...

app/main_gradio_test_FS_test.py

@@ -354,6 +354,7 @@ with gr.Blocks(theme=theme, css_paths=css_path) as demo:
                 advanced_btn = gr.Button(value="➕ Продвинутые настройки (пока не работает)", size="sm")
                 # Блок продвинутых настроек, изначально скрыт
                 with gr.Column(visible=False) as advanced_block:
+                    gr.Markdown(elem_classes=["block-subtitle"])
                     gr.Markdown("**💡 Уровни задач (таксономия):**")
                     уровень_повторение = gr.Checkbox(label="Повторение")
                     уровень_применение = gr.Checkbox(label="Применение")
@@ -421,7 +422,7 @@ with gr.Blocks(theme=theme, css_paths=css_path) as demo:
                 gr.Markdown(
                     """
                     🙌 Если вас заинтересовал проект, мы приглашаем
-                    👉 [присоединиться к Telegram-группе](https://t.me/yourgroup)
+                    👉 [присоединиться к Telegram-группе](https://t.me/+ygYoYjeD1msyMWZi)
                     """
                 )
 

app/misc/test_API.py

@@ -10,3 +10,37 @@ response = requests.get("https://api.openai.com/v1/models", headers=headers)
 
 print(response.status_code)  # Должно быть 200, если ключ работает
 print(response.json())  # Посмотрим, что вернет API
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

app/misc/test_responses.py

@@ -1,21 +1,23 @@
-from openai import OpenAI
+import openai
 import os
+import asyncio
 from dotenv import load_dotenv
 
-API_KEY=os.getenv("API_KEY_openai")
 load_dotenv()
-client = OpenAI(api_key=API_KEY)
-VS_ID = os.getenv("VECTOR_STORE_ID")
-response = client.responses.create(
-    model="gpt-4o-mini",
-    input="Придумай упражнения для автоматизации звука Р",
-    tools=[{
-        "type": "file_search",
-        "vector_store_ids": [VS_ID]
-    }]
-)
 
-print(response.output_text)
+client = openai.AsyncOpenAI(
+        api_key=os.getenv("API_KEY_openai"),
+        timeout=60  # Устанавливаем время ожидания в 60 секунд
+    )
 
+# Отправляем запрос с инструментом web_search_preview
+response = client.responses.create(
+    model="gpt-4o-mini",  # Используем модель с поддержкой web_search
+    tools=[{"type": "web_search_preview"}],  # Указываем инструмент поиска
+    input="What was a positive news story from 1878? Find a different answer each request"  # Ваш запрос
+)
 
+# Получаем результат
+output_text = response.output_text
+print("Ответ:", output_text)
 

test_API.py

@@ -1,46 +0,0 @@
-import requests
-
-API_KEY = ""
-
-headers = {
-    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
-}
-
-response = requests.get("https://api.openai.com/v1/models", headers=headers)
-
-print(response.status_code)  # Должно быть 200, если ключ работает
-print(response.json())  # Посмотрим, что вернет API
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

test_completions.py

@@ -1,22 +0,0 @@
-import os
-from openai import OpenAI
-from dotenv import load_dotenv
-
-# 5. Загрузка переменных окружения
-load_dotenv()
-API_KEY = os.getenv("API_KEY")
-BASE_URL = os.getenv("BASE_URL")
-
-# 6. Инициализация клиента OpenAI
-client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
-
-# Отправка запроса к chat.completions
-response = client.chat.completions.create(
-    model="gpt-4o-mini",  # Можно заменить на другую доступную модель
-    messages=[
-        {"role": "user", "content": "Найди свежие новости про искусственный интеллект и дай мне ссылки."}
-    ]
-)
-
-# Вывод ответа в консоль
-print(response.choices[0].message.content)

test_responses.py

@@ -1,23 +0,0 @@
-import openai
-import os
-import asyncio
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
-
-client = openai.AsyncOpenAI(
-        api_key=os.getenv("API_KEY_openai"),
-        timeout=60  # Устанавливаем время ожидания в 60 секунд
-    )
-
-# Отправляем запрос с инструментом web_search_preview
-response = client.responses.create(
-    model="gpt-4o-mini",  # Используем модель с поддержкой web_search
-    tools=[{"type": "web_search_preview"}],  # Указываем инструмент поиска
-    input="What was a positive news story from 1878? Find a different answer each request"  # Ваш запрос
-)
-
-# Получаем результат
-output_text = response.output_text
-print("Ответ:", output_text)
-

test_web_search.py

@@ -1,35 +0,0 @@
-import os  # Импортируем модуль для работы с переменными окружения
-import asyncio  # Импортируем модуль для поддержки асинхронного программирования
-from dotenv import load_dotenv  # Импортируем функцию для загрузки переменных окружения из файла .env
-from openai import OpenAI
-# Загружаем переменные окружения из файла .env
-load_dotenv()
-api_key=os.getenv("API_KEY_openai")
-
-client = OpenAI(api_key=api_key)
-
-# Тестовый запрос
-prompt = "Какие современные методы используются для развития фонематического слуха у детей? Приведи примеры и ссылки на источники."
-
-tools = [
-    {
-        "type": "web_search_preview",
-        "search_context_size": "low",
-        "user_location": {
-            "type": "approximate",
-            "country": "RU"
-        }
-    }
-]
-
-# Отправляем запрос к API
-response = client.responses.create(
-    model="gpt-4o-mini",
-    input=prompt,
-    tools=tools,
-    max_output_tokens=1000
-)
-
-# Выводим результат в консоль
-print("Ответ модели:")
-print(response.output_text)