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@@ -26,4 +26,34 @@ try:
     print(f"✅ 模型 2 (问答: {model2_name}) 加载成功！")
 except Exception as e:
     print(f"❌ 模型 2 (问答: {model2_name}) 加载失败: {e}")
-    qa_model = None
+    qa_model = None
+    # --- 2. 推理函数 ---
+# 这个函数现在接受一个问题/提示词和一个上下文
+def get_model_outputs(question_or_prompt, context, max_length=100):
+    output_text_gen = "文本生成模型未加载或生成失败。"
+    output_qa = "问答模型未加载或生成失败。"
+
+    # 模型 1: 文本生成
+    if generator1:
+        try:
+            # 文本生成模型将问题和上下文作为其prompt的一部分
+            full_prompt_for_gen = f"{question_or_prompt}\nContext: {context}" if context else question_or_prompt
+            gen_result = generator1(full_prompt_for_gen, max_new_tokens=max_length, num_return_sequences=1, truncation=True)
+            output_text_gen = gen_result[0]['generated_text']
+            # 清理：移除输入部分，只保留生成内容
+            if output_text_gen.startswith(full_prompt_for_gen):
+                output_text_gen = output_text_gen[len(full_prompt_for_gen):].strip()
+        except Exception as e:
+            output_text_gen = f"文本生成模型 ({model1_name}) 错误: {e}"
+
+    # 模型 2: 问答
+    if qa_model and context: # 问答模型必须有上下文
+        try:
+            qa_result = qa_model(question=question_or_prompt, context=context)
+            output_qa = qa_result['answer']
+        except Exception as e:
+            output_qa = f"问答模型 ({model2_name}) 错误: {e}"
+    elif qa_model and not context:
+        output_qa = "问答模型需要提供上下文才能回答问题。"
+
+    return output_text_gen, output_qa