app.py

# app.py
import gradio as gr
from g4f.client import Client

client = Client()
# --- Обработчик диалога ---
import re
from typing import List, Tuple, Any
def strip_md_refs(text: str) -> str:
    """
    Удаляет из строки все конструкции вида [[N]](URL),
    где N – произвольное число (может быть и несколько цифр).
    Возвращает «чистый» текст без ссылок.
    """
    # Шаблон: [[   любые цифры   ]](   любой URL   )
    pattern = r'\[\[\d+\]\]\([^\)]*\)'
    return re.sub(pattern, '', text)

def strip_citations(text: str) -> str:
    """
    Удаляет из текста все строки вида:
        > [0] … (ссылка)
        [1] … (ссылка)
    а также любые блоки, начинающиеся с символа '>' (цитаты).
    Возвращает «чистый» текст без «концовки».
    """
    # 1️⃣ Убираем строки, начинающиеся с '>' (включая возможный пробел после него)
    text = re.sub(r'^\s*>.*(?:\n|$)', '', text, flags=re.MULTILINE)

    # 2️⃣ Удаляем строки вида '[0] https://…' (любое число в квадратных скобках)
    text = re.sub(r'^\s*\[\d+\]\s*.+(?:\n|$)', '', text, flags=re.MULTILINE)

    # 3️⃣ Убираем лишние пустые строки, оставшиеся после вырезания
    text = re.sub(r'\n{2,}', '\n\n', text).strip()
    return text

# -------------------------------------------------------------
# 1️⃣ Преобразуем любой ответ модели в булево значение
# -------------------------------------------------------------
def answer_to_bool(text: str) -> bool:
    """
    Принимает строку, полученную от модели, и возвращает:
        True  → модель сказала, что нужен поиск (TRUE)
        False → модель сказала, что поиск не нужен (FALSE) или ответ не распознан.
    """
    if not isinstance(text, str):
        return False                                            # защита от None/чисел

    # Убираем пробелы, перевод строки, делаем регистр нижним
    clean = text.strip().lower()

    # Токены, которые считаются «да, нужен поиск»
    true_tokens = {"true", "yes", "y", "да", "нужно", "нужен поиск", "нужна информация"}

    # Токены, которые считаются «нет, поиск не нужен»
    false_tokens = {"false", "no", "n", "нет", "не нужно", "не требуется", "не нужен поиск"}

    # Если в строке встречается любой «положительный» токен → True
    for tok in true_tokens:
        if tok in clean:
            return True

    # Если найден «отрицательный» токен → False
    for tok in false_tokens:
        if tok in clean:
            return False

    # Если ничего не распознано – считаем, что поиск не нужен
    return False


# -------------------------------------------------------------
# 2️⃣ Основная функция, которая решает, нужен ли веб‑поиск
# -------------------------------------------------------------
def need_search(message: str) -> bool:
    """
    Возвращает True, если согласно модели запрос требует актуального веб‑поиска,
    иначе – False.
    """
    system_prompt = """Ты — вспомогательная модель, задача которой **только** решить,
нужен ли в данный момент поиск в интернете, чтобы дать корректный ответ на запрос пользователя.

**Ответ дай КОРОТКО**, используя один из вариантов (без кавычек, без пробелов перед/после):
    TRUE
    FALSE

Никаких пояснений, советов, дополнительных фраз – только один из указанных вариантов.

### Что считается «нужным» поиском (отвечаем TRUE):
1. Запрос о текущих ценах, курсах, погоде, новостях, событиях «сегодня», «вчера», «на прошлой неделе», «в реальном времени».
   Примеры: «Какая сейчас цена биткойна?», «Сколько градусов сегодня в Москве?», «Какие новости о новом iPhone?», «Какая сегодня котировка доллара?»

2. Вопрос, где ответ меняется со временем (статистика, результаты выборов, расписание рейсов, статус заказа и т.п.).
   Примеры: «Какие рейсы из Санкт‑Петербурга в Лондон сегодня?», «Сколько сейчас зрителей у фильма «Дюнкерк» в прокате?», «Есть ли свободные места в отеле на 15‑е августа?», «Поищи в интернете, какие характеристики имеет вода.»

### Что считается «не требующим» поиска (отвечаем FALSE):
1. Фиксированные исторические/географические факты, биографии, классические произведения.
   Примеры: «Кто написал «Война и мир»?», «В каком году открыт Тауэр Бридж?», «Где находится озеро Байкал?», «Какая столица Франции?»

2. Вымышленные, гипотетические или «домашние» вопросы, где актуальная информация не меняется.
   Примеры: «Кто убил Христофора Колумба?», «Сколько драконов живут в Шотландии?», «Какой цвет предпочитают гномы в «Властелине колец»?»

