changed readme.md

README.md

@@ -7,23 +7,23 @@ sdk: docker
 app_port: 7860
 ---
 
-# Нейросетевой помощник — веб-приложение
+# НейроЛингвист — интеллектуальный помощник для работы с текстом
 
-Веб-приложение на Flask, предоставляющее доступ к 10+ нейросетевым функциям: анализ тональности, генерация текста, суммаризация, распознавание объектов, удаление фона, раскрашивание фото, определение эмоций, перенос стиля, создание мемов и история (в процессе разработки). Модели загружаются локально с Hugging Face (через зеркало `hf-mirror.com`).
+Веб-приложение на Flask, объединяющее **нейросетевые** и **логические** функции обработки текста. Позволяет анализировать тональность, генерировать продолжение, делать краткий пересказ, общаться с ИИ-агентом, а также выполнять простые текстовые операции: подсчёт статистики, перемешивание слов, преобразование в leetspeak, сравнение двух текстов и транслитерацию.
 
 ## возможности
 
-| Функция | Описание | Тип ввода |
-|---------|----------|-----------|
-| **Анализ тональности** | Определяет эмоциональную окраску текста (негатив/нейтраль/позитив) | Текст |
-| **Генерация текста** | Продолжает ваш промпт на основе GPT‑2 | Текст |
-| **Суммаризация** | Сжимает длинный текст в краткий пересказ (T5/mT5) | Текст |
-| Распознавание объектов | Находит объекты на фото (DETR) | Изображение |
-| Удаление фона | Убирает фон с портрета или предмета (Replicate) | Изображение |
-| Раскрашивание | Превращает ч/б фото в цветное | Изображение |
-| Определение эмоций | Распознаёт эмоцию по лицу на фото | Изображение |
-| Перенос стиля | Перерисовывает одно фото в стиле другого (Replicate) | Два изображения |
-| Создание мема | Накладывает ваш текст на шаблон с картинкой | Текст |
+| Функция | Тип | Описание |
+|---------|-----|----------|
+| **Тональность** | ИИ | Определяет эмоциональную окраску текста (негатив/нейтраль/позитив) с использованием модели `tabularisai/multilingual-sentiment-analysis`. |
+| **Генерация текста** | ИИ | Продолжает заданный промпт на основе GPT‑2 (локально). |
+| **Суммаризация** | ИИ | Сжимает длинный текст в краткий пересказ с помощью `IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta`. |
+| **Чат с ИИ** | ИИ | Диалог с агентом через Hugging Face Inference API (модель `zai-org/GLM-5.2:novita`). Поддерживает контекст беседы. |
+| **Статистика текста** | Логика | Подсчёт числа символов (с пробелами и без) и количества слов. |
+| **Перемешать слова** | Логика | Случайная перестановка слов в предложении. |
+| **Leetspeak** | Логика | Замена кириллических букв на цифры и символы (например, «а» → «@», «о» → «0»). |
+| **Сравнить два текста** | Логика | Вычисление процентного совпадения уникальных слов. |
+| **Транслитерация** | Логика | Преобразование кириллицы в латиницу по стандартным правилам. |
 
 ---
 
@@ -38,7 +38,7 @@ app_port: 7860
 
 1. Клонируйте репозиторий:
    ```bash
-   git clone https://github.com/your-username/neural-web.git
+   git clone https://github.com/Adieva15/networkbot.git
    cd neural-web
    ```
 
@@ -55,12 +55,13 @@ app_port: 7860
    ```
 
 4. Настройте `config.py` (при необходимости измените модели). По умолчанию используются зеркало Hugging Face и следующие модели:
-   - Тональность: `nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment`
-   - Генерация: `gpt2`
-   - Суммаризация: `IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta`
-   - Распознавание объектов: ``
-   - Эмоции: ``
-   - (Для удаления фона и стиля требуется ключ Replicate — опционально)
+   Создайте файл .env или установите переменную HF_TOKEN с вашим токеном Hugging Face (для работы чата через Inference API).
+
+    Пример:
+    
+    bash
+    export HF_TOKEN="hf_xxxxxxxxxxxxxxxx"
+    Токен можно получить на huggingface.co/settings/tokens.
 
 5. Запустите приложение:
    ```bash
@@ -68,7 +69,7 @@ app_port: 7860
    ```
 
 6. Откройте браузер по адресу:  
-   `http://127.0.0.1:5000`
+   `http://127.0.0.1:7860`
 
 > **При первом запуске** модели будут загружены с `hf-mirror.com`. Это может занять несколько минут (размер файлов от 300 МБ до 1.5 ГБ). Прогресс отображается в консоли.
 
