Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 7,694 Bytes
bcdb6bd |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 |
import gradio as gr
from typing import List
import json
from enum import Enum
from analysis import ModelProvider, ModelName, PrecedentAnalysisWorkflow
from generation import GenerationProvider, GenerationModelName, generate_legal_position
from utils import extract_court_decision_text, get_links_html, get_links_html_lp
from search import search_with_ai_action
def create_gradio_interface():
def update_generation_model_choices(provider):
if provider == GenerationProvider.OPENAI.value:
return gr.Dropdown(choices=[m.value for m in GenerationModelName if m.value.startswith("ft")])
else:
return gr.Dropdown(choices=[m.value for m in GenerationModelName if m.value.startswith("gemini")])
def update_analysis_model_choices(provider):
if provider == ModelProvider.OPENAI.value:
return gr.Dropdown(choices=[m.value for m in ModelName if m.value.startswith("gpt")])
else:
return gr.Dropdown(choices=[m.value for m in ModelName if m.value.startswith("claude")])
async def generate_position_action(url, provider, model_name, comment_input):
try:
court_decision_text = extract_court_decision_text(url)
legal_position_json = generate_legal_position(court_decision_text, comment_input, provider, model_name)
position_output_content = (
f"**Короткий зміст позиції суду за введеним рішенням (модель: {model_name}):**\n"
f"*{legal_position_json['title']}*: \n"
f"{legal_position_json['text']} "
f"**Категорія:** \n{legal_position_json['category']} "
f"({legal_position_json['proceeding']})\n\n"
)
return position_output_content, legal_position_json
except Exception as e:
return f"Error during position generation: {str(e)}", None
async def analyze_action(legal_position_json, question, nodes, provider, model_name):
try:
workflow = PrecedentAnalysisWorkflow(
provider=ModelProvider(provider),
model_name=ModelName(model_name)
)
query = (
f"{legal_position_json['title']}: "
f"{legal_position_json['text']}: "
f"{legal_position_json['proceeding']}: "
f"{legal_position_json['category']}"
)
response_text = await workflow.run(
query=query,
question=question,
nodes=nodes
)
output = f"**Аналіз ШІ (модель: {model_name}):**\n{response_text}\n\n"
output += "**Наявні в базі Правові Позицій Верховного Суду:**\n\n"
analysis_lines = response_text.split('\n')
for line in analysis_lines:
if line.startswith('* ['):
index = line[3:line.index(']')]
node = nodes[int(index) - 1]
source_node = node.node
source_title = source_node.metadata.get('title', 'Невідомий заголовок')
source_text_lp = node.text
doc_ids = source_node.metadata.get('doc_id')
lp_id = source_node.metadata.get('lp_id')
links = get_links_html(doc_ids)
links_lp = get_links_html_lp(lp_id)
output += f"[{index}]: *{source_title}* | {source_text_lp} | {links_lp} | {links}\n\n"
return output
except Exception as e:
return f"Error during analysis: {str(e)}"
with gr.Blocks() as app:
gr.Markdown("# Аналізатор релевантних Правових Позицій Верховного Суду для нового судового рішення")
with gr.Row():
comment_input = gr.Textbox(label="Коментар до формування короткого змісту судового рішення:")
url_input = gr.Textbox(label="URL судового рішення:")
question_input = gr.Textbox(label="Уточнююче питання для аналізу:")
with gr.Row():
# Провайдер для генерування
generation_provider_dropdown = gr.Dropdown(
choices=[p.value for p in GenerationProvider],
value=GenerationProvider.GEMINI.value,
label="Провайдер AI для генерування",
)
generation_model_dropdown = gr.Dropdown(
choices=[m.value for m in GenerationModelName if m.value.startswith("gemini")],
value=GenerationModelName.GEMINI_FLASH.value,
label="Модель для генерування",
)
with gr.Row():
# Провайдер для аналізу
analysis_provider_dropdown = gr.Dropdown(
choices=[p.value for p in ModelProvider],
value=ModelProvider.OPENAI.value,
label="Провайдер AI для аналізу",
)
analysis_model_dropdown = gr.Dropdown(
choices=[m.value for m in ModelName if m.value.startswith("gpt")],
value=ModelName.GPT4o_MINI.value,
label="Модель для аналізу",
)
with gr.Row():
generate_position_button = gr.Button("Генерувати короткий зміст позиції суду")
search_with_ai_button = gr.Button("Пошук", interactive=False)
analyze_button = gr.Button("Аналіз", interactive=False)
position_output = gr.Markdown(label="Короткий зміст позиції суду за введеним рішенням")
search_output = gr.Markdown(label="Результат пошуку")
analysis_output = gr.Markdown(label="Результат аналізу")
state_lp_json = gr.State()
state_nodes = gr.State()
# Підключення функцій до кнопок та подій
generate_position_button.click(
fn=generate_position_action,
inputs=[url_input, generation_provider_dropdown, generation_model_dropdown, comment_input],
outputs=[position_output, state_lp_json]
).then(
fn=lambda: gr.update(interactive=True),
inputs=None,
outputs=search_with_ai_button
)
search_with_ai_button.click(
fn=search_with_ai_action,
inputs=state_lp_json,
outputs=[search_output, state_nodes]
).then(
fn=lambda: gr.update(interactive=True),
inputs=None,
outputs=analyze_button
)
analyze_button.click(
fn=analyze_action,
inputs=[state_lp_json, question_input, state_nodes, analysis_provider_dropdown, analysis_model_dropdown],
outputs=analysis_output
)
# Оновлення списків моделей при зміні провайдера
generation_provider_dropdown.change(
fn=update_generation_model_choices,
inputs=generation_provider_dropdown,
outputs=generation_model_dropdown
)
analysis_provider_dropdown.change(
fn=update_analysis_model_choices,
inputs=analysis_provider_dropdown,
outputs=analysis_model_dropdown
)
return app |