File size: 5,552 Bytes
461adca
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
"""
Test script to verify Gemini models for legal position generation
"""
import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from google import genai
from google.genai import types

# Load environment variables
load_dotenv()

SYSTEM_PROMPT = """Ти - експертний юридичний асистент, який спеціалізується на аналізі судових рішень 
та формуванні правових позицій Верховного Суду України."""

def test_gemini_model(model_name: str, test_content: str):
    """Test a specific Gemini model"""
    print(f"\n{'='*80}")
    print(f"Testing model: {model_name}")
    print(f"{'='*80}\n")
    
    try:
        client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))
        
        json_instruction = """
Відповідь ОБОВ'ЯЗКОВО має бути у форматі JSON з такою структурою:
{
    "title": "Заголовок правової позиції",
    "text": "Текст правової позиції", 
    "proceeding": "Вид провадження",
    "category": "Категорія"
}
"""
        full_content = f"{test_content}\n\n{json_instruction}"
        
        contents = [
            types.Content(
                role="user",
                parts=[
                    types.Part.from_text(text=full_content),
                ],
            ),
        ]
        
        # Build config based on model version
        config_params = {
            "temperature": 0,
            "max_output_tokens": 1000,
            "system_instruction": [
                types.Part.from_text(text=SYSTEM_PROMPT),
            ],
        }
        
        # Only add response_mime_type for models that support it
        if not model_name.startswith("gemini-3"):
            config_params["response_mime_type"] = "application/json"
            print("✓ Using response_mime_type='application/json'")
        else:
            print("✓ NOT using response_mime_type (Gemini 3 model)")
        
        generate_content_config = types.GenerateContentConfig(**config_params)
        
        print(f"Sending request to {model_name}...")
        response = client.models.generate_content(
            model=model_name,
            contents=contents,
            config=generate_content_config,
        )
        
        response_text = response.text
        print(f"\n📝 Raw response (first 300 chars):\n{response_text[:300]}...\n")
        
        # Try to parse JSON
        text_to_parse = response_text.strip()
        
        # Remove markdown code blocks if present
        if text_to_parse.startswith("```json"):
            text_to_parse = text_to_parse[7:]
            print("✓ Removed ```json wrapper")
        elif text_to_parse.startswith("```"):
            text_to_parse = text_to_parse[3:]
            print("✓ Removed ``` wrapper")
        
        if text_to_parse.endswith("```"):
            text_to_parse = text_to_parse[:-3]
            print("✓ Removed trailing ```")
        
        text_to_parse = text_to_parse.strip()
        
        # Try to find JSON object in the text
        start_idx = text_to_parse.find('{')
        end_idx = text_to_parse.rfind('}')
        
        if start_idx != -1 and end_idx != -1:
            text_to_parse = text_to_parse[start_idx:end_idx + 1]
            print(f"✓ Extracted JSON from position {start_idx} to {end_idx}")
        
        json_response = json.loads(text_to_parse)
        
        print(f"\n✅ Successfully parsed JSON!")
        print(f"📋 Parsed response:")
        print(json.dumps(json_response, ensure_ascii=False, indent=2))
        
        # Check required fields
        required_fields = ["title", "text", "proceeding", "category"]
        missing_fields = [field for field in required_fields if field not in json_response]
        
        if missing_fields:
            print(f"\n⚠️  Missing fields: {missing_fields}")
        else:
            print(f"\n✅ All required fields present!")
        
        return True
        
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"\n❌ JSON parsing error: {str(e)}")
        print(f"Failed to parse: {text_to_parse[:200]}...")
        return False
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ Error: {str(e)}")
        import traceback
        traceback.print_exc()
        return False


if __name__ == "__main__":
    # Test content
    test_content = """
Проаналізуй це судове рішення та сформуй правову позицію:

Суд встановив, що позивач звернувся з позовом про стягнення заборгованості по заробітній платі.
Відповідач заперечував проти позову, посилаючись на відсутність трудових відносин.
Суд встановив наявність трудових відносин та задовольнив позов.
"""
    
    print("="*80)
    print("GEMINI MODELS COMPARISON TEST")
    print("="*80)
    
    models = [
        "gemini-2.0-flash-exp",
        "gemini-3-flash-preview"
    ]
    
    results = {}
    for model in models:
        results[model] = test_gemini_model(model, test_content)
    
    print("\n" + "="*80)
    print("SUMMARY")
    print("="*80)
    for model, success in results.items():
        status = "✅ SUCCESS" if success else "❌ FAILED"
        print(f"{model}: {status}")