@@ -77,24 +78,20 @@ app_port: 7860
 ## Структура проекта
 
 ```
-neural-web/
+networkbot/
 ├── app.py                 # Главный файл Flask
 ├── config.py              # Настройки моделей и API
-├── functions/             # Модули с нейросетевыми функциями
+├── functions/             # Модули с функциями
 │   ├── __init__.py
 │   ├── sentiment.py
 │   ├── generate_text.py
 │   ├── summarize.py
-│   ├── detect_objects.py
-│   ├── remove_bg.py
-│   ├── colorize.py
-│   ├── detect_emotion.py
-│   ├── style_transfer.py
-│   └── meme.py
+│   ├── chat.py
+│   ├── text_stats.py
+│   └── text_utils.py
 ├── templates/
-│   └── index.html         # Основная страница (форма с выбором функций)
-├── static/                # (Опционально) CSS, JS
-├── uploads/               # Временная папка для загруженных файлов
+│   └── index.html         # Главная страница (интерфейс)
+├── static/                # (опционально) стили, скрипты
 ├── requirements.txt       # Список зависимостей
 └── README.md
 ```
@@ -105,22 +102,29 @@ neural-web/
 
 ### Через веб-интерфейс
 
-1. Выберите нужную функцию из выпадающего списка.
-2. Введите текст или загрузите изображение(я).
-3. Нажмите «Отправить».
-4. Результат появится на той же странице (текст или изображение).
+Выберите нужную функцию из выпадающего списка.
+
+Введите текст (для сравнения – два текста).
+
+Нажмите «→ Отправить» – результат появится внизу.
+
+Для чата – выберите «Чат», введите сообщение и нажмите Enter или кнопку «→».
+
+Переключайте тему (светлая/тёмная) кнопкой в правом верхнем углу.
 
 ### Примеры запросов
 
-- **Тональность**:  
-  *«Фильм был потрясающим!»* → `Позитивный`
-- **Генерация**:  
-  *«Однажды в студёную зимнюю пору…»* → продолжение текста
-- **Суммаризация**:  
-  (длинная статья) → краткий абзац
-- **Перенос стиля**:  
-  загрузите фото содержимого (например, ваш портрет) и фото стиля (например, картину Ван Гога)
+Тональность:
+«Фильм был потрясающим!» → Позитивный
+
+Генерация:
+«Однажды в студёную зимнюю пору…» → продолжение текста
+
+Суммаризация:
+(длинная статья) → краткий абзац
 
+Чат:
+«Что такое цифровой двойник?» → ответ от ИИ
 ---
 
 ## Конфигурация
@@ -129,11 +133,11 @@ neural-web/
 
 | Переменная | Описание | Значение по умолчанию |
 |------------|----------|-----------------------|
-| `HF_ENDPOINT` | Зеркало Hugging Face | `https://hf-mirror.com` |
-| `MODEL_NAME` | Модель для тональности | `nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment` |
-| `model_gt` | Модель для генерации текста | `gpt2` |
-| `model_sum` | Модель для суммаризации | `t5-small` |
-| `REPLICATE_API_TOKEN` | Токен для Replicate (удаление фона, стиль) | (необязательно) |
+model_name	Модель для тональности	tabularisai/multilingual-sentiment-analysis
+model_gt	Модель для генерации	gpt2
+model_sum	Модель для суммаризации	IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta
+model_chat	Модель для чата (через HF API)	zai-org/GLM-5.2:novita
+HF_TOKEN	Токен Hugging Face (обязателен для чата)	(не задан)
 
 Для использования функций удаления фона и переноса стиля необходимо получить бесплатный API‑ключ на [replicate.com](https://replicate.com) и указать его в `.env` или прямо в `config.py`. Без ключа эти две кнопки будут выдавать ошибку.
 
@@ -141,24 +145,24 @@ neural-web/
 
 ## Зависимости
 
-Основные библиотеки (полный список в `requirements.txt`):
+Основные библиотеки (полный список в requirements.txt):
 
 - Flask 2.3+
 - Transformers 4.36+
 - Torch 2.0+
-- Pillow
+- OpenAI
 - Requests
-- Replicate (опционально)
+- NumPy
 
 ---
 
 ## Тестирование
 
-После запуска проверьте все функции. Если какая-то команда не работает, проверьте:
+После запуска проверьте все функции. Если какая-то команда не работает, убедитесь, что:
 
-- Интернет-соединение (для загрузки моделей).
-- Наличие свободного места на диске.
-- Установлен ли `torch` с поддержкой CPU/GPU (по умолчанию CPU).
+- Интернет-соединение активно (для загрузки моделей и API).
+- Переменная HF_TOKEN установлена корректно (для чата).
+- Достаточно свободной оперативной памяти.
 
 ---
 
@@ -172,10 +176,9 @@ neural-web/
 
 ## Планы по развитию
 
-- Добавить историю запросов (с сохранением в SQLite).
-- Реализовать пакетную обработку (несколько текстов/фото за раз).
-- Выбор различных моделей для каждой функции через интерфейс.
-- Экспорт результатов в PDF/JSON.
+- Добавить возможность загрузки файлов (txt, docx) для обработки.
+- Реализовать сохранение истории запросов.
+- Подключить дополнительные модели (например, для перевода или исправления ошибок).
 
 ---
 

config.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 import torch
 import os
@@ -15,9 +14,6 @@ model_gt='gpt2'
 
 SUMMARIZE_API=''
 model_sum='IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta'
-# model_sum='t5-small'
-
-
 
 EMOTION_API = "https://api-inference.huggingface.co/models/harsh3474/face-emotion-recognition"