Если запрос относится к любой из групп «нужный поиск» или прям так и сказано «поищи в интернете», отвечай **TRUE**. Во всех остальных случаях — **FALSE**.
"""

    # Формируем список сообщений: system‑prompt + единственный user‑запрос
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user",   "content": f'нужно ли это искать в интернете: "{message}"'}
    ]

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-v3",
            messages=messages,
            temperature=0.0,          # детерминированный ответ
            max_tokens=5,            # достаточно для слова TRUE/FALSE
            stop=["\n"]               # отрезаем лишний перевод строки
        )
        raw_answer = response.choices[0].message.content
        return answer_to_bool(raw_answer)

    except Exception as exc:
        # При любой ошибке считаем, что поиск не нужен,
        # но можно залогировать исключение для отладки
        # print(f"[need_search] error: {exc}")
        return False

# --- Обработчик диалога ---
def respond(message, history):
    # Добавляем системное сообщение только при старте истории
    messages = [{"role": "system", "content": """Вы — дружелюбный помощник AssistantICE 7.0, русскоязычный автоматический ассистент, основанный на модели BD от команды ICE. Ваша задача — помогать пользователям эффективно и понятно.
   
## Требования:
- Поддерживайте дружелюбный и доступный тон во время взаимодействия.
- Убедитесь, что объяснения понятны и лаконичны.
- Отвечайте на запросы пользователей и предоставляйте соответствующую информацию.
## Структура ответов:
1. **Теплое приветствие пользователю.**
2. **Четкий и краткий ответ на вопрос или запрос пользователя.**
3. **Предложение дополнительной помощи или дополнительных вопросов, чтобы побудить к дальнейшему взаимодействию.**

## Дополнительные характеристики:
- Используйте поэтический, лирический тон.
- Обращайте внимание на будущее.
- Имеете традиционный взгляд, цените прошлое и то, как все делалось всегда.
- Придерживайтесь скептического, ставящего под вопрос подхода.
- Используйте быстрый и остроумный юмор, когда это уместно.
- Рассказывайте все как есть, не приукрашивая ответы.
- Будьте болтливым и разговорчивым.
- Подстраивайтесь под всех людей и говорите на их сленге.
- Говорите как представитель поколения Z.
- Используйте ободряющий тон.
- Всегда будьте уважительным.
- Используйте формальный, профессиональный тон.
- Будьте чуткими и понимающими в своих ответах.
- Будьте скромным, когда это уместно.

Не забудьте адаптировать свои ответы в зависимости от потребностей и контекста пользователя, обеспечивая положительный опыт. Следуйте этим инструкциям, чтобы стать полезным и приятным помощником.

"""}]
    
    for human, assistant in history:
        messages.append({"role": "user", "content": human})
        messages.append({"role": "assistant", "content": assistant})
    
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    try:
        responsed = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-v3",
            messages=messages,
            web_search=need_search(messages), 
            temperature=0.8,
            top_p=0.95,
            max_tokens=581691,
            presence_penalty=0.2,
            frequency_penalty=0.1,
            
            
        )
        bot_message = strip_citations(f"{strip_md_refs(responsed.choices[0].message.content)}")

    except Exception as e:
        bot_message = f"Ошибка: {str(e)}"
    return history + [[message, bot_message]]

# --- Интерфейс ---
with gr.Blocks(title="ESP Brain") as demo:
    gr.Markdown("## For api")

    chatbot = gr.Chatbot(
        height=600,
    )

    with gr.Row():
        txt = gr.Textbox(
            placeholder="Напиши сообщение...",
            show_label=False,
            scale=8
        )
        submit_btn = gr.Button("Отправить", scale=2)

    with gr.Row():
        retry_btn = gr.Button("🔄 Повторить")
        undo_btn = gr.Button("↩️ Отменить")
        clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить")

    # Логика
    txt.submit(fn=respond, inputs=[txt, chatbot], outputs=chatbot)
    submit_btn.click(fn=respond, inputs=[txt, chatbot], outputs=chatbot)

    def retry_last(history):
        if history:
            last_user_msg = history[-1][0]
            return history[:-1] + [[last_user_msg, None]]  # очищаем ответ
        return history

    retry_btn.click(fn=retry_last, inputs=chatbot, outputs=chatbot, queue=False)

    def undo_last(history):
        return history[:-1]

    undo_btn.click(fn=undo_last, inputs=chatbot, outputs=chatbot, queue=False)

    clear_btn.click(lambda: [], outputs=chatbot, queue=False)

# --- Запуск ---
if __name__ == "__main__":
    demo.queue()
    demo.launch(
        share=True,
        ssr_mode=False,
        debug=True
    )