app.py

import os
import gradio as gr
import pandas as pd
from langchain.schema import SystemMessage
from langchain_community.chat_models.gigachat import GigaChat
from openpyxl import load_workbook

# Авторизация в GigaChat Pro
gc_key = os.getenv('GPT_KEY')
chat_pro = GigaChat(credentials=gc_key, model='GigaChat-Pro', max_tokens=68, temperature=1, 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:
        if sheet_name == "Пол Поколение Психотип":
            features[sheet_name] = df.set_index(['Пол', 'Поколение', 'Психотип'])['Инструкция'].to_dict()
        else:
            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] = {}

# Вспомогательная функция для добавления префиксов и суффиксов
def add_prefix_suffix(prompt, prefix, suffix):
    return f"{prefix}\n{prompt}\n{suffix}"

# Функция для генерации стандартного промпта
def generate_standard_prompt(description, advantages, key_message):
    prompt = (
        f"Сгенерируй смс-сообщение для клиента.\n"
        f"Описание предложения: {description}\n"
        f"Преимущества: {advantages}\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.\n"
    )
    if key_message.strip():
        prompt += f"Убедись, что в готовом тексте есть следующая ключевая информация: {key_message.strip()}"
    return prompt.strip()

# Функция для генерации персонализированного промпта
def generate_personalization_prompt(key_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf):
    prompt = "Адаптируй, не превышая длину сообщения в 250 знаков с пробелами, текст с учетом следующих особенностей:\n"
    combined_instruction = ""
    additional_instructions = ""

    if gender and generation and psychotype:
        key = (gender, generation, psychotype)
        combined_instruction = features.get("Пол Поколение Психотип", {}).get(key, "")

    if not combined_instruction:
        additional_instructions += f"{features.get('Пол', {}).get(gender, '')}\n"
        additional_instructions += f"{features.get('Поколение', {}).get(generation, '')}\n"
        additional_instructions += f"{features.get('Психотип', {}).get(psychotype, '')}\n"

    additional_instructions += f"{features.get('Стадия бизнеса', {}).get(business_stage, '')}\n"
    additional_instructions += f"{features.get('Отрасль', {}).get(industry, '')}\n"
    additional_instructions += f"{features.get('ОПФ', {}).get(opf, '')}\n"

    prompt += combined_instruction if combined_instruction else additional_instructions
    prompt += f"Убедись, что в готовом тексте есть следующая ключевая информация: {key_message.strip()}"
    
    return prompt.strip()

# Функция для генерации сообщения с 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 повторной генерации сообщения, пока оно не станет короче 250 знаков
def generate_message_gigachat_pro_with_retry(prompt):
    for _ in range(10):
        message = generate_message_gigachat_pro(prompt)
        if len(message) <= 250:
            return message
    return message

# Функция для обработки генерации промптов и сообщений
def handle_generation(desc, benefits, key_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf):
    # Генерация стандартного промпта
    standard_prompt = generate_standard_prompt(desc, benefits, key_message)
    # Генерация персонализированного промпта
    personalization_prompt = generate_personalization_prompt(key_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf)
    
    return standard_prompt, personalization_prompt

# Функция для генерации всех сообщений
def generate_all_messages(non_personalized_prompt, personalized_prompt):
    # Варианты предложений для начала и конца
    prefixes = [
        "Начни сообщение с призыва к действию с продуктом.",
        "Начни сообщение с указания на пользу продукта. Используй глагол в побудительном наклонении.",
        "Начни сообщение с вопроса, который указывает на пользу продукта для клиента."
    ]
    suffixes = [
        "Убедись, что готовый текст начинается с призыва к действию с продуктом.",
        "Убедись, что готовый текст начинается с указания на пользу продукта и использования глагола в побудительном наклонении.",
        "Убедись, что готовый текст начинается с вопроса, который указывает на пользу продукта для клиента."
    ]
    
    non_personalized_messages = []
    personalized_messages = []
    
    # Генерация трех неперсонализированных сообщений
    for i in range(3):
        prompt = add_prefix_suffix(non_personalized_prompt, prefixes[i], suffixes[i])
        message = generate_message_gigachat_pro_with_retry(prompt)
        non_personalized_messages.append(message)
    
