...

README.md

@@ -10,3 +10,8 @@ pinned: false
 ---
 
 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+
+
+git add .
+git commit -m "..."
+git push space main

app/test_gradio.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from openai import OpenAI
 import gradio as gr
 import requests
 import logging
+from typing import Optional
 
 # Настройка логирования
 logging.basicConfig(
@@ -15,154 +16,153 @@ logging.basicConfig(
 load_dotenv()
 api_key = os.getenv("API_KEY_openai")
 client = OpenAI(api_key=api_key) if api_key else None
+VS_ID = os.getenv("VECTOR_STORE_ID", "")
 
 
-def analyze_image(image_url: str):
+def upload_to_catbox(file_bytes: bytes) -> str:
+    """Загружает изображение на catbox.moe"""
+    try:
+        response = requests.post(
+            "https://catbox.moe/user/api.php",
+            files={"fileToUpload": file_bytes},
+            data={"reqtype": "fileupload"},
+            timeout=10
+        )
+        response.raise_for_status()
+        return response.text.strip()
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка загрузки: {str(e)}")
+        raise gr.Error("Не удалось загрузить изображение")
+
+
+def analyze_image(image_url: str) -> tuple[str, str]:
+    """Анализ изображения через Vision API"""
     if not client:
-        raise gr.Error("API ключ OpenAI не настроен")
+        raise gr.Error("API ключ не настроен")
 
     try:
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o-mini",  # Исправлено на корректное имя модели
-            messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": [
-                        {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
-                        {"type": "text", "text": """Определи предмет и учебник. Ответь строго в формате:
-                            Предмет: [название]
-                            Учебник: [название]"""}
-                    ]
-                }
+        response = client.responses.create(
+            instructions="Определи предмет и учебник по обложке",
+            input=[
+                {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
+                {"type": "text", "text": "Ответь в формате:\nПредмет: [название]\nУчебник: [название]"}
             ],
-            max_tokens=300
+            model="gpt-4o-mini",
+            max_output_tokens=300
         )
-        return parse_response(response.choices[0].message.content)
+        return parse_response(response.output_text)
     except Exception as e:
-        logging.error(f"Ошибка анализа: {e}")
-        raise gr.Error(f"Ошибка при анализе изображения: {str(e)}")
+        logging.error(f"Vision API error: {str(e)}")
+        raise gr.Error(f"Ошибка анализа: {str(e)}")
+
+
+def parse_response(text: str) -> tuple[str, str]:
+    """Парсинг ответа от API"""
+    subject = textbook = "Не определено"
+    for line in text.split('\n'):
+        line = line.lower().strip()
+        if "предмет:" in line:
+            subject = line.split("предмет:")[1].strip().capitalize()
+        elif "учебник:" in line:
+            textbook = line.split("учебник:")[1].strip().capitalize()
+    return subject, textbook
 
 
 def generate_lesson_plan(
-    textbook: str,
-    subject: str,
-    methodology: str,
-    duration: int,
-    hw_required: bool,
-    file_search: bool,
-    image_url: str = None
-):
-    # Формирование контента для API
+        textbook: str,
+        subject: str,
+        methodology: str,
+        duration: int,
+        hw_required: bool,
+        file_search: bool,
+        image_path: Optional[str] = None
+) -> str:
+    """Основная функция генерации плана"""
+    if not client:
+        raise gr.Error("API ключ не работает")
+
+    # Загрузка изображения
+    image_url = None
+    if image_path:
+        try:
+            with open(image_path, "rb") as f:
+                image_url = upload_to_catbox(f.read())
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"Image error: {str(e)}")
+
+    # Формирование запроса
     content = [
         {"type": "text", "text": f"""
-        Создай структурированный план урока со следующими параметрами:
+        Создай план урока:
         - Учебник: {textbook}
         - Предмет: {subject}
         - Методика: {methodology}
-        - Длительность: {duration} минут
-        - Домашнее задание: {'требуется' if hw_required else 'не требуется'}
+        - Длительность: {duration} мин
+        - ДЗ: {'Да' if hw_required else 'Нет'}
         """}
     ]
 
-    # Динамически добавляем изображение если есть
     if image_url:
         content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}})
 
-    # Подготовка инструментов
+    # Настройка инструментов
     tools = []
-    tool_choice = None
-    if file_search:
+    if file_search and VS_ID:
         tools.append({
             "type": "file_search",
             "vector_store_ids": [VS_ID],
             "max_num_results": 10
         })
-        tool_choice = {"type": "file_search"}
 
