Update app.py

app.py

@@ -1,33 +1,11 @@
-# app.py
+import os
 import gradio as gr
-import json
-import re
-from difflib import get_close_matches
 from huggingface_hub import InferenceClient
 from ddgs import DDGS
 
-# === Поддержка patterns.json (опционально) ===
-PATTERNS = {}
-KEYWORDS = {}
-HAS_PATTERNS = False
-
-try:
-    with open("patterns.json", "r", encoding="utf-8") as f:
-        PATTERNS = json.load(f)
-    KEYWORDS = {
-        "привет": ["привет", "здравствуй", "хай", "прив", "здарова"],
-        "как дела": ["дела", "как ты", "ты как", "настроение"],
-        "имя": ["имя", "кто ты", "зовут", "тебя зовут"],
-        "школа": ["школа", "урок", "задача", "домашка", "математика", "геометрия"],
-        "пока": ["пока", "выход", "quit", "до свидания", "закончить", "стоп"],
-        "knowledge": ["что такое", "как приготовить", "что значит", "расскажи про", "как сделать"]
-    }
-    HAS_PATTERNS = True
-except Exception:
-    HAS_PATTERNS = False
-
-def preprocess(text):
-    return re.sub(r'[^а-яё\s]', ' ', text.lower()).strip()
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+if not HF_TOKEN:
+    raise RuntimeError("Токен HF_TOKEN не задан в Secrets.")
 
 def web_search(query, max_results=3):
     try:
@@ -37,144 +15,52 @@ def web_search(query, max_results=3):
     except Exception:
         return ""
 
-def fallback_response(user_input):
-    if not HAS_PATTERNS:
-        return None
-    clean = preprocess(user_input)
-    if not clean:
-        return None
-    if any(w in clean for w in ["пока", "выход", "стоп", "quit", "закончить"]):
-        return random.choice(PATTERNS["пока"])
-    knowledge = PATTERNS.get("knowledge", {})
-    if clean in knowledge:
-        return knowledge[clean]
-    matches = get_close_matches(clean, knowledge.keys(), n=1, cutoff=0.6)
-    if matches:
-        return knowledge[matches[0]]
-    all_keywords = []
-    keyword_to_intent = {}
-    for intent, words in KEYWORDS.items():
-        if intent == "knowledge":
-            continue
-        for w in words:
-            all_keywords.append(w)
-            keyword_to_intent[w] = intent
-    for token in clean.split():
-        kw_match = get_close_matches(token, all_keywords, n=1, cutoff=0.6)
-        if kw_match:
-            intent = keyword_to_intent[kw_match[0]]
-            return random.choice(PATTERNS[intent])
-    return random.choice(PATTERNS["default"])
-
-def respond(
-    message: str,
-    history: list,
-    system_message: str,
-    max_tokens: int,
-    temperature: float,
-    top_p: float,
-    hf_token: gr.OAuthToken = None,  # ← Сделали опциональным
-):
-    if not hf_token or not hf_token.token:
-        # В примерах или без логина — возвращаем заглушку
-        if message.lower().startswith("поиск:"):
-            return "🔍 Пример поиска: погода сегодня — +2°C, солнечно."
-        elif message.lower().startswith("система:"):
-            return "🔒 Пример: команда 'выключи компьютер' недоступна в демо."
-        else:
-            return "👋 Привет! Это Newton MAX. Войдите в Hugging Face, чтобы начать общение."
+def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
+    user_input = message.strip()
+    user_lower = user_input.lower()
 
-
-    # === Системные команды ===
     if user_lower.startswith("система:"):
-        yield "🔒 Управление системой недоступно в онлайн-демо. Установите Newton MAX локально для полного функционала."
-        return
+        return "🔒 Управление системой недоступно в демо."
 
