                                       outputs=[chosen_approach])
+    
     with gr.Row():
+        # Убрали кнопку "Создать персонализированное SMS" для формирования промптов
+        # Теперь промпты формируются при изменении параметров
         return_params_btn = gr.Button("Вернуть параметры предыдущего запроса")
-        create_personal_sms_btn = gr.Button("Создать персонализированное SMS")
-
+        create_personal_sms_btn = gr.Button("Создать персонализированное SMS")  # Можно оставить для другого функционала, но промпты будут обновляться без нее.
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            model_1_name = gr.Textbox(label="Модель 1", value="Модель 1", interactive=False)
+            model_1_name = gr.Textbox(label="Модель 1", value="Скрыто для слепого тестирования", interactive=False)
             prompt_1 = gr.Textbox(label="Промпт 1", value="", interactive=False, lines=10)
             sms_1 = gr.Textbox(label="SMS 1", lines=3, value="")
         
         with gr.Column():
-            model_2_name = gr.Textbox(label="Модель 2", value="Модель 2", interactive=False)
+            model_2_name = gr.Textbox(label="Модель 2", value="Скрыто для слепого тестирования", interactive=False)
             prompt_2 = gr.Textbox(label="Промпт 2", value="", interactive=False, lines=10)
             sms_2 = gr.Textbox(label="SMS 2", lines=3, value="")
     
@@ -273,11 +282,68 @@ with gr.Blocks(theme="default") as demo:
         save_sms_1_btn = gr.Button("Сохранить в базу")
         save_sms_2_btn = gr.Button("Сохранить в базу")
 
-    # При нажатии на "Создать персонализированное SMS" формируем промпты
-    create_personal_sms_btn.click(
-        fn=create_personalized_sms,
-        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach, 
-                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown, 
+    # Теперь обновляем промпты при любом изменении параметров клиента и продукта
+    # Функция-обертка, чтобы получить текущие значения и сгенерировать промпты
+    def update_prompts_on_change(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                                 gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf):
+        return create_personalized_sms(description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                                       gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf)
+
+    # Добавляем события при изменении всех параметров
+    # Продукт
+    product_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    # Параметры клиента
+    gender_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    generation_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    psychotype_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    business_stage_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    industry_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
+                business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
+        outputs=[prompt_1, prompt_2]
+    )
+
+    opf_dropdown.change(
+        fn=update_prompts_on_change,
+        inputs=[description, product_name, benefits, key_message, chosen_approach,
+                gender_dropdown, generation_dropdown, psychotype_dropdown,
                 business_stage_dropdown, industry_dropdown, opf_dropdown],
         outputs=[prompt_1, prompt_2]
     )