Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+import os
+import logging
+import io
+import json
+import tempfile
+from pptx import Presentation
+from docx import Document
+from pdf2image import convert_from_path
+from PIL import Image
+import pytesseract
+import base64
+from mistralai import Mistral
+import gradio as gr
+from dotenv import load_dotenv
+from utils import preprocess_text, convert_pptx_to_json, convert_pdf_to_json, convert_docx_to_json
+
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+load_dotenv()
+
+api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")  
+model = "mistral-large-latest"
+client = Mistral(api_key=api_key)
+
+def convert_file_to_json(file1, file2):
+    results = {}
+    
+    ext1 = file1.name.split('.')[-1].lower()
+    ext2 = file2.name.split('.')[-1].lower()
+
+    if ext1 == 'pptx':
+        json_1 = convert_pptx_to_json(file1, file1.name)
+    elif ext1 == 'docx':
+        json_1 = convert_docx_to_json(file1, file1.name)
+    elif ext1 == 'pdf':
+        json_1 = convert_pdf_to_json(file1, api_key)
+    else:
+        return "Unsupported file type for file 1."
+
+    if ext2 == 'pptx':
+        json_2 = convert_pptx_to_json(file2, file2.name)
+    elif ext2 == 'docx':
+        json_2 = convert_docx_to_json(file2, file2.name)
+    elif ext2 == 'pdf':
+        json_2 = convert_pdf_to_json(file2, api_key)
+    else:
+        return "Unsupported file type for file 2."
+
+    text_file1 = preprocess_text("\n".join(slide["text"] for slide in json_1.get('slides', [])) if 'slides' in json_1 else \
+                 "\n".join(paragraph["text"] for paragraph in json_1.get('paragraphs', [])) if 'paragraphs' in json_1 else \
+                 "\n".join(json_1.get('text', [])))
+
+    text_file2 = preprocess_text("\n".join(slide["text"] for slide in json_2.get('slides', [])) if 'slides' in json_2 else \
+                 "\n".join(paragraph["text"] for paragraph in json_2.get('paragraphs', [])) if 'paragraphs' in json_2 else \
+                 "\n".join(json_2.get('text', [])))
+
+    input_data = f"""
+        Ты специалист, который должен произвести анализ текста финального дизайн-макета и прототипа 
+        digital продукта. Тебе нужно внимательно сравнить следующие тексты:
+
+            1. **Текст прототипа**:
+            {text_file1}
+
+            2. **Текст макета**:
+            {text_file2}
+
+        Пожалуйста, укажи следующие аспекты:
+
+        - **Сравнение содержимого**: Отметь, если есть какие-либо важные различия в сообщениях, которые были изменены, добавлены или удалены.
+        - **Грамматические и стилистические ошибки**: Укажи, если в тексте макета есть ошибки или стилистические несоответствия по сравнению с прототипом.
+        - **Конкретные примеры**: Приведи конкретные примеры из текста, где прототип и макет отличаются друг от друга.
+
+        Сформируй отчет в виде четкого списка с использованием нумерации, чтобы было удобно для дальнейшего анализа.
+        """
+        
+    print("Входные данные для модели:\n", input_data)
+    
+    chat_response = client.chat.complete(
+        model=model,
+        messages=[
+            {
+                "role": "user",
+                "content": input_data,
+            },
+        ]
+    )
+
+    analysis = chat_response.choices[0].message.content
+    logging.info(f"Model output: {analysis}")
+
+    analysis_file_path = "analysis_report.txt"
+    with open(analysis_file_path, 'w', encoding='utf-8') as analysis_file:
+        analysis_file.write(analysis)
+
+    return analysis_file_path
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=convert_file_to_json,
+    inputs=[gr.File(label="Прототип вашего проекта"), gr.File(label="Дизайн-макет проекта")],
+    outputs=gr.File(label="Анализ отчёт (TXT файл)"),
+    title="Конвертер файлов в JSON и анализ текста",
+    description="Загрузите два файла (PPTX, DOCX, PDF), а модель проведёт анализ текста в макете на основе прототипа."
+)
+
+iface.launch(share=True)