search_logic_file

app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import language_tool_python
 import openai
 import streamlit as st
 import subprocess
-from pathlib import Path
+from search_errors_logic import check_text
 import html
 import docx
 from io import BytesIO
@@ -73,62 +73,62 @@ def load_assets():
     return tool
 
 
-def generate_gpt_comment_openai(inp):
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4o-mini",
-        messages=[
-            {"role": "user", "content": inp}
-        ]
-    )
-    return response.choices[0].message['content']
-
-
-def generate_gpt_comment_vsegpt(inp):
-    client = openai.OpenAI(
-        api_key='sk-or-vv-44ca318747a45e810149bf769e9dfbe5f42046695875efd7c9121cca590d6906',
-        base_url='https://api.vsegpt.ru/v1',
-    )
-    response = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-4o-mini",
-        messages=[{"role": "user", "content": inp}]
-    ).choices[0].message.content
-
-    return response
-
-
-def generate_gpt_comment(inp, client_name):
-    if client_name == "openai":
-        return generate_gpt_comment_openai(inp)
-    elif client_name == "vsegpt":
-        return generate_gpt_comment_vsegpt(inp)
-    else:
-        raise ValueError(f"Unsupported client: {client_name}")
+# def generate_gpt_comment_openai(inp):
+#     response = openai.ChatCompletion.create(
+#         model="gpt-4o-mini",
+#         messages=[
+#             {"role": "user", "content": inp}
+#         ]
+#     )
+#     return response.choices[0].message['content']
+
+
+# def generate_gpt_comment_vsegpt(inp):
+#     client = openai.OpenAI(
+#         api_key='sk-or-vv-44ca318747a45e810149bf769e9dfbe5f42046695875efd7c9121cca590d6906',
+#         base_url='https://api.vsegpt.ru/v1',
+#     )
+#     response = client.chat.completions.create(
+#         model="gpt-4o-mini",
+#         messages=[{"role": "user", "content": inp}]
+#     ).choices[0].message.content
+
+#     return response
+
+
+# def generate_gpt_comment(inp, client_name):
+#     if client_name == "openai":
+#         return generate_gpt_comment_openai(inp)
+#     elif client_name == "vsegpt":
+#         return generate_gpt_comment_vsegpt(inp)
+#     else:
+#         raise ValueError(f"Unsupported client: {client_name}")
     
 
-def check_text(text, tool):
-    matches = tool.check(text)
-    errors = []
-    for match in matches:
-        inp = prompt.format(text[match.offset:match.offset + match.errorLength], 
-                            match.message, match.context)
-        error_info = {
-            'start': match.offset,
-            'end': match.offset + match.errorLength,
-            'message': generate_gpt_comment(inp, client_name="vsegpt"),
-        }
-        errors.append(error_info)
+# def check_text(text, tool):
+#     matches = tool.check(text)
+#     errors = []
+#     for match in matches:
+#         inp = prompt.format(text[match.offset:match.offset + match.errorLength], 
+#                             match.message, match.context)
+#         error_info = {
+#             'start': match.offset,
+#             'end': match.offset + match.errorLength,
+#             'message': generate_gpt_comment(inp, client_name="vsegpt"),
+#         }
+#         errors.append(error_info)
     
-    errors = sorted(errors, key=lambda x: x['end'])
+#     errors = sorted(errors, key=lambda x: x['end'])
 
-    shift = 0
-    for i, error in enumerate(errors, 1):
-        error['start'] += shift
-        error['end'] += shift
-        inp = f"({i})"
-        text = text[:error['end']] + inp + text[error['end']:]
-        shift += len(inp)
+#     shift = 0
+#     for i, error in enumerate(errors, 1):
+#         error['start'] += shift
+#         error['end'] += shift
+#         inp = f"({i})"
+#         text = text[:error['end']] + inp + text[error['end']:]
+#         shift += len(inp)
 
-    return text.replace("\n", " "), errors
+#     return text.replace("\n", " "), errors
 
 
 def extract_text_from_docx(file):

search_errors_logic.py

@@ -0,0 +1,103 @@
+import openai
+from openai import OpenAI
+
+
+prompt = """
+Ты должен писать комментарии об ошибках в тексте.
+Тебе дан кусок текст, в котором есть ошибка, контекст, в котором стоит это слово и сообщение об ошибке. Твоя задача - кратко описать суть ошибки и, если необходимо, исправить её. 
+Исправляй только ту ошибку, на которую указывает сообщение. Отвечай на русском языке.
+
+### Пример 1:
+Кусок текста:
+"кросивую"
+
+Сообщение об ошибке: 
+"Возможно найдена орфографическая ошибка."
+
+Текст: 
+"...т! Сегодня я был в парке и встретил там кросивую собаку. Она повиляла хвостом и побежа..."
+
+Твой ответ: 
+Орфографическая ошибка в слове "кросивую" - правильно "красивую".
+
+### Пример 2:
+Кусок текста:
+"  "
+
+Сообщение об ошибке: 
+"Повтор пробела."
+
+Текст: 
+"...ретил там кросивую собаку.  Она повиляла  хвостом и побежала к речке. Я решил что ..."
+
+Твой ответ: 
+Обнаружен повтор пробела между словами.
+
+Теперь твоя очередь:
+Кусок текста:
+"{}"
+
+Сообщение об ошибке: 
+"{}"
+
+Текст: 
+"{}"
+"""
+
+
+def generate_gpt_comment_openai(inp):
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4o-mini",
+        messages=[
+            {"role": "user", "content": inp}
+        ]
+    )
+    return response.choices[0].message['content']
+
+
+def generate_gpt_comment_vsegpt(inp):
+    client = OpenAI(
+        api_key='sk-or-vv-44ca318747a45e810149bf769e9dfbe5f42046695875efd7c9121cca590d6906',
+        base_url='https://api.vsegpt.ru/v1'
+    )
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o-mini",
+        messages=[{"role": "user", "content": inp}]
+    ).choices[0].message.content
+
+    return response
+
+
+def generate_gpt_comment(inp, client_name):
+    if client_name == "openai":
+        return generate_gpt_comment_openai(inp)
+    elif client_name == "vsegpt":
+        return generate_gpt_comment_vsegpt(inp)
+    else:
+        raise ValueError(f"Unsupported client: {client_name}")
+    
+
+def check_text(text, tool):
+    matches = tool.check(text)
+    errors = []
+    for match in matches:
+        inp = prompt.format(text[match.offset:match.offset + match.errorLength], 
+                            match.message, match.context)
+        error_info = {
+            'start': match.offset,
+            'end': match.offset + match.errorLength,
+            'message': generate_gpt_comment(inp, client_name="vsegpt"),
+        }
+        errors.append(error_info)
+    
+    errors = sorted(errors, key=lambda x: x['end'])
+
+    shift = 0
+    for i, error in enumerate(errors, 1):
+        error['start'] += shift
+        error['end'] += shift
+        inp = f"({i})"
+        text = text[:error['end']] + inp + text[error['end']:]
+        shift += len(inp)
+
+    return text.replace("\n", " "), errors