Update app.py

app.py

@@ -1,15 +1,16 @@
-import os
 import gradio as gr
+import os
+from datetime import datetime
 from gradio_client import Client
+import re
+import uuid
 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/")
+# 初始化任务生成客户端（Qwen API）
+taskgen_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
+os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
 
 # 拆解 JD 成任务
 def extract_task_from_jd(jd):
@@ -18,8 +19,8 @@ def extract_task_from_jd(jd):
 任务:（任务描述）
 
 JD: {jd}"""
-    response = client.predict([message], api_name="/model_chat")
-    return response[0].strip()
+    response = taskgen_client.predict(message=message, api_name="/model_chat")
+    return response.strip()  # 直接返回原始响应内容，便于调试
 
 # 基于任务生成三个解决方案
 def generate_solutions_from_task(task):
@@ -30,10 +31,11 @@ def generate_solutions_from_task(task):
 方案3:（内容）
 
 任务: {task}"""
-    response = client.predict([message], api_name="/model_chat")
-    solutions = response[0].split("\n")
+    response = taskgen_client.predict(message=message, api_name="/model_chat")
+    # fallback：若正则提取失败，直接展示原始响应
+    solutions = re.findall(r"方案[123][:：]\s*(.*)", response)
     if len(solutions) < 3:
-        return response[0], "（解析失败，显示原始回复）", ""
+        return response.strip(), "（解析失败，显示原始回复）", ""
     s1 = solutions[0].strip()
     s2 = solutions[1].strip()
     s3 = solutions[2].strip()
@@ -44,39 +46,35 @@ 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)
+        sol1 = gr.Textbox(label="方案1 / 或原始回复", 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")
+        
+        comment = gr.Textbox(lines=4, label="📝 请对选择的方案填写选择理由或批注该方案的优缺点")
 
-        # 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,
@@ -93,14 +91,12 @@ def build_ui():
             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()