Update app.py

app.py

@@ -19,7 +19,7 @@ import warnings
 warnings.filterwarnings('ignore')
 
 # ===================================================================
-# 1. НАСТРОЙКИ (ОПТИМИЗИРОВАННЫЕ)
+# 1. НАСТРОЙКИ
 # ===================================================================
 
 # Проверка CUDA
@@ -29,18 +29,14 @@ if torch.cuda.is_available():
     print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
     os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
 
-MODEL_NAME = "DeepPavlov/rubert-base-cased"  # Для русского языка
-EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2"  # ЛЕГКАЯ И БЫСТРАЯ модель для эмбеддингов
-# Если нужно точнее, можно использовать: "BAAI/bge-large-en-v1.5" (медленнее)
+MODEL_NAME = "DeepPavlov/rubert-base-cased"
+EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2"
 SCIENCE_DATASET = "RafaelUI/ru_science"
-ARTICLE_LIMIT = 100  # БЫСТРЫЙ СТАРТ - 100 статей (можно увеличить позже)
-MAX_LENGTH = 256  # Уменьшаем для скорости
-BATCH_SIZE = 32  # Увеличиваем для скорости
+ARTICLE_LIMIT = 100
+MAX_LENGTH = 256
+BATCH_SIZE = 32
 EPOCHS = 2
 
-ADMIN_USER = "admin"
-ADMIN_PASS = "hfpassword21"
-
 LOG_FILE = "query_logs.json"
 EMBEDDINGS_FILE = "science_embeddings.npy"
 ARTICLES_FILE = "science_articles.pkl"
@@ -254,7 +250,7 @@ def load_science_articles():
                 articles.append({
                     "id": i,
                     "title": title[:200],
-                    "text": text[:2000],  # Уменьшаем для скорости
+                    "text": text[:2000],
                     "source": "ru_science"
                 })
             
@@ -301,7 +297,7 @@ def create_embeddings(_articles, _embedder):
             texts, 
             normalize_embeddings=True,
             show_progress_bar=True,
-            batch_size=64,  # Увеличен для скорости
+            batch_size=64,
             device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
         )
         
@@ -345,19 +341,11 @@ def search_science(query, _articles, _embeddings, _embedder):
     
     return results
 
-def clear_cache():
-    files = [EMBEDDINGS_FILE, ARTICLES_FILE, DIALOG_MODEL_PATH]
-    for file in files:
-        if os.path.exists(file):
-            os.remove(file)
-    st.cache_resource.clear()
-    return True
-
 # ===================================================================
-# 5. ИНТЕРФЕЙС
+# 5. ИНТЕРФЕЙС (БЕЗ АДМИНКИ)
 # ===================================================================
 
-# ЗАГРУЗКА (быстрая)
+# ЗАГРУЗКА
 articles = load_science_articles()
 embedder = load_embedder()
 embeddings = create_embeddings(articles, embedder)
@@ -370,10 +358,10 @@ if 'dialog_ai' not in st.session_state:
 
 dialog_ai = st.session_state.dialog_ai
 
-# --- БОКОВАЯ ПАНЕЛЬ ---
+# --- БОКОВАЯ ПАНЕЛЬ (ИНФОРМАЦИЯ) ---
 with st.sidebar:
     st.image("https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4248/4248455.png", width=80)
-    st.title(f"👑 {AI_NAME}")
+    st.title(f"🧪 {AI_NAME}")
     
     st.markdown(f"""
     **{dialog_ai.name}** | {dialog_ai.creation_date}
@@ -381,80 +369,88 @@ with st.sidebar:
     **Компания:** {dialog_ai.company}
     **Разработчики:** {', '.join(dialog_ai.creators)}
     
-    [🌐 Сайт]({WEBSITE})
-    [🤗 HF]({HUGGINGFACE})
-    """)
+    ---
+    **🔗 Ссылки:**
     
-    st.divider()
+    [🌐 Сайт OpenRussianAI]({WEBSITE})
     
-    # Админка
-    if "logged_in" not in st.session_state:
-        st.session_state.logged_in = False
+    [🤗 Hugging Face]({HUGGINGFACE})
     