    # Генерация трех персонализированных сообщений
    for i in range(3):
        full_personalized_prompt = f"{personalized_prompt}\n\nТекст для адаптации: {non_personalized_messages[i]}"
        prompt = add_prefix_suffix(full_personalized_prompt, prefixes[i], suffixes[i])
        message = generate_message_gigachat_pro_with_retry(prompt)
        personalized_messages.append(message)

    return non_personalized_messages, personalized_messages

# Интерфейс Gradio
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Tabs() as tabs:
        
        # Вкладка 1: Исходные данные
        with gr.TabItem("Исходные данные", id=0):
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    desc = gr.Textbox(
                        label="Описание предложения (предзаполненный пример можно поменять на свой)", 
                        lines=7,
                        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."
                        )
                    )
                    benefits = gr.Textbox(
                        label="Преимущества (предзаполненный пример можно поменять на свой)", 
                        lines=5,
                        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."
                        )
                    )
                    key_message = gr.Textbox(label="Ключевое сообщение (предзаполненный пример можно поменять на свой)", lines=3, value="Бесплатное обслуживание при покупках от 100 000 рублей в месяц.")

                with gr.Column():
                    gender = gr.Dropdown(label="Пол", choices=[None] + list(features.get('Пол', {}).keys()))
                    generation = gr.Dropdown(label="Поколение", choices=[None] + list(features.get('Поколение', {}).keys()))
                    psychotype = gr.Dropdown(label="Психотип", choices=[None] + list(features.get('Психотип', {}).keys()))
                    business_stage = gr.Dropdown(label="Стадия бизнеса", choices=[None] + list(features.get('Стадия бизнеса', {}).keys()))
                    industry = gr.Dropdown(label="Отрасль", choices=[None] + list(features.get('Отрасль', {}).keys()))
                    opf = gr.Dropdown(label="ОПФ", choices=[None] + list(features.get('ОПФ', {}).keys()))

            non_personalized_prompt = gr.Textbox(label="Задание для копирайтера", lines=25, interactive=False)
            personalized_prompt = gr.Textbox(label="Задание для редактора", lines=25)
            
            btn_generate_prompts = gr.Button("Создать")
            # Привязка кнопки к функции генерации промптов
            btn_generate_prompts.click(
                fn=handle_generation, 
                inputs=[desc, benefits, key_message, gender, generation, psychotype, business_stage, industry, opf],
                outputs=[non_personalized_prompt, personalized_prompt]
            )
        
        # Вкладка 2: Промпты
        with gr.TabItem("Ассистент", id=1):
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("Промпт для копирайтера:")
                    non_personalized_prompt  # Здесь не нужно вызывать render(), просто добавьте блок
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("Промпт для редактора:")
                    personalized_prompt  # Аналогично, не вызывайте render()

        # Вкладка 3: Сообщения
        with gr.TabItem("Сообщения", id=2):
            with gr.Row():
                gr.Markdown("### Копирайтер")
                gr.Markdown("### Редактор")
                
            with gr.Row():
                non_personalized_1 = gr.Textbox(label="Стандартное сообщение 1", lines=4, interactive=False)
                personalized_1 = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение 1", lines=4, interactive=False)

            with gr.Row():
                non_personalized_2 = gr.Textbox(label="Стандартное сообщение 2", lines=4, interactive=False)
                personalized_2 = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение 2", lines=4, interactive=False)

            with gr.Row():
                non_personalized_3 = gr.Textbox(label="Стандартное сообщение 3", lines=4, interactive=False)
                personalized_3 = gr.Textbox(label="Персонализированное сообщение 3", lines=4, interactive=False)

            # Привязка кнопки для генерации сообщений
            btn_generate_messages = gr.Button("Генерировать сообщения")
            btn_generate_messages.click(
                fn=generate_all_messages, 
                inputs=[non_personalized_prompt, personalized_prompt],
                outputs=[non_personalized_1, personalized_1, non_personalized_2, personalized_2, non_personalized_3, personalized_3]
            )

demo.launch()