Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 # app.py
-import os
 import json
-import re
 import random
+import re
 from difflib import get_close_matches
 from huggingface_hub import InferenceClient
+from ddgs import DDGS
 import gradio as gr
 
 # === Загрузка patterns.json ===
@@ -13,64 +13,45 @@ try:
         PATTERNS = json.load(f)
 except:
     PATTERNS = {
-        "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"]
+        "привет": ["Привет!"],
+        "пока": ["До свидания!"],
+        "default": ["Не знаю."],
+        "knowledge": {}
     }
 
-def save_patterns():
-    with open("patterns.json", "w", encoding="utf-8") as f:
-        json.dump(PATTERNS, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+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"]
+}
 
 def preprocess(text):
-    return re.sub(r'[^а-яёa-z\s]', ' ', text.lower()).strip()
-
-def get_response_from_patterns(user_input):
-    clean = preprocess(user_input)
-    if not clean:
-        return None
-
-    if any(w in clean for w in ["пока", "выход", "стоп", "quit"]):
-        return random.choice(PATTERNS.get("пока", ["До свидания!"]))
-
-    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]]
-
-    # Простые ключевые слова
-    simple_intents = {
-        "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"]
-    }
-    for intent, words in simple_intents.items():
-        if intent in PATTERNS and any(w in clean for w in words):
-            return random.choice(PATTERNS[intent])
+    return re.sub(r'[^а-яё\s]', ' ', text.lower()).strip()
 
-    return None
+# === Веб-поиск ===
+def web_search(query, max_results=3):
+    try:
+        with DDGS() as ddgs:
+            results = ddgs.text(query, region="ru-ru", max_results=max_results)
+            return "\n".join([f"{r['title']}: {r['body']}" for r in results])
+    except Exception as e:
+        return f"Поиск недоступен."
 
-# === TinyLlama через Inference API (без токена) ===
+# === Inference API (публичная модель, без токена) ===
 MODEL_ID = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0"
 client = InferenceClient()
 
-def generate_answer(prompt, max_tokens=256):
+def neural_generate(prompt_text):
     try:
-        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+        messages = [{"role": "user", "content": prompt_text}]
         response = ""
         for chunk in client.chat_completion(
             messages,
             model=MODEL_ID,
-            max_tokens=max_tokens,
+            max_tokens=256,
             temperature=0.6,
             top_p=0.92,
             stream=True
@@ -79,58 +60,79 @@ def generate_answer(prompt, max_tokens=256):
             response += token
         return response.strip()
     except Exception as e:
-        return f"⚠️ Ошибка: {str(e)[:100]}"
+        return f"Ошибка генерации: {str(e)[:100]}"
 
-# === Основная функция ===
+# === Основная логика (гибрид Micro + MAX) ===
 def respond(message, history):
     user_input = message.strip()
     if not user_input:
-        return "Пожалуйста, введите запрос."
-
-    # === Обучение ===
-    if user_input.lower().startswith("запиши в базу данных:"):
-        rest = user_input[20:].strip()
-        if "?" not in rest:
-            return "❌ Формат: `запиши в базу данных: Вопрос? Ответ.`"
-        parts = rest.split("?", 1)
-        question = parts[0].strip() + "?"
-        answer = parts[1].strip()
-        if question and answer:
-            PATTERNS["knowledge"][question.lower()] = answer
-            save_patterns()
-            return f"✅ Записал: {question} → {answer}"
-        else:
-            return "❌ Неполный формат."
-
-    # === Перевод ===
-    if user_input.lower().startswith("перевод:"):
-        text = user_input[8:].strip()
-        if not text:
-            return "🔤 Пример: `перевод: Hello`"
-        if any(c in text for c in "абвгдеёжзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя"):
-            prompt = f"Translate to English: {text}"
-        else:
-            prompt = f"Переведи на русский: {text}"
-        return generate_answer(prompt, max_tokens=128)
-
-    # === Попытка ответить по patterns.json ===
-    fallback = get_response_from_patterns(user_input)
-    if fallback:
-        return fallback
-
-    # === Иначе — TinyLlama ===
-    return generate_answer(f"Ответь кратко и чётко на русском языке: {user_input}", max_tokens=256)
-
-# === Gradio ===
+        return "Введите запрос."
+
+    user_lower = user_input.lower()
+
+    # Система (заглушка)
+    if user_lower.startswith("система:"):
+        return "🔒 Управление ОС недоступно в демо."
+
+    # Веб-поиск
+    if user_lower.startswith("поиск:"):
+        query = user_input[6:].strip()
+        if not query:
+            return "🔍 Пример: `поиск: погода в Москве`"
+        yield "🔍 Ищу...\n"
+        context = web_search(query)
+        prompt = (
+            f"ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ИНТЕРНЕТА:\n{context}\n\n"
+            f"Кратко ответь на русском: {query}"
+        )
+        yield neural_generate(prompt)
+        return
+
+    # === Newton Micro логика ===
+    clean = preprocess(user_input)
+    if clean:
+        if any(w in clean for w in ["пока", "выход", "стоп", "quit", "закончить"]):
+            yield random.choice(PATTERNS["пока"])
+            return
+
+        knowledge = PATTERNS.get("knowledge", {})
+        if clean in knowledge:
+            yield knowledge[clean]
+            return
+        matches = get_close_matches(clean, knowledge.keys(), n=1, cutoff=0.6)
+        if matches:
+            yield knowledge[matches[0]]
+            return
+
+        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]]
+                yield random.choice(PATTERNS[intent])
+                return
+
+    # Fallback на нейросеть
+    prompt = f"Ответь кратко на русском: {user_input}"
+    yield neural_generate(prompt)
+
+# === Gradio интерфейс ===
 chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
-    title="🚀 Newton MAX",
-    description="Поддержка: `перевод: ...`, `запиши в базу данных: ...`",
+    title="Newton MAX (Micro + MAX)",
+    description="Поддержка: `поиск: ...`, `система: ...`",
     examples=[
         ["Привет!", None],
         ["Что такое ИИ?", None],
-        ["перевод: How are you?", None],
-        ["запиши в базу данных: Что такое Runget? Лёгкая ОС с ИИ.", None]
+        ["поиск: что такое UncomOS", None],
+        ["система: выключи компьютер", None]
     ],
     theme="soft"
 )