-    if not st.session_state.logged_in:
-        with st.form("login_form"):
-            username = st.text_input("👤 Логин", placeholder="admin")
-            password = st.text_input("🔑 Пароль", type="password", placeholder="hfpassword21")
-            if st.form_submit_button("🔑 Войти"):
-                if username == ADMIN_USER and password == ADMIN_PASS:
-                    st.session_state.logged_in = True
-                    st.rerun()
-                else:
-                    st.error("❌ Неверно")
-    else:
-        st.success("✅ Админ")
-        if st.button("🚪 Выйти"):
-            st.session_state.logged_in = False
-            st.rerun()
-        
-        if st.button("🔄 Переобучить AI"):
-            dialog_ai.train_on_dialogs()
-            st.rerun()
-        
-        if st.button("🗑️ Очистить кэш"):
-            clear_cache()
-            st.success("Кэш очищен!")
-            st.rerun()
-        
-        # Статистика
-        st.metric("Всего запросов", len(query_logs))
-        st.metric("Статей", len(articles))
-        if os.path.exists(EMBEDDINGS_FILE):
-            size = os.path.getsize(EMBEDDINGS_FILE) / (1024 * 1024)
-            st.metric("Эмбедди��ги", f"{size:.1f} MB")
+    ---
+    **📊 Статистика:**
+    
+    - Научных статей: {len(articles)}
+    - Всего запросов: {len(query_logs)}
+    """)
+    
+    if os.path.exists(EMBEDDINGS_FILE):
+        size = os.path.getsize(EMBEDDINGS_FILE) / (1024 * 1024)
+        st.caption(f"💾 Эмбеддинги: {size:.1f} MB")
 
 # --- ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ ---
 st.title(f"🧪 {AI_NAME} - Научный AI-ассистент")
-st.markdown(f"**{AI_NAME}** от **{COMPANY_NAME}** | Работает с научными статьями")
+st.markdown(f"**{AI_NAME}** от **{COMPANY_NAME}** | Работает с научными статьями из датасета **ru_science**")
 
-# Приветствие
+# Приветствие от AI
 if "greeting_shown" not in st.session_state:
     st.session_state.greeting_shown = True
-    st.success(f"🤖 **{AI_NAME}:** {dialog_ai.generate_response('Привет')}")
+    greeting = dialog_ai.generate_response("Привет")
+    st.success(f"🤖 **{AI_NAME}:** {greeting}")
 
-st.info(f"📚 {len(articles)} научных статей загружено")
+st.info(f"📚 Загружено {len(articles)} научных статей")
 
-# Поиск
+# Поле для ввода вопроса
+st.markdown("### 🔍 Задайте вопрос о науке")
 query = st.text_input(
-    "🔍 Что хочешь узнать?",
-    placeholder="Например: Как удобрения влияют на урожайность?",
-    key="query_input"
+    "Введите ваш вопрос:",
+    placeholder="Например: Как удобрения влияют на урожайность растений?",
+    key="query_input",
+    label_visibility="collapsed"
 )
 
-if query:
-    with st.spinner("🔎 Ищу..."):
+# Кнопка поиска
+col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])
+with col2:
+    search_button = st.button("🔎 Найти ответ", type="primary", use_container_width=True)
+
+# Выполняем поиск
+if query and search_button:
+    with st.spinner("🔎 Ищу ответ в научных статьях..."):
         results = search_science(query, articles, embeddings, embedder)
     
     if results:
+        st.markdown("### 📄 Результаты поиска:")
         for i, result in enumerate(results, 1):
             with st.expander(f"#{i} {result['title']} (сходство: {result['score']:.2f})", expanded=i==1):
                 st.write(result['text'] + "...")
-                st.caption(f"📌 {result['source']}")
+                st.caption(f"📌 Источник: {result['source']}")
     else:
-        st.warning("😕 Не нашёл подходящих статей")
+        st.warning("😕 Не нашёл подходящих научных статей. Попробуйте уточнить вопрос.")
+        
+elif query and not search_button:
+    st.info("💡 Нажмите кнопку 'Найти ответ' для поиска")
 else:
-    st.info("💡 Напиши вопрос о науке")
+    st.info("💡 Напишите вопрос о науке и нажмите кнопку поиска")
 
-# Подвал
+# --- ПОДВАЛ ---
 st.divider()
-st.caption(f"🧪 {AI_NAME} от {COMPANY_NAME} | {CREATION_DATE} | ru_science")
+st.caption(f"🧪 {AI_NAME} от {COMPANY_NAME} | Создан в {CREATION_DATE} | На основе датасета ru_science")
+
+# Кнопка смены темы
+if st.button("🎨 Сменить тему"):
+    st.session_state.theme = "dark" if st.session_state.get("theme") != "dark" else "light"
+    st.rerun()
+
+# Информация о датасете
+with st.expander("📖 О датасете ru_science"):
+    st.markdown("""
+    **ru_science** — это датасет на Hugging Face, содержащий русскоязычные научные статьи.
+    
+    ### Особенности:
+    - Научные статьи по сельскому хозяйству, биологии, химии
+    - Русскоязычные тексты
+    - Подходит для обучения AI-моделей
+    - Используется для поиска и анализа научной информации
+    
+    **Источник:** [RafaelUI/ru_science](https://huggingface.co/datasets/RafaelUI/ru_science)
+    """)