Update app.py

app.py

@@ -1,115 +1,15 @@
-import gradio as gr
-import os
-from datetime import datetime
 from gradio_client import Client
-import re
-import uuid
-import json
 
-# 初始化 Qwen 客户端（Qwen API）
+# 初始化客户端连接到 Qwen API
 client = Client("https://qwen-qwen-72b-chat-demo.hf.space/--replicas/ypz66/")
 
-OUTPUT_DIR = "outputs"
-os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
+# 发送请求并获取结果
+result = client.predict(
+    "Hello!!",  # 输入 'Input' Textbox 组件中的内容
+    [["Hello!", None]],  # Chatbot 输入的内容（Tuple 格式）
+    "Hello!!",  # 作为 'parameter_9' 组件的文本内容
+    api_name="/model_chat"  # 指定 API 名称
+)
 
-# 拆解 JD 成任务
-def extract_task_from_jd(jd):
-    message = f"""你是一个岗位分析助手，请根据以下JD内容提取一个可以用来测试候选人核心能力的具体任务。
-请以如下格式回复：
-任务:（任务描述）
-
-JD: {jd}"""
-    result = client.predict(
-        message,  # 输入 JD 描述
-        [["Hello!", None]],  # Chatbot 输入
-        "Hello!!",  # 作为参数 9 的文本
-        api_name="/model_chat"  # API 名称
-    )
-    return result.strip()  # 直接返回原始响应内容，便于调试
-
-# 基于任务生成三个解决方案
-def generate_solutions_from_task(task):
-    message = f"""你是一个解决方案生成助手，请根据以下任务设计三种不同的实现思路。
-请严格按如下格式输出：
-方案1:（内容）
-方案2:（内容）
-方案3:（内容）
-
-任务: {task}"""
-    result = client.predict(
-        message,  # 输入任务描述
-        [["Hello!", None]],  # Chatbot 输入
-        "Hello!!",  # 作为参数 9 的文本
-        api_name="/model_chat"  # API 名称
-    )
-    
-    # 使用正则表达式提取方案
-    solutions = re.findall(r"方案[123][:：]\s*(.*)", result)
-    
-    if len(solutions) < 3:
-        return result.strip(), "（解析失败，显示原始回复）", ""
-    
-    s1 = solutions[0].strip()
-    s2 = solutions[1].strip()
-    s3 = solutions[2].strip()
-    return s1, s2, s3
-
-# 构建 Gradio UI
-def build_ui():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("## 📌 JD 任务拆解 + 解决方案选择 Demo")
-
-        jd_input = gr.Textbox(label="输入 JD", placeholder="请输入岗位描述 JD")
-        task_output = gr.Textbox(label="拆解出的测试任务", lines=2, interactive=False)
-        generate_task_btn = gr.Button("🧠 拆解 JD 成任务")
-
-        generate_solutions_btn = gr.Button("🚀 基于任务生成三个方案")
-        sol1 = gr.Textbox(label="方案1 / 或原始回复", lines=10, interactive=False)
-        sol2 = gr.Textbox(label="方案2", lines=10, interactive=False)
-        sol3 = gr.Textbox(label="方案3", lines=10, interactive=False)
-
-        select_radio = gr.Radio(choices=["1", "2", "3"], label="请选择你最满意的解决方案编号")
-        
-        comment = gr.Textbox(lines=4, label="📝 请对选择的方案填写选择理由或批注该方案的优缺点")
-
-        user_solution = gr.Textbox(lines=6, label="📄 填写你自己的解决方案（可选）")
-
-        
-        submit = gr.Button("✅ 提交 RLHF 数据")
-        feedback = gr.Textbox(label="系统反馈", interactive=False)
-
-        task_state = gr.State()
-
-        def handle_task_gen(jd_text):
-            task = extract_task_from_jd(jd_text)
-            return task, task
-
-        def handle_solutions_gen(task_text):
-            s1, s2, s3 = generate_solutions_from_task(task_text)
-            return s1, s2, s3
-
-        def handle_submit(selected_idx, user_input_text, comment_text, task_text):
-            record = {
-                "task": task_text,
-                "selected_index": selected_idx,
-                "user_solution": user_input_text,
-                "comment": comment_text,
-                "timestamp": datetime.now().isoformat()
-            }
-            try:
-                with open("rlhf_jd_data.jsonl", "a", encoding="utf-8") as f:
-                    json.dump(record, f, ensure_ascii=False)
-                    f.write("\n")
-                return f"✅ 数据已保存，选择方案 {selected_idx}"
-            except Exception as e:
-                return f"❌ 保存失败：{str(e)}"
-
-        generate_task_btn.click(fn=handle_task_gen, inputs=[jd_input], outputs=[task_output, task_state])
-        generate_solutions_btn.click(fn=handle_solutions_gen, inputs=[task_state], outputs=[sol1, sol2, sol3])
-        submit.click(fn=handle_submit, inputs=[select_radio, user_solution, comment, task_state], outputs=[feedback])
-
-    return demo
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo = build_ui()
-    demo.launch()
+# 打印返回的结果
+print(result)