-    # === Веб-поиск по запросу ===
     if user_lower.startswith("поиск:"):
         query = user_input[6:].strip()
         if not query:
-            yield "🔍 Укажите, что искать. Пример: `поиск: погода в Москве`"
-            return
-        yield "🔍 Ищу в интернете...\n"
+            return "🔍 Укажите запрос."
         context = web_search(query)
-        if context:
-            full_prompt = (
-                f"Информация из интернета:\n{context}\n\n"
-                f"На основе этого дай краткий и точный ответ на русском языке на вопрос: {query}\n"
-                f"Отвечай строго на русском."
-            )
-        else:
-            full_prompt = f"Не удалось найти информацию по запросу: {query}. Скажи об этом кратко на русском."
+        prompt = (
+            f"{system_message}\n\n"
+            f"Информация из интернета:\n{context}\n\n"
+            f"Вопрос: {query}\nОтвет на русском:"
+        )
     else:
-        # === Fallback через patterns.json (если запрос простой) ===
-        if HAS_PATTERNS and not any(kw in user_lower for kw in ["что такое", "как сделать", "почему", "кто такой", "расскажи про", "почему"]):
-            fallback = fallback_response(user_input)
-            if fallback:
-                yield fallback
-                return
-
-        # === Стандартный промпт для LLM ===
-        full_prompt = f"{user_input}\nОтветь кратко и чётко на русском языке."
+        prompt = f"{system_message}\n\nВопрос: {user_input}\nОтвет на русском:"
 
-    # === Формируем историю в формате ChatCompletion ===
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-    for msg in history:
-        messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
-    messages.append({"role": "user", "content": full_prompt})
-
-    if not hf_token or not hf_token.token:
-        yield "🔑 Пожалуйста, войдите в аккаунт Hugging Face (кнопка слева), чтобы использовать Newton MAX."
-        return
-
-    client = InferenceClient(
-        token=hf_token.token,
-        model="gpt-oss-20b"
-    )
+    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+    client = InferenceClient(token=HF_TOKEN, model="openai/gpt-oss-20b")
 
     response = ""
     try:
         for chunk in client.chat_completion(
-            messages,
-            max_tokens=max_tokens,
-            stream=True,
-            temperature=temperature,
-            top_p=top_p,
+            messages, max_tokens=max_tokens, stream=True,
+            temperature=temperature, top_p=top_p
         ):
-            delta = chunk.choices[0].delta.content if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content else ""
-            response += delta
+            token = chunk.choices[0].delta.content or ""
+            response += token
             yield response
     except Exception as e:
-        yield f"⚠️ Ошибка Inference API: {str(e)}"
+        yield f"⚠️ Ошибка: {str(e)}"
 
-# === Gradio интерфейс ===
 chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
-    type="messages",
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(
-            value="Ты — Newton MAX, умный ассистент на русском языке. Отвечай кратко, точно и только на русском.",
-            label="Системное сообщение"
-        ),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=1024, value=512, step=1, label="Макс. токенов"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.5, value=0.7, step=0.1, label="Температура"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.92, step=0.01, label="Top-p"),
-    ],
-    title="🚀 Newton MAX (gpt-oss-20b + Веб-поиск)",
-    description="Поддерживает команды: `поиск: ...` и `система: ...`. Для работы требуется вход в Hugging Face.",
-    examples=[
-        ["Привет!", "Ты — Newton MAX, умный ассистент на русском языке. Отвечай кратко, точно и только на русском.", 512, 0.7, 0.92],
-        ["Что такое квантовый компьютер?", "Ты — Newton MAX, умный ассистент на русском языке. Отвечай кратко, точно и только на русском.", 512, 0.7, 0.92],
-        ["поиск: курс доллара сегодня", "Ты — Newton MAX, умный ассистент на русском языке. Отвечай кратко, точно и только на русском.", 768, 0.8, 0.95],
-        ["система: перезагрузи компьютер", "Ты — Newton MAX, умный ассистент на русском языке. Отвечай кратко, точно и только на русском.", 256, 0.5, 0.9],
+        gr.Textbox(value="Ты — Newton MAX. Отвечай кратко на русском.", label="Системное сообщение"),
+        gr.Slider(1, 1024, 512, label="Макс. токенов"),
+        gr.Slider(0.1, 1.5, 0.7, label="Температура"),
+        gr.Slider(0.1, 1.0, 0.92, label="Top-p"),
     ],
+    title="🚀 Newton MAX",
+    description="Демо с веб-поиском. Без входа!"
 )
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.Markdown("### 🔑 Требуется вход")
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
-
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    chatbot.launch()