app.py

import os
import gradio as gr
from gradio_client import Client
import json
from datetime import datetime

# 使用 Hugging Face 提供的 Qwen 模型 API 端点
client = Client("https://qwen-qwen-72b-chat-demo.hf.space/--replicas/ypz66/")

# 输出文件夹
OUTPUT_DIR = "outputs"
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)  # 创建输出目录

# 拆解 JD 成任务
def extract_task_from_jd(jd):
    message = f"""你是一个岗位分析助手，请根据以下JD内容提取一个可以用来测试候选人核心能力的具体任务。
请以如下格式回复：
任务:（任务描述）

JD: {jd}"""
    response = client.predict([message], api_name="/model_chat")
    return response[0].strip()

# 基于任务生成三个解决方案
def generate_solutions_from_task(task):
    message = f"""你是一个解决方案生成助手，请根据以下任务设计三种不同的实现思路。
请严格按如下格式输出：
方案1:（内容）
方案2:（内容）
方案3:（内容）

任务: {task}"""
    response = client.predict([message], api_name="/model_chat")
    solutions = response[0].split("\n")
    if len(solutions) < 3:
        return response[0], "（解析失败，显示原始回复）", ""
    s1 = solutions[0].strip()
    s2 = solutions[1].strip()
    s3 = solutions[2].strip()
    return s1, s2, s3

# 构建 Gradio UI
def build_ui():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("## 📌 JD 任务拆解 + 解决方案选择 Demo")

        # 输入 JD
        jd_input = gr.Textbox(label="输入 JD", placeholder="请输入岗位描述 JD")
        task_output = gr.Textbox(label="拆解出的测试任务", lines=2, interactive=False)
        generate_task_btn = gr.Button("🧠 拆解 JD 成任务")

        # 生成解决方案
        generate_solutions_btn = gr.Button("🚀 基于任务生成三个方案")
        sol1 = gr.Textbox(label="方案1", lines=10, interactive=False)
        sol2 = gr.Textbox(label="方案2", lines=10, interactive=False)
        sol3 = gr.Textbox(label="方案3", lines=10, interactive=False)

        select_radio = gr.Radio(choices=["1", "2", "3"], label="请选择你最满意的解决方案编号")

        # 用户输入方案的文本框
        user_solution = gr.Textbox(lines=6, label="📄 填写你自己的解决方案（可选）")

        # 提交按钮
        submit = gr.Button("✅ 提交 RLHF 数据")
        feedback = gr.Textbox(label="系统反馈", interactive=False)

        task_state = gr.State()

        # 处理 JD 拆解成任务
        def handle_task_gen(jd_text):
            task = extract_task_from_jd(jd_text)
            return task, task

        # 生成解决方案
        def handle_solutions_gen(task_text):
            s1, s2, s3 = generate_solutions_from_task(task_text)
            return s1, s2, s3

        # 提交反馈
        def handle_submit(selected_idx, user_input_text, comment_text, task_text):
            record = {
                "task": task_text,
                "selected_index": selected_idx,
                "user_solution": user_input_text,
                "comment": comment_text,
                "timestamp": datetime.now().isoformat()
            }
            try:
                with open("rlhf_jd_data.jsonl", "a", encoding="utf-8") as f:
                    json.dump(record, f, ensure_ascii=False)
                    f.write("\n")
                return f"✅ 数据已保存，选择方案 {selected_idx}"
            except Exception as e:
                return f"❌ 保存失败：{str(e)}"

        # 绑定按钮事件
        generate_task_btn.click(fn=handle_task_gen, inputs=[jd_input], outputs=[task_output, task_state])
        generate_solutions_btn.click(fn=handle_solutions_gen, inputs=[task_state], outputs=[sol1, sol2, sol3])
        submit.click(fn=handle_submit, inputs=[select_radio, user_solution, comment, task_state], outputs=[feedback])

    return demo

# 启动 Gradio 应用
if __name__ == "__main__":
    demo = build_ui()
    demo.launch()