Update app.py

app.py

@@ -23,7 +23,7 @@ def create_vector_db_if_not_exists():
         print("База знаний не найдена. Запускаю процесс создания...")
         if not os.path.exists(SOURCE_DOCUMENT):
             raise FileNotFoundError(f"Ошибка: Файл '{SOURCE_DOCUMENT}' не найден.")
-
+        
         loader = UnstructuredWordDocumentLoader(SOURCE_DOCUMENT)
         documents = loader.load()
         text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
@@ -41,7 +41,8 @@ create_vector_db_if_not_exists()
 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=EMBEDDING_MODEL)
 db = FAISS.load_local(FAISS_INDEX_PATH, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)
 llm = HuggingFaceHub(repo_id=LLM_REPO_ID, model_kwargs={"temperature": 0.1, "max_new_tokens": 1024})
-qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_ retriever(search_kwargs={"k": 3}), return_source_documents=True)
+# ИСПРАВЛЕННАЯ СТРОКА НИЖЕ (убран пробел в as_retriever)
+qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), return_source_documents=True)
 
 # --- ФУНКЦИЯ ДЛЯ ИНТЕРФЕЙСА ---
 def get_response(message, history):
@@ -63,4 +64,4 @@ demo = gr.ChatInterface(
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()