-    # Вызов API через responses.create()
     try:
         response = client.responses.create(
-            instructions="Ты эксперт в области образования. Составь детальный план урока.",
+            instructions="Ты эксперт-педагог. Составь детальный план урока.",
             input=content,
             model="gpt-4o-mini",
             tools=tools if tools else None,
-            tool_choice=tool_choice,
-            include=["file_search_call.results"] if file_search else None,
-            max_output_tokens=8192,
-            #reasoning={"effort": "medium"},
-            stream=False
+            tool_choice={"type": "file_search"} if tools else None,
+            include=["file_search_call.results"] if tools else None,
+            max_output_tokens=2000
         )
-
-        # Обработка ответа
-        try:
-            return response.output_text
-        except AttributeError:
-            logging.error("Не удалось получить output_text из ответа")
-            return "Ошибка: некорректный формат ответа"
-
+        return response.output_text
     except Exception as e:
-        logging.error(f"API Error: {str(e)}")
+        logging.error(f"Generation error: {str(e)}")
         raise gr.Error(f"Ошибка генерации: {str(e)}")
 
 
-# Упрощенный интерфейс для тестирования
-def process_inputs(image, textbook, subject, methodology, auto_detect):
-    try:
-        if image and auto_detect:
-            # Для теста просто возвращаем примерные значения
-            return "Математика", "Алгебра 7 класс", "Пример плана урока будет здесь"
-
-        return generate_lesson_plan(
-            textbook=textbook or "Не указан",
-            subject=subject or "Не указан",
-            methodology=methodology or "PPP"
-        )
-    except Exception as e:
-        return f"Ошибка: {str(e)}"
-
-
-with gr.Blocks(title="Генератор планов уроков") as demo:
-    gr.Markdown("## Генератор планов уроков")
-
+# Интерфейс
+with gr.Blocks(title="Генератор уроков") as app:
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            # Секция изображения
-            auto_detect = gr.Checkbox(label="Использовать автоопределение", value=True)
-            image = gr.Image(label="Обложка учебника", type="filepath")
+            auto_detect = gr.Checkbox(label="Автоопределение", value=True)
+            image = gr.Image(label="Фото учебника", type="filepath")
 
-            # Основные параметры
-            textbook = gr.Textbox(label="Название учебника*")
+            textbook = gr.Textbox(label="Учебник*")
             subject = gr.Textbox(label="Предмет*")
             methodology = gr.Dropdown(
-                label="Методика обучения*",
-                choices=["PPP", "TTT", "Интерактивная", "Проектная"],
+                label="Методика*",
+                choices=["PPP", "TTT", "Интерактивная"],
                 value="PPP"
             )
 
-            # Дополнительные параметры
-            with gr.Accordion("Дополнительные настройки", open=False):
-                duration = gr.Slider(15, 120, value=45, step=5, label="Длительность урока (мин)")
+            with gr.Accordion("Дополнительно"):
+                duration = gr.Slider(15, 120, 45, step=5, label="Длительность (мин)")
                 hw_required = gr.Checkbox(label="Домашнее задание")
-                file_search = gr.Checkbox(label="Использовать файловый поиск", value=False)
+                file_search = gr.Checkbox(label="Поиск в базах")
 
-            btn = gr.Button("Сгенерировать план", variant="primary")
+            btn = gr.Button("Сгенерировать", variant="primary")
 
         with gr.Column():
-            output = gr.Markdown("## Ваш план урока появится здесь")
+            output = gr.Markdown("## План урока")
 
     btn.click(
-        fn=generate_lesson_plan,
-        inputs=[textbook, subject, methodology, duration, hw_required, file_search, image],
+        fn=lambda img, tb, sb, meth, dur, hw, fs, ad: (
+            analyze_image(upload_to_catbox(open(img, "rb").read())) if ad and img else (tb, sb),
+            generate_lesson_plan(tb, sb, meth, dur, hw, fs, img)
+        )[1],
+        inputs=[image, textbook, subject, methodology, duration, hw_required, file_search, auto_detect],
         outputs=output
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    try:
-        demo.launch(
-            server_port=7861,  # Пробуем другой порт
-            inbrowser=True,
-            show_error=True
-        )
-    except Exception as e:
-        print(f"Ошибка запуска: {e}")
-        demo.launch()
+    app.launch(server_port=7860)