File size: 7,907 Bytes
5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 53fe915 490fb9e 5071500 172ee17 53fe915 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 53fe915 5071500 53fe915 5071500 172ee17 53fe915 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 172ee17 5071500 |
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 |
import gradio as gr
import threading
import time
from chatbot import ITMOChatbot
from update_data import update_data_async
# Инициализация с обработкой ошибок
try:
chatbot = ITMOChatbot()
print('Чат-бот инициализирован успешно')
except Exception as e:
print(f'Ошибка инициализации чат-бота: {e}')
chatbot = None
def chat_with_bot(message, history):
if not message.strip():
return history, ''
if not chatbot:
return history + [[message, 'Чат-бот не инициализирован. Попробуйте обновить страницу.']], ''
try:
response, relevance_score = chatbot.chat(message, history)
# Проверяем, что ответ не пустой и не содержит технических деталей
if not response or response.startswith('[') or len(response.strip()) < 5:
response = 'К сожалению, не смог сгенерировать ответ. Попробуйте переформулировать вопрос.'
# Убираем лишние скобки и форматирование
if response.startswith('[[') and response.endswith(']]'):
# Извлекаем только текст ответа из формата [['user', 'bot_response']]
try:
import ast
parsed = ast.literal_eval(response)
if isinstance(parsed, list) and len(parsed) > 0 and isinstance(parsed[0], list) and len(parsed[0]) > 1:
response = parsed[0][1]
except:
# Если не удалось распарсить, берем как есть
pass
return history + [[message, response]], ''
except Exception as e:
print(f'Ошибка в чате: {e}')
error_msg = 'Произошла ошибка при обработке запроса. Попробуйте еще раз.'
return history + [[message, error_msg]], ''
def get_recommendations(programming_exp, math_level, interests, semester, skills):
if not semester:
return 'Пожалуйста, укажите семестр для получения рекомендаций.'
if not chatbot:
return 'Чат-бот не инициализирован. Попробуйте обновить страницу.'
try:
# Объединяем интересы и навыки
all_interests = list(set(interests + skills))
profile = {
'programming_experience': programming_exp,
'math_level': math_level,
'interests': all_interests,
'semester': semester
}
recommendations = chatbot.recommend_courses(profile)
# Проверяем качество ответа
if not recommendations or recommendations.startswith('[') or len(recommendations.strip()) < 10:
recommendations = 'К сожалению, не удалось сгенерировать рекомендации. Попробуйте изменить параметры профиля.'
return recommendations
except Exception as e:
print(f'Ошибка в рекомендациях: {e}')
return f'Ошибка при получении рекомендаций: {str(e)}'
def update_data_ui():
try:
update_data_async()
return 'Данные успешно обновлены!'
except Exception as e:
return f'Ошибка при обновлении данных: {str(e)}'
def update_data_thread():
return gr.update(value='Обновление данных...', interactive=False)
with gr.Blocks(title='ITMO Магистратура - Чат-бот', theme=gr.themes.Soft()) as demo:
gr.Markdown('# 🤖 Чат-бот для абитуриентов магистратур ITMO')
gr.Markdown('Задавайте вопросы о программах ИИ и AI Product, получайте персональные рекомендации по курсам.')
with gr.Row():
with gr.Column(scale=2):
chatbot_interface = gr.ChatInterface(
chat_with_bot,
title='💬 Чат с ботом',
description='Спрашивайте о дисциплинах, программах, учебных планах',
examples=[
'Какие дисциплины по NLP в 1 семестре программы ИИ?',
'Расскажи о программе AI Product',
'Какие курсы по машинному обучению есть в программе ИИ?',
'Сколько кредитов за дисциплину "Глубокое обучение"?'
]
)
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown('### 👤 Профиль для рекомендаций')
with gr.Row():
programming_exp = gr.Slider(
minimum=0, maximum=5, value=2, step=1,
label='Опыт программирования (0-5)',
info='0 - нет опыта, 5 - эксперт'
)
math_level = gr.Slider(
minimum=0, maximum=4, value=2, step=1,
label='Уровень математики (0-4)',
info='0 - базовый, 4 - продвинутый'
)
gr.Markdown('**Интересы:**')
interests = gr.CheckboxGroup(
choices=['ml', 'dl', 'nlp', 'cv', 'product', 'business', 'research', 'data', 'systems'],
value=['ml'],
label='Области интересов',
info='Выберите интересующие направления'
)
gr.Markdown('**Навыки:**')
skills = gr.CheckboxGroup(
choices=['python', 'java', 'sql', 'git', 'docker', 'aws', 'tensorflow', 'pytorch', 'scikit-learn'],
value=['python'],
label='Технические навыки',
info='Выберите имеющиеся навыки'
)
semester = gr.Dropdown(
choices=['1', '2', '3', '4'],
label='Целевой семестр',
info='Для получения рекомендаций'
)
recommend_btn = gr.Button('🎯 Получить рекомендации', variant='primary')
recommendations_output = gr.Textbox(
label='Рекомендации',
lines=12,
interactive=False
)
recommend_btn.click(
get_recommendations,
inputs=[programming_exp, math_level, interests, semester, skills],
outputs=recommendations_output
)
with gr.Row():
update_btn = gr.Button('🔄 Обновить данные', variant='secondary')
update_status = gr.Textbox(
label='Статус обновления',
interactive=False,
visible=False
)
update_btn.click(
update_data_thread,
outputs=update_status
).then(
update_data_ui,
outputs=update_status
)
if __name__ == '__main__':
# Для Docker и HF Spaces
demo.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=7860)
|