Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,11 @@
-import os
-import time
 from datetime import datetime
-import asyncio
+
 import gradio as gr
-import requests
 from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
 from langchain_community.llms import Ollama
 
-from func_ai import VECTOR_API_URL
-from func_facebook import get_page_id, get_unanswered_comments, reply_comment, hide_negative_comments
+from func_facebook import get_page_id, get_unanswered_comments, reply_comment, \
+    process_negative_comments, process_negative_comments_in_post, get_comments, has_page_replied
 
 
 def log_message(message):
@@ -16,8 +13,6 @@ def log_message(message):
     print(f"[{timestamp}] {message}")
 
 
-# Wait for the server to start
-time.sleep(10)
 llm = Ollama(model="llama3.1")
 log_message("Модель Ollama 'llama3.1' инициализирована.")
 
@@ -42,57 +37,72 @@ Question: {input}
 """
 
 
-def delete_faiss_index():
-    log_message("Удаляем FAISS индекс.")
-    response = requests.delete(f"{VECTOR_API_URL}/delete_index/")
-
-    if response.status_code == 200:
-        log_message("FAISS индекс успешно удален.")
-        return "Faiss успешно удален."
-    else:
-        log_message(f"Ошибка при удалении FAISS индекса: {response.json().get('detail')}")
-        return {"status": "error", "message": response.json().get("detail", "Ошибка при удалении FAISS индекса.")}
-
-#
-# def upload_file_vdb(file):
-#     log_message("Загружаем файл")
-#     API_URL = f"{VECTOR_API_URL}/upload/"
-#
-#     file_path = file
-#     file_name = os.path.basename(file_path)
-#
-#     # Открываем файл в бинарном режиме
-#     with open(file_path, 'rb') as f:
-#         files = {'file': (file_name, f)}
-#         response = requests.post(API_URL, files=files)
-#
-#     # Обработка ответа от сервера
-#     if response.status_code == 200:
-#         log_message("Файл успешно загружен.")
-#         return "Файл успешно загружен."
-#     else:
-#         log_message(f"Ошибка при загрузке файла: {response.json().get('detail')}")
-#         return f"Ошибка: {response.json().get('detail')}"
+def generate_response(user_query, context):
+    log_message(f"Генерация ответа на запрос: {user_query}")
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
+
+    log_message(f"Контекст из базы данных: {context[:100]}...")
+    full_prompt = prompt.format(context=context, input=user_query)
+
+    response = llm.invoke(full_prompt)
+    log_message(f"Сгенерированный ответ: {response}")
+    return response
 
 
 def generate_responses(user_queries, context):
     log_message(f"Генерация ответов на {len(user_queries)} запросов")
     prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
-    
+
     # Формируем список полных промптов для каждого запроса
     full_prompts = [prompt.format(context=context, input=query) for query in user_queries]
-    
+
     # Используем llm.batch для получения ответов на все промпты
     responses = llm.batch(full_prompts)
     log_message("Ответы сгенерированы.")
     return responses
 
 
-
-
-def process_comments(ACCESS_TOKEN, user_context):
-    log_message("Начинаем процесс скрытия отрицательных комментариев.")
-    hidden_comments_data = hide_negative_comments(ACCESS_TOKEN)
+def process_single_post(post_id, token, action, user_context):
+    log_message(f"Начинаем обработку поста {post_id}")
+    page_id = get_page_id(token)
+    full_post_id = page_id + "_" + post_id
+    # Шаг 1: Скрытие негативных комментариев
+    processed_comments = process_negative_comments_in_post(full_post_id, token, action)
+
+    # Шаг 2: Получение неотвеченных комментариев
+    comments = get_comments(full_post_id, token)
+    unanswered_comments = []
+    for comment in comments:
+        comment_id = comment['id']
+        if not comment.get('is_hidden', False) and not has_page_replied(comment_id, get_page_id(token), token):
+            unanswered_comments.append(comment)
+
+    log_message(f"Найдено {len(unanswered_comments)} неотвеченных комментариев.")
+
+    # Шаг 3: Ответ на неотвеченные комментарии
+    replies = []
+    for comment in unanswered_comments:
+        message = comment['message']
+        response_message = generate_response(message, context=user_context)
+        if reply_comment(comment_id=comment['id'], message=response_message, token=token):
+            replies.append({
+                'comment_id': comment['id'],
+                'comment_message': comment['message'],
+                'reply_message': response_message
+            })
+
+    return [{
+        "status": "completed",
+        "post_id": full_post_id,
+        "hidden_or_deleted_comments": processed_comments,
+        "replies": replies
+    }]
+
+
+def process_comments(ACCESS_TOKEN, action, user_context):
+    log_message(f"Selected action: {action}")
+
+    hidden_comments_data = process_negative_comments(ACCESS_TOKEN, action)
     log_message(f"Количество постов с скрытыми комментариями: {len(hidden_comments_data)}")
 
     log_message("Получение неотвеченных комментариев.")
@@ -105,8 +115,7 @@ def process_comments(ACCESS_TOKEN, user_context):
 
     log_message(f"ID страницы: {page_id}")
 
-    processed_posts = []
-    processed_comment_ids = set()
+    processed_comment_ids = set()  # Отслеживание обработанных комментариев
 
     all_comments = []
     all_comment_ids = []
@@ -115,7 +124,7 @@ def process_comments(ACCESS_TOKEN, user_context):
 
     for post_data in posts_with_unanswered_comments:
         post_id = post_data['post_id']
-        post_message = post_data['post_message']
+        # post_message = post_data['post_message']
         unanswered_comments = post_data['unanswered_comments']
 
         for comment in unanswered_comments:
@@ -159,33 +168,29 @@ def process_comments(ACCESS_TOKEN, user_context):
     return result_data
 
 
-
 with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Facebook Comment Filter")
+    token_input = gr.Textbox(label="Access Token")
+    context_input = gr.Textbox(label="Контекст")
+    radio = gr.Radio(["Hide", "Delete"], info="Choose hide or delete comments", show_label=False)
+
     with gr.Tab("Главная страница"):
-        gr.Markdown("# Facebook Comment Filter")
-        token_input = gr.Textbox(label="Access Token")
-        context_input = gr.Textbox(label="Контекст")  # Добавлено текстовое поле для ввода контекста
         output_main = gr.JSON()
         process_btn = gr.Button("Процессировать комментарии")
-        process_btn.click(
-            process_comments,
-            inputs=[token_input, context_input],  # Обновлено: добавлен context_input
-            outputs=output_main
-        )
-
-    # with gr.Tab("Загрузить данные"):
-    #     gr.Markdown("# Отправь excel файл")
-    #     file_input = gr.File(label="Загрузите Excel файл (.xlsx)")
-    #     output_second = gr.Text()
-    #     second_page_btn = gr.Button("Отправить файл")
-    #     second_page_btn.click(upload_file_vdb, inputs=file_input, outputs=output_second)
-    #     delete_btn = gr.Button("Удалить FAISS индекс")
-    #     delete_btn.click(delete_faiss_index, outputs=output_second)
+        process_btn.click(process_comments, inputs=[token_input, radio, context_input],
+                          # Обновлено: добавлен context_input
+                          outputs=output_main)
+
+    with gr.Tab("Обработать пост"):
+        post_id = gr.Textbox(label="Post ID")
+        output = gr.JSON()
+        process_post_btn = gr.Button("Обработать пост")
+        process_post_btn.click(process_single_post, inputs=[post_id, token_input, radio, context_input],
+                               outputs=output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch(
         debug=True,
         server_port=7860,
-        server_name="0.0.0.0",
-
+        server_name="0.0.0.0"
     )